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MapReduce介绍
MapReduce主要分为两个部分，分别是map和reduce，采用的是“分而治之”的思想，Mapper负责“分”，把一个庞大的任务分成若干个小任务来进行处理，而Reduce则是负责对map阶段的结果进行汇总。
比如我们要统计一个很大的文本，里面每个单词出现的频率，也就是WordCount。怎么工作呢？请看下图：
在map阶段把input输入的文本拆成一个一个的单词，key是单词，value则是出现的次数。接着到Reduce阶段汇总，相同的key则次数加1。最后得到结果，输出到文件保存。
WordCount例子
下面进入实战，怎么实现WordCount的功能呢？
创建项目
首先我们得创建一个maven项目，依赖如下：
代码语言：javascript复制<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
<modelVersion>4.0.0</modelVersion>
<groupId>io.github.yehongzhi</groupId>
<artifactId>hadooptest</artifactId>
<version>1.0-SNAPSHOT</version>
<packaging>jar</packaging>
<repositories>
<repository>
<id>apache</id>
<url>http://maven.apache.org</url>
</repository>
</repositories>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-common</artifactId>
<version>2.6.5</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-hdfs</artifactId>
<version>2.6.5</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-mapreduce-client-core</artifactId>
<version>2.6.5</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-mapreduce-client-jobclient</artifactId>
<version>2.6.5</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-mapreduce-client-common</artifactId>
<version>2.6.5</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-client</artifactId>
<version>2.6.5</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-core</artifactId>
<version>1.2.0</version>
</dependency>
</dependencies>
</project>
第一步是Mapper阶段，创建类WordcountMapper：
代码语言：javascript复制/**
* Mapper有四个泛型参数需要填写
* 第一个参数KEYIN：默认情况下，是mr框架所读到的一行文本的起始偏移量，类型为LongWritable
* 第二个参数VALUEIN：默认情况下，是mr框架所读的一行文本的内容，类型为Text
* 第三个参数KEYOUT：是逻辑处理完成之后输出数据的key，在此处是每一个单词，类型为Text
* 第四个参数VALUEOUT：是逻辑处理完成之后输出数据的value，在此处是次数，类型为Intwriterable
* */
public class WordcountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
//将输入的文本转成String
String string = value.toString();
//使用空格分割每个单词
String[] words = string.split(" ");
//输出为<单词，1>
for (String word : words) {
//将单词作为key，次数1作为value
context.write(new Text(word), new IntWritable(1));
}
}
}
接着到Reduce阶段，创建类WordcountReduce：
代码语言：javascript复制/**
* KEYIN, VALUEIN, 对应mapper阶段的KEYOUT,VALUEOUT的类型
*
* KEYOUT, VALUEOUT,则是reduce逻辑处理结果的输出数据类型
*
* KEYOUT是单词，类型为Text
* VALUEOUT是总次数，类型为IntWritable
*/
public class WordcountReduce extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
@Override
protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
int count = 0;
//次数相加
for (IntWritable value : values) {
count = value.get();
}
//输出<单词，总次数>
context.write(key, new IntWritable(count));
}
}
最后再创建类WordCount，提供入口：
代码语言：javascript复制public class WordCount {
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration configuration = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(configuration);
//指定本程序的jar包所在的本地路径 把jar包提交到yarn
job.setJarByClass(WordCount.class);
/*
* 告诉框架调用哪个类
* 指定本业务job要用的mapper/Reducer业务类
*/
job.setMapperClass(WordcountMapper.class);
job.setReducerClass(WordcountReduce.class);
/*
* 指定mapper输出数据KV类型
*/
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
//指定最终的输出数据的kv类型
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
//指定job 的输入文件所在的目录
FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
// 指定job 的输出结果所在的目录
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
boolean completion = job.waitForCompletion(true);
System.exit(completion ? 0 : 1);
}
}
写到这里就完成了。接下来使用maven打包成jar包，上传到部署了hadoop的服务器。
上传文件到hadoop
接着上传需要统计单词的文本文件上去hadoop，这里我随便拿一个redis的配置文件(字数够多，哈哈)上传上去。
先改个名字为input.txt然后用ftp工具上传到/usr/local/hadoop-3.2.2/input目录，接着在hadoop创建/user/root文件夹。
hdfs dfs -mkdir /user
hdfs dfs -mkdir /user/root
hadoop fs -mkdir input
//上传文件到hdfs
hadoop fs -put /usr/local/hadoop-3.2.2/input/input.txt input
//上传成功之后，可以使用下面的命令查看
hadoop fs -ls /user/root/input
执行程序
第一步先启动hadoop，到sbin目录下使用命令./start-all.sh，启动成功后，使用jps查看到以下进程。
执行以下命令执行jar包：
代码语言：javascript复制hadoop jar /usr/local/hadoop-3.2.2/jar/hadooptest-1.0-SNAPSHOT.jar WordCount input output
# /usr/local/hadoop-3.2.2/jar/hadooptest-1.0-SNAPSHOT.jar 表示jar包的位置
# WordCount 是类名
# input 是输入文件所在的文件夹
# output 输出的文件夹
这表示运行成功，我们打开web管理界面，找到output文件夹。
输出结果就是这个文件，下载下来。
然后打开该文件，可以看到统计结果，以下截图为其中一部分结果：
遇到的问题
如果出现Running Job一直没有响应，更改mapred-site.xml文件内容：
更改前：
代码语言：javascript复制<configuration>
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
</configuration>
更改后：
代码语言：javascript复制<configuration>
<property>
<name>mapreduce.job.tracker</name>
<value>hdfs://192.168.1.4:8001</value>
<final>true</final>
</property>
</configuration>
然后重新启动hadoop，再执行命令运行jar包任务。
总结
WordCount相当于大数据的HelloWord程序，对刚入门的同学来说能够通过这个例子学习MapReduce的基本操作，还有搭建环境，还是很有帮助的。接下来还会继续学习大数据相关的知识，希望这篇文章对你有所帮助。
