hadoop中最简单最简单的map-reduce

大多数的第一个map-reduce程序都是WordCount，但对于初学者来说，想要弄懂WordCount的流程不是一件简单的事，这里我就把WordCount拆分一下，只map不reduce。

先不看程序，自己来想想，写map-reduce的程序应该有哪些步骤。

1、输入输出。这就不用说了吧，任何程序都有输入输出，那么map-reduce中的输入输出又是怎么回事呢？ 思考一下，在整个程序中，肯定有一个类似于setInputPath的方法来设置输入输出路径。

2、指定mapper方法。稍微了解hadoop就知道，map-reduce中的map和reduce分别是两个函数，用这两个函数来处理文件。

3、指定reduce方法。其实并不是所有的程序都有reduce，根据情况看是否需要reduce。

4、指定输入输出类型。map-reduce的输入一般都是文件，那么输入类型也是文件吗？其实不是的，每一次map-reduce的输入其实是文件的一行，而不是整个文件。那么这么来说，map-reduce的输入就是String（假定文件的一行的内容存放在String里面）吗？

这就是一般map-reduce的处理过程，当然由此可见，reduce兼带了输出，其实想想，reduce的过程就是处理输出结果的过程。在这里，sort、combine都是系统自动做的，我们只需要指定input、map和reduce。

package hadoop;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.*;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

import java.io.IOException;
import java.net.URI;
import java.net.URISyntaxException;

public class GetIpFromFile 
{
	private static String HDFS_PATH = "hdfs://master:9000";
	
	private static String INPUT_FILE_NAME = "input.txt";
	private static String INPUT_FILE_PATH = "/home/hadoop/data/20150716/input";
	private static String OUTPUT_FILE_PATH = "/home/hadoop/data/20150716/output";
	
	public static void initFile()
	{
		try
		{
			FileSystem fs = FileSystem.get(new URI(HDFS_PATH), new Configuration());
			Path inputPath = new Path(INPUT_FILE_PATH + INPUT_FILE_NAME );
			
			if ( fs.exists(inputPath))
			{
				System.out.println("input file already exists, delete now...");
				fs.delete(inputPath, true);
			}
			
			FSDataOutputStream out =  fs.create(inputPath);
			out.write("hello world".getBytes());
			out.flush();
			out.close();
			
			FSDataInputStream in = fs.open(inputPath);
			System.out.println("after init, the input file is:");
			//IOUtils.copyBytes(in,  System.out, 1023, false);
			byte[] b = new byte[1023];
			in.read(b);
			System.out.println(new String(b));
		}
		catch (URISyntaxException e)
		{
			e.printStackTrace();
		}
		catch (IOException e)
		{
			e.printStackTrace();
		}
	}
	
	public static class MyMapper extends Mapper
	{
		public void map(Object key, Text value, Context context)
		{
			System.out.print("Line "  + value.toString());
		}
	}
	
	public static void main(String[] args)
	{
		initFile(); //这里是构造输入文件
		try
		{
			Job job = new Job(new Configuration()); //新建一个job作业
			
			job.setJarByClass(GetIpFromFile.class);  //对job设置jar
			
			job.setMapperClass(MyMapper.class);    //指定map类
			//job.setReducerClass(cls);            //指定reduce类，由于这个程序中不需要reduce，所以不需要指定             
			
			job.setOutputKeyClass(NullWritable.class);   //指定输出class的Key
			job.setOutputValueClass(Text.class);         //指定输出class的Value
			
			FileSystem fs = FileSystem.get(new URI(HDFS_PATH), new Configuration());  //删除输入文件
			
			if (fs.exists(new Path(OUTPUT_FILE_PATH)))
			{
				fs.delete(new Path(OUTPUT_FILE_PATH), true);
			}
			
			FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(HDFS_PATH + INPUT_FILE_PATH));    //指定输入文件路径
			FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(HDFS_PATH + OUTPUT_FILE_PATH)); //指定输出文件路径

			job.waitForCompletion(true);     //提交作业并等待结束
		}
		catch (IOException e)
		{
			e.printStackTrace();
		}
		catch (URISyntaxException e)
		{
			e.printStackTrace();
		}
		catch (ClassNotFoundException e)
		{
			e.printStackTrace();
		}
		catch (InterruptedException e)
		{
			e.printStackTrace();
		}
	}
}

这里我们只是为了在map里面看到文件的每一行，如果要写真正的map-reduce程序，那文件的处理就在map里面。