package org.apache.hadoop.examples;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;import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;/** *  * 描述：WordCount explains by York  * @author Hadoop Dev Group */public class WordCount {    /**     * 建立Mapper类TokenizerMapper继承自泛型类Mapper     * Mapper类:实现了Map功能基类     * Mapper接口：     * WritableComparable接口：实现WritableComparable的类可以相互比较。所有被用作key的类应该实现此接口。     * Reporter 则可用于报告整个应用的运行进度，本例中未使用。      *      */  publicstaticclass TokenizerMapper        extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{        /**         * IntWritable, Text 均是 Hadoop 中实现的用于封装 Java 数据类型的类，这些类实现了WritableComparable接口，         * 都能够被串行化从而便于在分布式环境中进行数据交换，你可以将它们分别视为int,String 的替代品。     * 声明one常量和word用于存放单词的变量         */    privatefinalstatic IntWritable one =new IntWritable(1);    private Text word =new Text();    /**         * Mapper中的map方法：         * void map(K1 key, V1 value, Context context)         * 映射一个单个的输入k/v对到一个中间的k/v对         * 输出对不需要和输入对是相同的类型，输入对可以映射到0个或多个输出对。         * Context：收集Mapper输出的<k,v>对。         * Context的write(k, v)方法:增加一个(k,v)对到context         * 程序员主要编写Map和Reduce函数.这个Map函数使用StringTokenizer函数对字符串进行分隔,通过write方法把单词存入word中     * write方法存入(单词,1)这样的二元组到context中     */      publicvoid map(Object key, Text value, Context context                    ) throws IOException, InterruptedException {      StringTokenizer itr =new StringTokenizer(value.toString());      while (itr.hasMoreTokens()) {        word.set(itr.nextToken());        context.write(word, one);      }    }  }    publicstaticclass IntSumReducer        extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> {    private IntWritable result =new IntWritable();    /**         * Reducer类中的reduce方法：      * void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context)         * 中k/v来自于map函数中的context,可能经过了进一步处理(combiner),同样通过context输出                    */    publicvoid reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,                        Context context                       ) throws IOException, InterruptedException {      int sum =0;      for (IntWritable val : values) {        sum += val.get();      }      result.set(sum);      context.write(key, result);    }  }  publicstaticvoid main(String[] args) throws Exception {        /**         * Configuration：map/reduce的j配置类，向hadoop框架描述map-reduce执行的工作         */    Configuration conf =new Configuration();    String[] otherArgs =new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();    if (otherArgs.length !=2) {      System.err.println("Usage: wordcount <in> <out>");      System.exit(2);    }    Job job =new Job(conf, "word count");    //设置一个用户定义的job名称    job.setJarByClass(WordCount.class);    job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);    //为job设置Mapper类    job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);    //为job设置Combiner类    job.setReducerClass(IntSumReducer.class);    //为job设置Reducer类    job.setOutputKeyClass(Text.class);        //为job的输出数据设置Key类    job.setOutputValueClass(IntWritable.class);    //为job输出设置value类    FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));    //为job设置输入路径    FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));//为job设置输出路径    System.exit(job.waitForCompletion(true) ?0 : 1);        //运行job  }}

public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {…}

　　这里有三个参数，前面两个Object key, Text value就是输入的key和value，第三个参数Context context这是可以记录输入的key和value，例如：context.write(word, one);此外context还会记录map运算的状态。

• 对于reduce函数的方法。

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

　　reduce函数的输入也是一个key/value的形式，不过它的value是一个迭代器的形式Iterable<IntWritable> values，也就是说reduce的输入是一个key对应一组的值的value，reduce也有context和map的context作用一致。

　　至于计算的逻辑则需要程序员编码实现。

• 对于main函数的调用。

　　首先是：

Configuration conf = new Configuration();

　　运行MapReduce程序前都要初始化Configuration，该类主要是读取MapReduce系统配置信息，这些信息包括hdfs还有MapReduce，也就是安装hadoop时候的配置文件例如：core-site.xml、hdfs-site.xml和mapred-site.xml等等文件里的信息，有些童鞋不理解为啥要这么做，这个是没有深入思考MapReduce计算框架造成，我们程序员开发MapReduce时候只是在填空，在map函数和reduce函数里编写实际进行的业务逻辑，其它的工作都是交给MapReduce框架自己操作的，但是至少我们要告诉它怎么操作啊，比如hdfs在哪里，MapReduce的jobstracker在哪里，而这些信息就在conf包下的配置文件里。

　　接下来的代码是：

    String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();    if (otherArgs.length != 2) {      System.err.println("Usage: wordcount <in> <out>");      System.exit(2);    }

　　If的语句好理解，就是运行WordCount程序时候一定是两个参数，如果不是就会报错退出。至于第一句里的GenericOptionsParser类，它是用来解释常用hadoop命令，并根据需要为Configuration对象设置相应的值，其实平时开发里我们不太常用它，而是让类实现Tool接口，然后再main函数里使用ToolRunner运行程序，而ToolRunner内部会调用GenericOptionsParser。

　　接下来的代码是：

    Job job = new Job(conf, "word count");    job.setJarByClass(WordCount.class);    job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);    job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);    job.setReducerClass(IntSumReducer.class);

　　第一行就是在构建一个job，在mapreduce框架里一个mapreduce任务也叫mapreduce作业也叫做一个mapreduce的job，而具体的map和reduce运算就是task了，这里我们构建一个job，构建时候有两个参数，一个是conf这个就不累述了，一个是这个job的名称。

　　第二行就是装载程序员编写好的计算程序，例如我们的程序类名就是WordCount了。这里我要做下纠正，虽然我们编写mapreduce程序只需要实现map函数和reduce函数，但是实际开发我们要实现三个类，第三个类是为了配置mapreduce如何运行map和reduce函数，准确的说就是构建一个mapreduce能执行的job了，例如WordCount类。

　　第三行和第五行就是装载map函数和reduce函数实现类了，这里多了个第四行，这个是装载Combiner类，这个类和mapreduce运行机制有关，其实本例去掉第四行也没有关系，但是使用了第四行理论上运行效率会更好。

　　接下来的代码：

    job.setOutputKeyClass(Text.class);    job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

　　这个是定义输出的key/value的类型，也就是最终存储在hdfs上结果文件的key/value的类型。

　　最后的代码是：

    FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));    FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));    System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);

　　第一行就是构建输入的数据文件，第二行是构建输出的数据文件，最后一行如果job运行成功了，我们的程序就会正常退出。