MR框架-->初始MR

• 认识Mapreduce

• Mapreduce编程思想

• Mapreduce执行流程

• java版本WordCount实例

1.　　简介：

　　Mapreduce源于Google一遍论文，是谷歌Mapreduce的克隆版，他充分借鉴了分而治之的思想，讲一个数据处理过程拆分为主要的Map(映射)和Reduce(归并)两步，只需要编写map函数和reduce函数即可。

 2.　　Mapreduce优势：

　　分布式带来了三个复杂：1.程序的分布和启动

　　　　　　　　　　　　　2.任务的监控和失败处理

　　　　　　　　　　　　　3.中间数据的缓存和调度

然后Mapreduce是一个并行程序设计模型与方法和好的解决了以上的缺点，并具有：1开发简单

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　2可扩展性强

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　3.容错性强

3　　Mapreduce的执行流程图：

 3-2　　Mapreduce的实现过程图：

 4　　基层案例：

• 开发步骤：
  • 　　1.新建项目导入所需的jar包
  •        2.编写Mapper类
  •        3.编写Reduce类
  •        4.提交任务
  •        5.观察结果

4-1　　Mapper类：继承Mapper类重写map方法在父类中需要定义个泛型，含别4个设置，分别是：KEYIN,VALUEIN,KEYOUT,VALUEOUT

• KEYIN：读入每行文件开头的偏移量(首行偏移量)
• VALUEIN：读入每行文件内容的类型
• KEYOUT：表示Mapper完毕后，输出的文件作为KEY的数据类型
• VALUEOUT：表示Mapper完毕后，输出的文件作为VALUE的数据类型

执行流程：

1. 读取一行数据
2. 按照规则截取
3. 获取有效数据
4. 将数据写到上下文中

　　实例：

public class WordCount {

static class WordCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable>{
        @Override
        protected void map(LongWritable key, Text value, Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable>.Context context)
                throws IOException, InterruptedException {
            //读取一行数据
            String line = value.toString();
            //根据指定规则截取数据
            String [] words = line.split(" ");
            //获取有效数据
            for (int i = 0; i < words.length; i++) {
                //将数据写入上下文
                context.write(new Text(words[i]), new IntWritable(1));
            }
            
        }
    }
}

4-2　　Reduce类：在写的时候需要继承Reducer类重写ducer方法在父类中需要定义个泛型，含别4个设置，分别是：KEYIN,VALUEIN,KEYOUT,VALUEOUT

• KEYIN：表示从mapper中传递过来的key的数据的数据类型
• VALUEIN：表示从mapper中传递过来的value的数据的数据类型
• KEYOUT：表示Reducer完毕后，输出的文件作为KEY的数据类型
• VALUEOUT：表示Reducer完毕后，输出的文件作为VAKUE的数据类型

执行流程：

1. 定义一个空的变量来接受定义的值(累加器)
2. 遍历values集合，累加统计
3. 将结果写入上下文中

　　实例：

static class WordCountReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>{
        @Override
        protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,
                Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>.Context context) throws IOException, InterruptedException {
            //定义空变量
            int i = 0 ;
            //遍历values集合，累加统计
            for (IntWritable value : values) {
                i += value.get();
            }
            //写入上下文
            context.write(key, new IntWritable(i));
        }
    }

4-3　　提交类编写流程：

1. 创建Configuration
2. 准备清理已存在的输出目录
3. 创建Jop
4. 设置job的提交类
5. 设置mapper相关的类和参数
6. 设置reduce相关的类和参数
7. 提交任务

　　实例：

public static void main(String[] args) throws Exception {
        //加载配置文件
        Configuration config = new Configuration();
        //创建job对象
        Job job = Job.getInstance(config);
        //设置提交主类
        job.setJarByClass(wordCountApp.class);
        //设置mapper相关设置提交主类
        job.setMapperClass(WordCountMapper.class);
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
        //设置reducer相关
        job.setReducerClass(WordCountReducer.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
        //设置输入路径（必须存在hdfs上）
        FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("/score.txt"));
        //设置输出路径
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("/ouput10"));
        //提交任务
        job.waitForCompletion(true);
    }

使用eclipse导出架包，并通关传输软件到LinuX上最后完成上传