第一个MapReduce程序——WordCount
通常我们在学习一门语言的时候，写的第一个程序就是Hello World。而在学习Hadoop时，我们要写的第一个程序就是词频统计WordCount程序。
一、MapReduce简介
1.1 MapReduce编程模型
MapReduce采用”分而治之”的思想，把对大规模数据集的操作，分发给一个主节点管理下的各个分节点共同完成，然后通过整合各个节点的中间结果，得到最终结果。简单地说，MapReduce就是”任务的分解与结果的汇总”。
在Hadoop中，用于执行MapReduce任务的机器角色有两个：
- JobTracker用于调度工作的，一个Hadoop集群中只有一个JobTracker，位于master。
- TaskTracker用于执行工作，位于各slave上。
在分布式计算中，MapReduce框架负责处理了并行编程中分布式存储、工作调度、负载均衡、容错均衡、容错处理以及网络通信等复杂问题，把处理过程高度抽象为两个函数：map和reduce，map负责把任务分解成多个任务，reduce负责把分解后多任务处理的结果汇总起来。
需要注意的是，用MapReduce来处理的数据集（或任务）必须具备这样的特点：待处理的数据集可以分解成许多小的数据集，而且每一个小数据集都可以完全并行地进行处理。
1.2 MapReduce处理过程
在Hadoop中，每个MapReduce任务都被初始化为一个Job，每个Job又可以分为两种阶段：map阶段和reduce阶段。
- map：
(K1, V1)——>list(K2, V2) - reduce：
(K2, list(V2))——>list(K3, V3)
如下图所示：
二、运行WordCount程序
在运行程序之前，需要先搭建好Hadoop集群环境，参考《Hadoop+HBase+ZooKeeper分布式集群环境搭建》。
2.1 源代码
WordCount可以说是最简单的MapReduce程序了，只包含三个文件：一个 Map 的 Java 文件，一个 Reduce 的 Java 文件，一个负责调用的主程序 Java 文件。
我们在当前用户的主文件夹下创建wordcount_01/目录，在该目录下再创建src/和classes/。 src 目录存放 Java 的源代码，classes 目录存放编译结果。
TokenizerMapper.java
package com.lisong.hadoop;
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 TokenizerMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> {
IntWritable one = new IntWritable(1);
Text word = new Text();
public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException,InterruptedException {
StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
while(itr.hasMoreTokens()) {
word.set(itr.nextToken());
context.write(word, one);
}
}
}IntSumReducer.java
package com.lisong.hadoop;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
public class IntSumReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
IntWritable result = new IntWritable();
public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException,InterruptedException {
int sum = 0;
for(IntWritable val:values) {
sum += val.get();
}
result.set(sum);
context.write(key,result);
}
}WordCount.java
package com.lisong.hadoop;
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();
String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();
if(otherArgs.length != 2) {
System.err.println("Usage: wordcount <in> <out>");
System.exit(2);
}
Job job = new Job(conf, "wordcount");
job.setJarByClass(WordCount.class);
job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));
System.exit(job.waitForCompletion(true)?0:1);
}
}以上三个.java源文件均置于 src 目录下。
2.2 编译
Hadoop 2.x 版本中jar不再集中在一个 hadoop-core-*.jar 中，而是分成多个 jar。编译WordCount程序需要如下三个 jar：
$HADOOP_HOME/share/hadoop/common/hadoop-common-2.4.1.jar
$HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-client-core-2.4.1.jar
$HADOOP_HOME/share/hadoop/common/lib/commons-cli-1.2.jar使用javac命令进行编译：
$ cd wordcount_01
$ javac -classpath /home/hadoop/hadoop/share/hadoop/common/hadoop-common-2.6.0.jar:/home/hadoop/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-client-core-2.6.0.jar:/home/hadoop/hadoop/share/hadoop/common/lib/commons-cli-1.2.jar -d classes/ src/*.java- -classpath，设置源代码里使用的各种类库所在的路径，多个路径用
":"隔开。 - -d，设置编译后的 class 文件保存的路径。
- src/*.java，待编译的源文件。
2.3 打包
将编译好的 class 文件打包成 Jar 包，jar 命令是 JDK 的打包命令行工具。
$ jar -cvf wordcount.jar classes打包结果是 wordcount.jar 文件，放在当前目录下。
2.4 执行
执行hadoop程序的时候，输入文件必须先放入hdfs文件系统中，不能是本地文件。
1 . 先查看hdfs文件系统的根目录：
$ hadoop/bin/hadoop fs -ls /
Found 1 items
drwxr-xr-x - hadoop supergroup 0 2015-07-28 14:38 /hbase可以看出，hdfs的根目录是一个叫/hbase的目录。
2 . 然后利用put将输入文件（多个输入文件位于input文件夹下）复制到hdfs文件系统中：
$ hadoop/bin/hadoop fs -put input /hbase3 . 运行wordcount程序
$ hadoop/bin/hadoop jar wordcount_01/wordcount.jar WordCount /hbase/input /hbase/output提示找不到 WordCount 类：Exception in thread "main" java.lang.NoClassDefFoundError: WordCount…
因为程序中声明了 package ，所以在命令中也要 com.lisong.hadoop.WordCount 写完整：
$ hadoop/bin/hadoop jar wordcount_01/wordcount.jar com.lisong.hadoop.WordCount /hbase/input /hbase/output其中 “jar” 参数是指定 jar 包的位置，com.lisong.hadoop.WordCount 是主类。运行程序处理 input 目录下的多个文件，将结果写入 /hbase/output 目录。
4 . 查看运行结果
$ hadoop/bin/hadoop fs -ls /hbase/output
