今天将为大家演示一下，Hadoop中MR用Java是如何编码实现的。
1.环境准备
1.1 需要把下载的hadoop包解压到windows目录下，注意不要有空格目录或者中文字符
1.2 配置环境变量
配置系统环境变量HADOOP_HOME，指向hadoop安装目录（如果你不想招惹不必要的麻烦，不要在目录中包含空格或者中文字符） 。把HADOOP_HOME/bin加到PATH环境变量（非必要，只是为了方便）
以下截图为windows下配置：
1.3 windows例外配置1
如果是windows：在E:\bigdata\hadoop\etc\hadoop目录下的hadoop-env.cmd文件中修改JAVA_HOME环境变量（注意JDK安装路径不能含有空格，如：C:\Java\jdk1.8.0_11）
1.4 windows例外配置2
如果是在windows下开发，需要添加windows的库文件，把网盘中共享的bin目录覆盖HADOOP_HOME/bin（已经转移到CSDN，下载），如果还是不行，把其中的hadoop.dll复制到c:\windows\system32目录下，可能需要重启机器。
1.5 建立新项目，引入hadoop需要的jar文件
2.代码
WordMapper类：
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
public class WordMapper extends Mapper {
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Mapper.Context context)
throws IOException, InterruptedException {
//接收到split中的输出结果作为map的输入
String line = value.toString();
String[] words = line.split(" ");
//放到list中，每个text统计加1，作为map的输出
//写到context上下文环境中，输出到下一个执行过程shuffle
for(String word : words) {
context.write(new Text(word), new IntWritable(1));
}
}
}
WordReducer类
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
public class WordReducer extends Reducer {
@Override
protected void reduce(Text key, Iterable values,
Reducer.Context context) throws IOException, InterruptedException {
long count = 0;
//此时的输入是shuffle的输出
//输入的key是字符串，输入的value是shuffle派发过来的是一个个list
for(IntWritable v : values) {
count += v.get();
}
context.write(key, new LongWritable(count));
}
}
3.运行
3.1 直接本地运行
直接本地输入输出，代码Test
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
public class Test {
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf);
job.setMapperClass(WordMapper.class);
job.setReducerClass(WordReducer.class);
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(LongWritable.class);
FileInputFormat.setInputPaths(job, "c:/bigdata/hadoop/test/test.txt");
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("c:/bigdata/hadoop/test/out/"));
job.waitForCompletion(true);
}
}
直接本地运行结果：
3.2 把hdfs中的文件拉到本地来运行
需要Test中的以下代码：
FileInputFormat.setInputPaths(job, "hdfs://master:9000/wcinput/");
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("hdfs://master:9000/wcoutput2/"));
注意这里是把hdfs文件拉到本地来运行，如果观察输出的话会观察到jobID带有local字样
同时这样的运行方式是不需要yarn的(自己停掉yarn服务做实验)
如上图，此时还是在本地运行mapReduce程序
3.3 在远程服务器执行
修改以下代码：
//配置了fs.defaultFS选项，则下面的setInputPaths等配置不需要再配置前缀
conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://192.168.56.200:9000/");
conf.set("mapreduce.framework.name", "yarn");//MapReduce运行环境为yarn
conf.set("yarn.resourcemanager.hostname", "192.168.56.200");//yarn的recourseManager的主机名
