大家好，我是百思不得小赵。

创作时间：2022 年 7 月 7 日
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文章目录

一、概述
二、MapReduce工作原理
三、MapReduce操作
四、案例

一、概述

MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念”Map（映射）“和”Reduce（归约）”，是它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。当前的软件实现是指定一个Map（映射）函数，用来把一组键值对映射成一组新的键值对，指定并发的Reduce（归约）函数，用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。——来源于百度百科。

MapReduce核心特性

主要用于大数据计算领域，解决海量数据的计算问题。
MR 本身只是一个编程和计算框架，或者干脆一点就是一堆可调用的 jar 包，和 mysql、hdfs、impala等有运行实例的服务不一样， MR 本身没有运行实例。
MR 有两个阶段组成：Map 和 Reduce，用户只需实现 map() 和 reduce() 两个函数，即可实现分布式计算。
MapReduce 编程模型只包含 Map 和 Reduce 两个过程，map 的主要输入是一对 <key,value> 值，经过 map 计算后输出一对 <key,value> 值；然后将相同 Key 合并，形成 <key,value> 集合;再将这个<key,value 集合>输入 reduce，经过计算输出零个或多个 <key,value> 对。

二、MapReduce工作原理

大数据应用进程（提交任务的客户端）：

该进程是启动 MapReduce 程序的主入口，主要是指定 Map 和 Reduce 类、输入输出文件路径等，并提交作业给 Hadoop 集群

JobTracker进程：

Hadoop 集群常驻进程，根据要处理的输入数据量，命令 TaskTracker生成相应数量的Map和Reduce进程任务，并管理这个作业生命周期的任务的调度和监控

TaskTracker进程：

负责管理 Map 进程和 Reduce 进程。Hadoop 集群中绝大多数服务器同时运行 DataNode 进程和 TaskTracker 进程

三、MapReduce操作

运维操作：

 hadoop    jar    jar包路径   入口程序类名   输入文件的hdfs目录     输出文件的hdfs目录

四、案例

public class WordCount {
  public static class TokenizerMapper  extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{
    private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
    private Text word = new Text();
    public void map(Object key, Text value, Context context
                    ) throws IOException, InterruptedException {
      StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
      while (itr.hasMoreTokens()) {
        word.set(itr.nextToken());
        //针对每个单词输出一个<word ,1>
        //MapReduce 计算框架会将这些<word ,1>收集起来，将相同的word放一起，形成
        //<word,<1,1,1,...>>这样的<key,value集合>，然后输入给reduce
        context.write(word, one);
      }
    }
  }
 
  public static class IntSumReducer    extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> {
    private IntWritable result = new IntWritable();
    public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context
                       ) throws IOException, InterruptedException {
      int sum = 0;
      for (IntWritable val : values) {
          //reduce对每个word对应的所有1 进行求和，最终将<word,合计>输出
        sum += val.get();
      }
      result.set(sum);
      context.write(key, result);
    }
  }
}