还有一周时间，就要期末考试了，考试形式是上机操作，心里还是非常担心的，所以，记录一下，现在开始24小时，复习mapreduce。（现在是下午14：20）希望24小时后，可以复习完。

关于虚拟机的安装，完全分布式集群的部署就不说了，本人踩了很多坑，然后又忘记记录了，但是有一篇关于搭建集群的博客，讲的还是很详细的，不会的朋友可以看那篇博客安装。建议是安装2.x版本的，因为之前装3.x的时候，碰到了许多问题，比如说jar包不支持之类的，非常烦人。下面直接进入预习。

介绍mapreduce：

Hadoop由三个重要模块组成，hdfs（分布式文件存储）、mapreduce（分布式计算）、yarn（分布式资源调度），这里主要讲分布式计算。mapreduce分为两个阶段，map阶段和reduce阶段，map可以理解为分发数据的阶段，reduce理解为统计运算结果、输出数据的阶段。

常用的数据序列化类型：

hadoop中，数据类型与java中的数据类型区别较大的就是string，这个特别注意一下。

mapreduce编程规范：

我们编写程序分为三个部分：Mapper、Reducer、Driver。这里先展示这三个阶段分别需要做什么事情，然后再详细地从wordcount开始实操。

 下面是官方的wordcount源码：

 第一个继承父类不难理解，就是数据输入要符合Mapper<......>地数据定义类型；

第二个KV对，这个KV对就是<Text,IntWritable>,这就是一个键值对，比如说输入的一个文本，第一行地输入是：

”I love csy“

那么，这个键值对就是  0，I love csy  这个键就是第几行；

第三点，第四点都好理解，就是字面意思；

第五点，map方法（MapTask进程）对每个<K,V>调用一次，意思就是一个文本输入，读取每一行都会调用一次map方法。

第一点用户定义的Reducer要继承 自己的父类，和上面一样；

第二点，map运行完之后输出数据，这个输出的数据传给Reducer，所以数据类型需要对应；

第三点、第四点也都好好理解，进程对每一组相同的K的<K,V>组调用一次reduce方法，举个例子，输入是：

”I love csy“

”I love csy very much“

经过map处理后，输出就是：<I,1> <love,1> <csy,1> <I,1> <love,1> <csy,1> <very,1> <much,1>,然后就会变成：<I,(1,1)> <love,(1,1)> <csy,(1,1)> <very,1> <much,1>，这些输出发送到reduce进行迭代统计，这里就是有几个K值，就执行几次reduce，reduce里面是进行累加还是累乘，这就和业务逻辑有关系了。

（现在是15：30）

看一下wordcount案例：

要求是：在给定的文本文件中统计输出每一个单词出现的总次数。

按照MapReduce编程规范，分别编写Mapper，Reducer，Driver，如图所示。

 手写源码如下：（运行Driver就行）

编写Mapper类

package com.csy.mapreduce;

import java.io.IOException;

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;

import org.apache.hadoop.io.LongWritable;

import org.apache.hadoop.io.Text;

import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

public class WordcountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable>{

Text k = new Text();

IntWritable v = new IntWritable(1);

@Override

protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {

// 1 获取一行

String line = value.toString();

// 2 切割

String[] words = line.split(" ");

// 3 输出

for (String word : words) {

k.set(word);

context.write(k, v);

}

}

}

Reducer编写：

package com.csy.mapreduce.wordcount;

import java.io.IOException;

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;

import org.apache.hadoop.io.Text;

import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

public class WordcountReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>{

int sum;

IntWritable v = new IntWritable();

@Override

protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,Context context) throws IOException, InterruptedException {

// 1 累加求和

sum = 0;

for (IntWritable count : values) {

sum += count.get();

}

// 2 输出

       v.set(sum);

context.write(key,v);

}

}

编写Driver

package com.csy.mapreduce.wordcount;

import java.io.IOException;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;

import org.apache.hadoop.fs.Path;

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;

import org.apache.hadoop.io.Text;

import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;

import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;

import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

public class WordcountDriver {

public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {

// 1 获取配置信息以及封装任务

Configuration configuration = new Configuration();

Job job = Job.getInstance(configuration);

// 2 设置jar加载路径

job.setJarByClass(WordcountDriver.class);

// 3 设置map和reduce类

job.setMapperClass(WordcountMapper.class);

job.setReducerClass(WordcountReducer.class);

// 4 设置map输出

job.setMapOutputKeyClass(Text.class);

job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);

// 5 设置最终输出kv类型

job.setOutputKeyClass(Text.class);

job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

// 6 设置输入和输出路径

FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));

FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));

// 7 提交

boolean result = job.waitForCompletion(true);

System.exit(result ? 0 : 1);

}

}

wordcount基本上就这些，后面关于其他的实验下一篇csdn再发，因为有些材料不全，而且上课讲的东西和hadoop的应用相差很大（序列化这些东西有没有讲，记不清了，我先去问问）