conf.set("mapreduce.app-submission.cross-platform", "true");//表示MapReduce是跨平台运行的
FileInputFormat.setInputPaths(job, "/wcinput/");
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("/wcoutput3/"));
此时运行，则会出现权限问题，如下图：
如果遇到权限问题，有三种方法：
- 在系统的环境变量或java JVM变量里面添加HADOOP_USER_NAME，这个值具体等于多少看自己的情况，以后会运行HADOOP上的Linux的用户名。（修改完重启eclipse，不然可能不生效）
- 将当前系统的帐号修改为hadoop（运行HADOOP上的Linux的用户名，本例为root）
- 使用HDFS的命令行接口修改相应目录的权限，hadoop fs -chmod 777 /user,后面的/user是要上传文件的路径，不同的情况可能不一样，比如要上传的文件路径为hdfs://namenode/user/xxx.doc，则这样的修改可以，如果要上传的文件路径为hdfs://namenode/java/xxx.doc，则要修改的为hadoop fs -chmod 777 /java或者hadoop fs -chmod 777 /，java的那个需要先在HDFS里面建立Java目录，后面的这个是为根目录调整权限。
这里采用第一种方法配置执行时的虚拟机参数-DHADOOP_USER_NAME=root
也可以将hadoop的四个配置文件拿下来放到src根目录下，就不需要进行手工配置了，默认到classpath目录寻找
或者将配置文件放到别的地方，使用conf.addResource(.class.getClassLoader.getResourceAsStream)方式添加，不推荐使用绝对路径的方式
通过以上配置以后，就可以运行MapReduce了，如下图所示：
上图就表示，已经在远程服务器中执行MapReduce程序了（jobid没有local前缀了），但是问题又来了，执行到后面出现以下找不到类的情况：
java.lang.ClassNotFoundException: Class org.lyx.mapreduce.WordMapper not found
这是因为服务器上没有WordMapper这个类，这时候需要两个步骤的操作：
1.打包整个MapReduce工程为一个jar包，eclipse的话直接export（java工程），如果是maven工程，直接使用Package打包成jar。如下图所示（idea）：
打包完成如下图所示：
2.加入以下代码：
//配置此工程打好的jar包路径，建议使用相对路径
conf.set("mapreduce.job.jar", "target/mapreduce-0.0.1-SNAPSHOT.jar");
或者
job.setJar("target/mapreduce-0.0.1-SNAPSHOT.jar");
加入以上代码后，需要重新打包。
此时再次运行即可在远程服务器中执行MapReduce程序，执行结果如下图所示：
在web网页中观察结果如下：
hdfs中的情况：
在yarn中的情况如下：
4.Maven配置
建立maven-hadoop项目
4.1 pom.xml
junit
junit
4.12
org.apache.hadoop
hadoop-client
${hadoop.version}
org.apache.hadoop
hadoop-common
${hadoop.version}
org.apache.hadoop
hadoop-hdfs
${hadoop.version}
4.2 log4j
配置log4j.properties，放到src/main/resources目录下
log4j.rootCategory=INFO, stdout
log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=[QC] %p [%t] %C.%M(%L) | %m%n
5.MapReduce运行程序常见错误以及解决办法：
错误1.
Exit code: 1
Exception message: /bin/bash: 第 0 行: fg: 无任务控制
Stack trace: ExitCodeException exitCode=1: /bin/bash: 第 0 行: fg: 无任务控制
在客户端配置文件（mapred-site.xml）中添加如下属性：
mapreduce.app-submission.cross-platform
true
注意：必须添加到Hadoop程序读取的客户端本地配置文件中，添加到客户端Hadoop安装路径中的“core-site.xml”，“mapred-site.xml”等文件中不起作用
或者在代码中加入：
conf.set("mapreduce.app-submission.cross-platform", "true");//表示MapReduce是跨平台运行的
6. eclipse插件
插件下载：http://download.csdn.net/download/landy8530/10106631
安装hadoop-eclipse插件，直接把hadoop-eclipse-plugin-2.7.3.jar文件放入到eclipse安装目录下的plugins目录即可（为了安全起见，可以先把eclipse先备份一下），重启eclipse，open perspective显示map/reduce即可。
中新增一个hdfs的配置即可看到hdfs中的文件系统。
7.延伸阅读
- Hadoop安装与集群配置
- Hadoop基本知识点之HDFS
- Hadoop之HDFS的Java实现
- Hadoop之YARN的安装与测试
事例完整代码：https://github.com/landy8530/mapreduce