MapReduce工作原理（简单实例）

Map-Reduce框架的运作完全基于<key,value>对，即数据的输入是一批<key,value>对，生成的结果也是一批<key,value>对，只是有时候它们的类型不一样而已。Key和value的类由于需要支持被序列化（serialize）操作，所以它们必须要实现Writable接口，而且key的类还必须实现WritableComparable接口，使得可以让框架对数据集的执行排序操作。 

一个Map-Reduce任务的执行过程以及数据输入输出的类型如下所示： 

(input)<k1,v1> -> map -> <k2,v2> -> combine -> <k2,v2> -> reduce -> <k3,v3>(output) 

下面通过一个的例子并结合源代码来详细说明这个过程 
3.1       WordCount示例 

这也是Hadoop自带的一个例子，目标是统计文本文件中单词的个数。 

假设有如下的两个文本文件来运行WorkCount程序： 

Hello World Bye World 


Hello Hadoop GoodBye Hadoop 


3.2  map数据输入 

Hadoop针对文本文件缺省使用LineRecordReader类来实现读取，一行一个key/value对，key取偏移量，value为行内容。 

如下是map1的输入数据： 
Key1 Value1 
0 Hello World Bye World 

如下是map2的输入数据： 
Key1 Value1 
0 Hello Hadoop GoodBye Hadoop 

3.3  map输出/combine输入 

如下是map1的输出结果 
Key2 Value2 
Hello 1 
World 1 
Bye 1 
World 1 

如下是map2的输出结果 
Key2 Value2 
Hello 1 
Hadoop 1 
GoodBye 1 
Hadoop 1 
3.4    combine输出 

Combiner类实现将相同key的值合并起来，它也是一个Reducer的实现。 

如下是combine1的输出 
Key2 Value2 
Hello 1 
World 2 
Bye 1 

如下是combine2的输出 
Key2 Value2 
Hello 1 
Hadoop 2 
GoodBye 1 
3.5    reduce输出 

Reducer类实现将相同key的值合并起来。 

如下是reduce的输出 
Key2 Value2 
Hello 2 
World 2 
Bye 1 
Hadoop 2 
GoodBye 1 

即实现了WordCount的处理