（一）实现词频统计的基本的
MapReduce编程。①在/user/hadoop/input文件夹(该文件夹为空)，创建文件wordfile1.txt和wordfile2.txt上传到HDFS中的input文件夹下。文件wordfile1.txt的内容如下：I love SparkI love Hadoop文件wordfile2.txt的内容如下：Hadoop is goodSpark is fast②启动Eclipse，启动以后会弹出如下图所示界面，提示设置工作空间（workspace）。可以直接采用默认的设置“/home/hadoop/workspace”，点击“OK”按钮。可以看出，由于当前是采用hadoop用户登录了Linux系统，因此，默认的工作空间目录位于hadoop用户目录“/home/hadoop”下。
③
Eclipse启动以后，选择“
File–>New–>Java Project”菜单，开始创建一个
Java工程。
④在“
Project name”后面输入工程名称“
WordCount”，选中“
Use default location”，让这个
Java工程的所有文件都保存到“
/home/hadoop/workspace/WordCount”目录下。在“
JRE”这个选项卡中，可以选择当前的
Linux系统中已经安装好的
JDK，比如j
dk1.8.0_162。然后，点击界面底部的“
Next>”按钮，进入下一步的设置。
⑤进入下一步的设置以后，需要在该界面中加载该
Java工程所需要用到的
JAR包，这些
JAR包中包含了与
Hadoop相关的
Java API。这些
JAR包都位于
Linux系统的
Hadoop安装目录下，对于本教程而言，就是“
/usr/local/hadoop/share/hadoop”目录下。点击界面中的“
Libraries”选项卡，然后，点击界面右侧的“
Add External JARs…”按钮，弹出如下图所示界面。
⑥在该界面中，上面有一排目录按钮（即“
usr”、“
local”、“
hadoop”、“
share”、“
hadoop”、“
mapreduce”和“
lib”），当点击某个目录按钮时，就会在下面列出该目录的内容。
为了编写一个
MapReduce程序，一般需要向
Java工程中添加以下
JAR包：
a.“
/usr/local/hadoop/share/hadoop/common”目录下的
hadoop-common-3.1.3.jar和
haoop-nfs-3.1.3.jar；
b.“
/usr/local/hadoop/share/hadoop/common/lib”目录下的所有
JAR包；
c.“
/usr/local/hadoop/share/hadoop/mapreduce”目录下的所有
JAR包，但是，不包括
jdiff、
lib、
lib-examples和
sources目录。
⑦编写一个
Java应用程序，即
WordCount.java。在
Eclipse工作界面左侧的“
Package Explorer”面板中（如下图所示），找到刚才创建好的工程名称“
WordCount”，然后在该工程名称上点击鼠标右键，在弹出的菜单中选择“
New–>Class”菜单。
⑧选择“
New–>Class”菜单以后会出现如下图所示界面，在该界面中只需要在“
Name”后面输入新建的
Java类文件的名称，这里采用名称“
WordCount”，其他都可以采用默认设置，然后，点击界面右下角“
Finish”按钮。
⑨可以看出
Eclipse自动创建了一个名为“
WordCount.java”的源代码文件，并且包含了代码“
public class WordCount{}”，清空该文件里面的代码，然后在该文件中输入完整的词频统计程序代码。
（二）配置
eclipse环境，跑词频统计的程序。（1）编译打包程序
①编译上面编写的代码，直接点击
Eclipse工作界面上部的运行程序的快捷按钮，当把鼠标移动到该按钮上时，在弹出的菜单中选择“
Run as”，继续在弹出来的菜单中选择“
Java Application”，如下图所示。
②然后，会弹出如下图所示界面，点击界面右下角的“
OK”按钮，开始运行程序。
③程序运行结束后，会在底部的“
Console”面板中显示运行结果信息（如下图所示）。
④下面就可以把
Java应用程序打包生成
JAR包，部署到
Hadoop平台上运行。现在可以把词频统计程序放在“
/usr/local/hadoop/myapp”目录下。如果该目录不存在，可以使用如下命令创建。
cd /usr/local/hadoopmkdir myapp⑤在
Eclipse工作界面左侧的“
Package Explorer”面板中，在工程名称“
WordCount”上点击鼠标右键，在弹出的菜单中选择“
Export”，如下图所示。
⑥然后会弹出如下图所示界面，在该界面中选择“
Runnable JAR file”。
⑦然后，点击“
Next>”按钮，弹出如下图所示界面。在该界面中，“
Launch configuration”用于设置生成的
JAR包被部署启动时运行的主类，需要在下拉列表中选择刚才配置的类“
WordCount-WordCount”。在“
Export destination”中需要设置
JAR包要输出保存到哪个目录，比如这里设置为“
/usr/local/hadoop/myapp/WordCount.jar”。在“
Library handling”下面选择“
Extract required libraries into generated JAR”。
⑧然后点击“
Finish”按钮，会出现如下图所示界面。
⑨可以忽略该界面的信息，直接点击界面右下角的“
OK”按钮，启动打包过程。打包过程结束后，会出现一个警告信息界面，如下图所示。
⑩可以忽略该界面的信息，直接点击界面右下角的“
