WordCount程序详解

输入：hello hadoop 

    hello word

 下面是map函数

import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

public class MapperClass extends Mapper{//四个参数的含义，前两个输入，后两个输出
，类型需一致
	public Text keytext =new Text("text");//定义一个text对象，用来充当中间变量，存储词
	public IntWritable intvalue=new IntWritable(1);//词的个数，刚开始都为1，也可以不定义，直接context.write(keytext, 1);
	@Override
	protected void map(Object key, Text value,
			Context context)//key即行偏移量，作用不大，主要是value，根据value进行拆分
			throws IOException, InterruptedException {
	    //获取值
		String str =value.toString();
		//分隔
		StringTokenizer stringTokenizer=new StringTokenizer(str);//StringTokenizer根据空格等分隔字符串到stringTokenizer
		while (stringTokenizer.hasMoreElements()) {//返回是否还有分隔符，判断是否还有单词
			keytext.set(stringTokenizer.nextToken());//nextToken()：返回从当前位置到下一个分隔符的字符串。
			context.write(keytext, intvalue);//context.write("hello",1)
			
		}
		
	}
}

reduce函数

import java.io.IOException;
import java.util.Iterator;

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

public class ReducerClass extends Reducer {// 前两个输入：例：（hello，1），后两个输出（hello，2）

	public IntWritable intValue = new IntWritable(0);

	@Override
	protected void reduce(Text key, Iterable values,// 这里声明了一个实现Iterator接口的匿名内部类，并返回了内部类的实例
			Context context)// 它用来与MapReduce系统进行通信，如把map的结果传给reduce处理
			throws IOException, InterruptedException {
		// step1
		int sum = 0;
		Iterator itr = values.iterator();// 迭代器，访问容器中的元素，为容器而生
		while (itr.hasNext()) {

			sum += itr.next().get();// 如果有，则加入迭代器中的个数

		}
		intValue.set(sum);// 对于hello，sum是2
		context.write(key, intValue);// hello，2
	}
}

主函数：

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
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;
import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;

public class WordCount {
  public static void main(String[] args) throws Exception{
	Configuration conf =new Configuration();//指定作业执行规范
	String[] otherArgs =new GenericOptionsParser(conf,args).getRemainingArgs();
	if(otherArgs.length !=2)
	{
		System.err.println("Usage:wordcount  ");
		System.exit(2);
	}
	Job job =new Job(conf,"word count");//指定job名称，及运行对象
	job.setJarByClass(WordCount.class);
	job.setMapperClass(MapperClass.class);//指定map函数
	job.setCombinerClass(ReducerClass.class);//是否需要conbiner整合
	job.setReducerClass(ReducerClass.class);//指定reduce函数
	job.setOutputKeyClass(Text.class);//输出key格式
	job.setOutputValueClass(IntWritable.class);//输出value格式
    FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));//处理文件路径
	FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));//结果输出路径
    System.exit(job.waitForCompletion(true)?0:1);
  }
}

小结：Hadoop程序处理流程

     （1）将文件拆分为splits，并由MapReduce框架自动完成分割，将每一个split分割为对

     （2）每一对调用一次map函数，处理后生产新的对，由Context传递给reduce处理

     （3）Mapper对对进行按key值进行排序，并执行Combine过程，将key值相同的value进行合并。最后得到Mapper的最终输出结果

     （4）reduce处理，处理后将新的对输出。