一、分布式计算框架MapReduce

1、MapReduce是什么

面向大数据并行处理的计算模型、框架和平台。

2、特点

分布可靠，对数据集的操作分发给集群的多个节点实现可靠性，每个节点周期性返回它完成的任务和最新的状态
封装了实现细节，基于框架API编程，面向讹误展开分布式编码
提供跨语言编程的能力

3、企业应用

各大运营商、中大型互联网公司、金融银行保险类公司等

二、MapReduce运行流程

1、MapReduce的主要功能

数据划分和计算任务调度
系统优化
出错检测和恢复

2、MapReduce的运行流程

2.1运行流程

步骤：
1）正式提交作业代码，对输入的数据源进行切片
2）master调度worker执行map任务
3）worker读取输入源切片
4）worker执行map任务，将任务输出保存在本地
5）master调度worker执行reduce任务，reduce worker读取map任务的输出文件
6）执行reduce任务，将任务输出保存到HDFS
２.２运行流程详解
以WordCount为例
给定任意的HDFS的输入目录，其内部数据为“f a c d e……”等用空格字符分隔的字符串，通过使用MapReduce计算框架来统计以空格分隔的每个单词出现的频率，输出结果如<a,10>,<b,20>,<c,2>形式的结果到HDFS目录中。

WordCount运行图解

三、代码实现

import java.io.IOException;
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.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.output.FileOutputFormat;

//启动mr的driver类
public class WordCountDriver {

       //map类，实现map函数
       public static class MyTokenizerMapper extends
                    Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> {
             //暂存每个传过来的词频计数，均为1,省掉重复申请空间
             private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
             //暂存每个传过来的词的值，省掉重复申请空间
             private Text word = new Text();

             //核心map方法的具体实现,逐个<key,value>对去处理
             public void map(Object key, Text value, Context context)
                          throws IOException, InterruptedException {
                    //用每行的字符串值初始化StringTokenizer
                    StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
                    //循环取得每个空白符分隔出来的每个元素
                    while (itr.hasMoreTokens()) {
                          //将取得出的每个元素放到word Text对象中
                          word.set(itr.nextToken());
                          //通过context对象，将map的输出逐个输出
                          context.write(word, one);
                    }
             }
       }

       //reduce类，实现reduce函数
       public static class IntSumReducer extends
                    Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
             private IntWritable result = new IntWritable();

             //核心reduce方法的具体实现,逐个<key,List(v1,v2)>去处理
             public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,
                          Context context) throws IOException, InterruptedException {
                    //暂存每个key组中计算总和
                    int sum = 0;
                    //加强型for,依次获取迭代器中的每个元素值,即为一个一个的词频数值
                    for (IntWritable val : values) {
                          //将key组中的每个词频数值sum到一起
                          sum += val.get();
                    }
                    //将该key组sum完成的值放到result IntWritable中，使可以序列化输出
                    result.set(sum);
                    //将计算结果逐条输出
                    context.write(key, result);
             }
       }

       //启动mr的driver方法
       public static void main(String[] args) throws Exception {
             //得到集群配置参数
             Configuration conf = new Configuration();
             //设置到本次的job实例中
             Job job = Job.getInstance(conf, "WordCount");
             //通过指定相关字节码对象，找到所属的主jar包
             job.setJarByClass(WordCountDriver.class);
             //指定map类
             job.setMapperClass(MyTokenizerMapper.class);
             //指定combiner类，要么不指定，如果指定，一般与reducer类相同
             job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
             //指定reducer类
             job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
             //指定job输出的key和value的类型,如果map和reduce输出类型不完全相同，需要重新设置map的output的key和value的class类型
             job.setOutputKeyClass(Text.class);
             job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
             //指定输入数据的路径
             FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
             //指定输出路径,并要求该输出路径一定是不存在的
             FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
             //指定job执行模式，等待任务执行完成后，提交任务的客户端才会退出!
             System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
       }
}