OK”按钮。至此，已经顺利把
WordCount工程打包生成了
WordCount.jar。可以到
Linux系统中查看一下生成的
WordCount.jar文件，可以在
Linux的终端中执行如下命令，可以看到，“
/usr/local/hadoop/myapp”目录下已经存在一个
WordCount.jar文件。
（2）运行程序
①在运行程序之前，需要启动
Hadoop。
②在启动
Hadoop之后，需要首先删除
HDFS中与当前
Linux用户
hadoop对应的
input和
output目录（即
HDFS中的“
/user/hadoop/input”和“
/user/hadoop/output”目录），这样确保后面程序运行不会出现问题。
③然后，再在
HDFS中新建与当前
Linux用户
hadoop对应的
input目录，即“
/user/hadoop/input”目录。
④然后把之前在
Linux本地文件系统中新建的两个文件
wordfile1.txt和
wordfile2.txt（两个文件位于“
/usr/local/hadoop”目录下，并且里面包含了一些英文语句），上传到
HDFS中的“
/user/hadoop/input”目录下。
⑤如果
HDFS中已经存在目录“
/user/hadoop/output”，则使用如下命令删除该目录。
⑥现在就可以在
Linux系统中使用
hadoop jar命令运行程序。命令执行以后，当运行顺利结束时，屏幕上会显示类似如下的信息。
⑦此时词频统计结果已经被写入了
HDFS的“
/user/hadoop/output”目录中，执行如下命令会在屏幕上显示如下词频统计结果。
至此，词频统计程序顺利运行结束。需要注意的是，如果要再次运行
WordCount.jar，需要首先删除
HDFS中的
output目录，否则会报错。
（三）编写MapReduce程序，实现计算平均成绩的程序。
import java.io.IOException;
import java.util.Iterator;
import java.util.StringTokenizer;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
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.input.TextInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;
import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;
public class Score {
public static class Map extends
Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
// 实现map函数
public void map(LongWritable key, Text value, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
// 将输入的纯文本文件的数据转化成String
String line = value.toString();
// 将输入的数据首先按行进行分割
StringTokenizer tokenizerArticle = new StringTokenizer(line, "\n");
// 分别对每一行进行处理
while (tokenizerArticle.hasMoreElements()) {
// 每行按空格划分
StringTokenizer tokenizerLine = new StringTokenizer(tokenizerArticle.nextToken());
String strName = tokenizerLine.nextToken();// 学生姓名部分
String strScore = tokenizerLine.nextToken();// 成绩部分
Text name = new Text(strName);
int scoreInt = Integer.parseInt(strScore);
// 输出姓名和成绩
context.write(name, new IntWritable(scoreInt));
}
}
}
public static class Reduce extends
Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
// 实现reduce函数
public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,
Context context) throws IOException, InterruptedException {
int sum = 0;
int count = 0;
Iterator<IntWritable> iterator = values.iterator();
while (iterator.hasNext()) {
sum += iterator.next().get();// 计算总分
count++;// 统计总的科目数
}
int average = (int) sum / count;// 计算平均成绩
context.write(key, new IntWritable(average));
}
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
// "localhost:9000" 需要根据实际情况设置一下
conf.set("mapred.job.tracker", "localhost:9000");
