Mapreduce是一个分布式的运算编程框架，核心功能是将用户编写的核心逻辑代码分布式地运行在一个集群的很多服务器上.
Mapreduce的存在价值
（1）海量数据在单机上处理因为硬件资源限制，无法胜任，因为需要采用分布式集群的方式来处理。
（2）而一旦将单机版程序扩展到集群来分布式运行，将极大地增加程序的复杂度和开发难度
（3）引入mapreduce框架后，开发人员可以将绝大部分工作集中在业务逻辑的开发上，而将分布式计算中的复杂性交由框架来处理
hadoop与mapreduce的关系
Hadoop的发布包中内置了一个hadoop-mapreduce-example-2.4.1.jar，这个jar包中有各种MR示例程序，可以通过以下步骤运行：
启动hdfs，yarn
然后在集群中的任意一台服务器上执行，（比如运行wordcount）：
hadoop jar hadoop-mapreduce-example-2.4.1.jar wordcount /wordcount/data /wordcount/out
mapreduce编程规范
（1）用户程序会分成三个部分：Mapper，Reducer，Driver
（2）Mapper的输入数据是KV对的形式，KV的类型可以设置
（3）Mapper的输出数据是KV对的形式，KV的类型可以设置
（4）Mapper中的业务逻辑写在map方法中
（5）map方法是每进来一个KV对调用一次
（6）Reducer的输入数据应该对应Mapper的输出数据，也是KV
（7）Reducer的业务逻辑写在reduce方法中
（8）reduce方法是对每一个<key,valueList>调用一次
（9）用户的Mapper和Reducer都要继承各自的父类
（10）整个程序需要一个Drvier来进行提交，提交的是一个描述了各种必要信息的job对象.
wordcount示例编写
- (1)定义一个mapper类
//首先要定义四个泛型的类型
//keyin: LongWritable valuein: Text
//keyout: Text valueout:IntWritable
public class WordCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable>{
//map方法的生命周期： 框架每传一行数据就被调用一次
//key : 这一行的起始点在文件中的偏移量
//value: 这一行的内容
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
//拿到一行数据转换为string
String line = value.toString();
//将这一行切分出各个单词
String[] words = line.split(" ");
//遍历数组，输出<单词，1>
for(String word:words){
context.write(new Text(word), new IntWritable(1));
}
}
}
- (2)定义一个reducer类
//生命周期：框架每传递进来一个kv 组，reduce方法被调用一次
@Override
protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
//定义一个计数器
int count = 0;
//遍历这一组kv的所有v，累加到count中
for(IntWritable value:values){
count += value.get();
}
context.write(key, new IntWritable(count));
}
}
- (3)定义一个主类，用来描述job并提交job
public class WordCountRunner {
//把业务逻辑相关的信息（哪个是mapper，哪个是reducer，要处理的数据在哪里，输出的结果放哪里。。。。。。）描述成一个job对象
//把这个描述好的job提交给集群去运行
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
Job wcjob = Job.getInstance(conf);
//指定我这个job所在的jar包
// wcjob.setJar("/home/hadoop/wordcount.jar");
wcjob.setJarByClass(WordCountRunner.class);
wcjob.setMapperClass(WordCountMapper.class);
wcjob.setReducerClass(WordCountReducer.class);
//设置我们的业务逻辑Mapper类的输出key和value的数据类型
wcjob.setMapOutputKeyClass(Text.class);
wcjob.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
//设置我们的业务逻辑Reducer类的输出key和value的数据类型
wcjob.setOutputKeyClass(Text.class);
wcjob.setOutputValueClass(IntWritable.class);
//指定要处理的数据所在的位置
FileInputFormat.setInputPaths(wcjob, "hdfs://hdp-server01:9000/wordcount/data/big.txt");
//指定处理完成之后的结果所保存的位置
FileOutputFormat.setOutputPath(wcjob, new Path("hdfs://hdp-server01:9000/wordcount/output/"));
//向yarn集群提交这个job
boolean res = wcjob.waitForCompletion(true);
System.exit(res?0:1);
}
