mapreduce处理的数据是什么结构的？每个阶段有什么形式？

mapreduce处理的数据的结构：

map:(k1,v1)->list(k2,v2)

reduce:(k2,list(v2))->list(k3,v3)

1、Map阶段的任务处理如下：

　　1.1 读取HDFS中的文件。每一行解析成一个。每一个键值对调用一次map函数。  <0,hello you>   <10,hello me>                    

　　1.2 覆盖map()，接收1.1产生的，进行处理，转换为新的输出。　

　　1.3 对1.2输出的进行分区。默认分为一个区。详见《Partitioner》

　　1.4 对不同分区中的数据进行排序（按照k）、分组。分组指的是相同key的value放到一个集合中。　

             排序后：     分组后：

　　1.5 （可选）对分组后的数据进行归约。详见《Combiner》

2、Reduce阶段的任务处理如下：

　　2.1 多个map任务的输出，按照不同的分区，通过网络copy到不同的reduce节点上。（shuffle）详见《shuffle过程分析》

　　2.2 对多个map的输出进行合并、排序。覆盖reduce函数，接收的是分组后的数据，实现自己的业务逻辑，

         

　　　　处理后，产生新的输出。

　　2.3 对reduce输出的写到HDFS中。

 

Java代码实现

注：要导入org.apache.hadoop.fs.FileUtil.java。

1、先创建一个hello文件，上传到HDFS中

 

2、然后再编写代码，实现文件中的单词个数统计（代码中被注释掉的代码，是可以省略的，不省略也行）

 

package mapreduce;

import java.net.URI;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat; 
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat; 

public class WordCountApp {
    static final String INPUT_PATH = "hdfs://mode1:9000/usr/hello";
    static final String OUT_PATH = "hdfs://mode1:9000/usr/out";

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        FileSystem fileSystem = FileSystem.get(new URI(INPUT_PATH), conf);
        Path outPath = new Path(OUT_PATH);
        if (fileSystem.exists(outPath)) {
            fileSystem.delete(outPath, true);
        }

        Job job = new Job(conf, WordCountApp.class.getSimpleName());

        // 1.1指定读取的文件位于哪里
        FileInputFormat.setInputPaths(job, INPUT_PATH);
        // 指定如何对输入的文件进行格式化，把输入文件每一行解析成键值对
        //job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);

        // 1.2指定自定义的map类
        job.setMapperClass(MyMapper.class);
        // map输出的类型。如果的类型与类型一致，则可以省略
        //job.setOutputKeyClass(Text.class);
        //job.setOutputValueClass(LongWritable.class);

        // 1.3分区
        //job.setPartitionerClass(org.apache.hadoop.mapreduce.lib.partition.HashPartitioner.class);
        // 有一个reduce任务运行
        //job.setNumReduceTasks(1);

        // 1.4排序、分组

        // 1.5归约

        // 2.2指定自定义reduce类
        job.setReducerClass(MyReducer.class);
        // 指定reduce的输出类型
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(LongWritable.class);

        // 2.3指定写出到哪里
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, outPath);
        // 指定输出文件的格式化类
        //job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);

        // 把job提交给jobtracker运行
        job.waitForCompletion(true);
    }

    /**
     * 
     * KEYIN     即K1     表示行的偏移量 
     * VALUEIN     即V1     表示行文本内容 
     * KEYOUT     即K2     表示行中出现的单词 
     * VALUEOUT 即V2        表示行中出现的单词的次数，固定值1
     * 
     */
    static class MyMapper extends
            Mapper {
        protected void map(LongWritable k1, Text v1, Context context)
                throws java.io.IOException, InterruptedException {
            String[] splited = v1.toString().split("\t");
            for (String word : splited) {
                context.write(new Text(word), new LongWritable(1));
            }
        };
    }

    /**
     * KEYIN     即K2     表示行中出现的单词 
     * VALUEIN     即V2     表示出现的单词的次数 
     * KEYOUT     即K3     表示行中出现的不同单词
     * VALUEOUT 即V3     表示行中出现的不同单词的总次数
     */
    static class MyReducer extends
            Reducer {
        protected void reduce(Text k2, java.lang.Iterable v2s,
                Context ctx) throws java.io.IOException,
                InterruptedException {
            long times = 0L;
            for (LongWritable count : v2s) {
                times += count.get();
            }
            ctx.write(k2, new LongWritable(times));
        };
    }
}

3、运行成功后，可以在Linux中查看操作的结果