Found 2 items
-rw-r--r-- 3 hadoop supergroup 0 2015-07-28 18:05 /hbase/output/_SUCCESS
-rw-r--r-- 3 hadoop supergroup 33 2015-07-28 18:05 /hbase/output/part-r-00000可以看到/hbase/output/目录下有两个文件，结果就存在part-r-00000中：
$ hadoop/bin/hadoop fs -cat /hbase/output/part-r-00000
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hadoop 4三、WordCount程序分析
3.1 Hadoop数据类型
Hadoop MapReduce操作的是键值对，但这些键值对并不是Integer、String等标准的Java类型。为了让键值对可以在集群上移动，Hadoop提供了一些实现了WritableComparable接口的基本数据类型，以便用这些类型定义的数据可以被序列化进行网络传输、文件存储与大小比较。
- 值：仅会被简单的传递，必须实现
Writable或WritableComparable接口。 - 键：在Reduce阶段排序时需要进行比较，故只能实现
WritableComparable接口。
下面是8个预定义的Hadoop基本数据类型，它们均实现了WritableComparable接口：
| 类 | 描述 |
|---|---|
| BooleanWritable | 标准布尔型数值 |
| ByteWritable | 单字节数值 |
| DoubleWritable | 双字节数 |
| FloatWritable | 浮点数 |
| IntWritable | 整型数 |
| LongWritable | 长整型数 |
| Text | 使用UTF8格式存储的文本 |
| NullWritable | 当<key,value>中的key或value为空时使用 |
3.2 源代码分析
3.2.1 Map过程
package com.lisong.hadoop;
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 TokenizerMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> {
IntWritable one = new IntWritable(1);
Text word = new Text();
public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException,InterruptedException {
StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
while(itr.hasMoreTokens()) {
word.set(itr.nextToken());
context.write(word, one);
}
}
}Map过程需要继承org.apache.hadoop.mapreduce包中 Mapper 类，并重写其map方法。
public class TokenizerMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>其中的模板参数：第一个Object表示输入key的类型；第二个Text表示输入value的类型；第三个Text表示表示输出键的类型；第四个IntWritable表示输出值的类型。
作为map方法输入的键值对，其value值存储的是文本文件中的一行（以回车符为行结束标记），而key值为该行的首字母相对于文本文件的首地址的偏移量。然后StringTokenizer类将每一行拆分成为一个个的单词，并将<word,1>作为map方法的结果输出，其余的工作都交有 MapReduce框架 处理。
注：StringTokenizer是Java工具包中的一个类，用于将字符串进行拆分——默认情况下使用空格作为分隔符进行分割。
3.2.2 Reduce过程
package com.lisong.hadoop;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
public class IntSumReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
IntWritable result = new IntWritable();
public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException,InterruptedException {
int sum = 0;
for(IntWritable val:values) {
sum += val.get();
}
result.set(sum);
context.write(key,result);
}
}Reduce过程需要继承org.apache.hadoop.mapreduce包中 Reducer 类，并 重写 reduce方法。
public class IntSumReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>其中模板参数同Map一样，依次表示是输入键类型，输入值类型，输出键类型，输出值类型。
public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context)reduce 方法的输入参数 key 为单个单词，而 values 是由各Mapper上对应单词的计数值所组成的列表（一个实现了 Iterable 接口的变量，可以理解成 values 里包含若干个 IntWritable 整数，可以通过迭代的方式遍历所有的值），所以只要遍历 values 并求和，即可得到某个单词出现的总次数。
3.2.3 执行作业
package com.lisong.hadoop;
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();
String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();
if(otherArgs.length != 2) {
System.err.println("Usage: wordcount <in> <out>");
System.exit(2);
}
Job job = new Job(conf, "wordcount");
job.setJarByClass(WordCount.class);
job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));
System.exit(job.waitForCompletion(true)?0:1);
}
}在MapReduce中，由Job对象负责管理和运行一个计算任务，并通过Job的一些方法对任务的参数进行相关的设置，此处：
- 设置了使用
TokenizerMapper.class完成Map过程中的处理，使用IntSumReducer.class完成Combine和Reduce过程中的处理。 - 还设置了Map过程和Reduce过程的输出类型：key的类型为Text，value的类型为IntWritable。
任务的输出和输入路径则由命令行参数指定，并由FileInputFormat和FileOutputFormat分别设定。
- FileInputFormat类的很重要的作用就是将文件进行切分 split，并将 split 进一步拆分成key/value对
- FileOutputFormat类的作用是将处理结果写入输出文件。
完成相应任务的参数设定后，即可调用
job.waitForCompletion()方法执行任务。
3.2.4 WordCount流程
1）将文件拆分成splits，由于测试用的文件较小，所以每个文件为一个split，并将文件按行分割形成<key,value>对，key为偏移量（包括了回车符），value为文本行。这一步由MapReduce框架自动完成，如下图：
2）将分割好的<key,value>对交给用户定义的map方法进行处理，生成新的<key,value>对，如下图所示：
3）得到map方法输出的<key,value>对后，Mapper会将它们按照key值进行排序，并执行Combine过程，将key值相同的value值累加，得到Mapper的最终输出结果。如下图：
4）Reducer先对从Mapper接收的数据进行排序，再交由用户自定义的reduce方法进行处理，得到新的<key,value>对，并作为WordCount的输出结果，如下图：
个人站点：http://songlee24.github.com
参考： 实战Hadoop：开启通向云计算的捷径