假设我们需要处理一批有关天气的数据，其格式如下：

  • 按照ASCII码存储，每行一条记录
  • 每一行字符从0开始计数，第15个到第18个字符为年
  • 第25个到第29个字符为温度，其中第25位是符号+/-

0067011990999991950051507+0000+

0043011990999991950051512+0022+

0043011990999991950051518-0011+

0043012650999991949032412+0111+

0043012650999991949032418+0078+

0067011990999991937051507+0001+

0043011990999991937051512-0002+

0043011990999991945051518+0001+

0043012650999991945032412+0002+

0043012650999991945032418+0078+

现在需要统计出每年的最高温度。

Map-Reduce主要包括两个步骤：Map和Reduce

每一步都有key-value对作为输入和输出：

  • map阶段的key-value对的格式是由输入的格式所决定的，如果是默认的TextInputFormat，则每行作为一个记录进程处理，其中key为此行的开头相对于文件的起始位置，value就是此行的字符文本
  • map阶段的输出的key-value对的格式必须同reduce阶段的输入key-value对的格式相对应

对于上面的例子，在map过程，输入的key-value对如下：

(0, 0067011990999991950051507+0000+)

(33, 0043011990999991950051512+0022+)

(66, 0043011990999991950051518-0011+)

(99, 0043012650999991949032412+0111+)

(132, 0043012650999991949032418+0078+)

(165, 0067011990999991937051507+0001+)

(198, 0043011990999991937051512-0002+)

(231, 0043011990999991945051518+0001+)

(264, 0043012650999991945032412+0002+)

(297, 0043012650999991945032418+0078+)

在map过程中，通过对每一行字符串的解析，得到年-温度的key-value对作为输出：

(1950, 0)

(1950, 22)

(1950, -11)

(1949, 111)

(1949, 78)

(1937, 1)

(1937, -2)

(1945, 1)

(1945, 2)

(1945, 78)

在reduce过程，将map过程中的输出，按照相同的key将value放到同一个列表中作为reduce的输入

(1950, [0, 22, –11])

(1949, [111, 78])

(1937, [1, -2])

(1945, [1, 2, 78])

在reduce过程中，在列表中选择出最大的温度，将年-最大温度的key-value作为输出：

(1950, 22)

(1949, 111)

(1937, 1)

(1945, 78)