// 一个hdfs文件系统中的 输入目录 及 输出目录
String[] ioArgs = new String[] { "input/score", "output" };
String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, ioArgs).getRemainingArgs();
if (otherArgs.length != 2) {
System.err.println("Usage: Score Average <in> <out>");
System.exit(2);
}
Job job = new Job(conf, "Score Average");
job.setJarByClass(Score.class);
// 设置Map、Combine和Reduce处理类
job.setMapperClass(Map.class);
job.setCombinerClass(Reduce.class);
job.setReducerClass(Reduce.class);
// 设置输出类型
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
// 将输入的数据集分割成小数据块splites，提供一个RecordReder的实现
job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
// 提供一个RecordWriter的实现，负责数据输出
job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);
// 设置输入和输出目录
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}
}（四）MapReduce的工作原理是什么？
通过
Client、JobTracker和TaskTracker的角度来分析MapReduce的工作原理。
首先是客户端client要编写好
mapreduce程序，配置好mapreduce的作业也就是job，接下来就是启动job了，启动job是告知JobTracker上要运行作业，这个时候JobTracker就会返回给客户端一个新的job任务的ID值，接下来它会做检查操作，这个检查就是确定输出目录是否存在，如果存在那么job就不能正常运行下去，JobTracker会抛出错误给客户端，接下来还要检查输入目录是否存在，如果不存在同样抛出错误，如果存在JobTracker会根据输入计算输入分片（Input Split），如果分片计算不出来也会抛出错误，这些都做好了JobTracker就会配置Job需要的资源了。拿到jobID后，将运行作业所需要的资源文件复制到HDFS上，包括MapReduce程序打包的JAR文件、配置文件和计算所得的输入分片信息。这些文件都存放在jobTracker专门为该作业创建的文件夹中，文件夹名为该作业的Job ID。JAR文件默认会有10个副本(mapred.submit.replication属性控制)；输入分片信息告诉JobTracker应该为这个作业启动多少个map任务等信息。当资源文件夹创建完毕后，客户端会提交job告知jobTracker我已将所需资源写入hdfs上，接下来请你帮我真正去执行job。
分配好资源后，JobTracker接收提交job请求后就会初始化作业，初始化主要做的是将Job放入一个内部的队列，等待作业调度器对其进行调度。当作业调度器根据自己的调度算法调度到该作业时，作业调度器会创建一个正在运行的job对象（封装任务和记录信息），以便JobTracker跟踪job的状态和进程。创建job对象时作业调度器会获取hdfs文件夹中的输入分片信息，根据分片信息为每个input split创建一个map任务，并将map任务分配给tasktracker执行。对于map和reduce任务，tasktracker根据主机核的数量和内存的大小有固定数量的map槽和reduce槽。这里需要强调的是：map任务不是随随便便地分配给某个tasktracker的，这里涉及到后面要讲的数据本地化。
接下来就是任务分配了，这个时候tasktracker会运行一个简单的循环机制定期发送心跳给jobtracker，心跳间隔是5秒，程序员可以配置这个时间，心跳就是jobtracker和tasktracker沟通的桥梁，通过心跳，jobtracker可以监控tasktracker是否存活，也可以获取tasktracker处理的状态和问题，同时tasktracker也可以通过心跳里的返回值获取jobtracker给它的操作指令。tasktracker会获取运行job所需的资源，比如代码等，为真正执行做准备。任务分配好后就是执行任务了。在任务执行时候jobtracker可以通过心跳机制监控tasktracker的状态和进度，同时也能计算出整个job的状态和进度，而tasktracker也可以本地监控自己的状态和进度。TaskTracker每隔一段时间会给JobTracker发送一个心跳，告诉JobTracker它依然在运行，同时心跳中还携带者很多的信息，比如当前map任务完成的进度等信息。当jobtracker获得了最后一个完成指定任务的tasktracker操作成功的通知时候，jobtracker会把整个job状态置为成功，然后当客户端查询job运行状态时候（注意：这个是异步操作），客户端会查到job完成的通知的。如果job中途失败，mapreduce也会有相应机制处理，一般而言如果不是程序员程序本身有bug，mapreduce错误处理机制都能保证提交的job能正常完成。（五）
Hadoop是如何运行MapReduce程序的？①将编译软件与
hadoop相连（如Eclipse去链接hadoop），直接运行程序。
②将mapreduce程序打包成jar文件。
