WordCount是一个入门的MapReduce程序（从src\examples\org\apache\hadoop\examples粘贴过来的）：
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;
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());
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) {
sum += val.get();
}
result.set(sum);
context.write(key, result);
}
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
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");
job.setJarByClass(WordCount.class);
job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}
}
MapReduce即将一个计算任务分为两个阶段：Map、Reduce。为什么要这么分解？
为了理解其含义，我们先不管MapReduce这一套框架，从一个简单的问题来看，如果对于100T的日志文件，需要统计其中出现的"ERROR"这个单词的次数，怎么办？
最简单的方法：单机处理，逐行读入每一行文本，统计并累加，则得到其值。问题是：因为数据量太大，速度太慢，怎么办？自然，多机并行处理就是一个自然的选择。
那么，这个文件怎么切分到多个机器呢？假定有100台机器，可以写一个主程序，将这个100T大文件按照每个机器存储1T的原则，在100台机器上分布存储，再把原来单机上的程序拷贝100份（无需修改）至100台机器上运行得到结果，此时得到的结果只是一个中间结果，最后需要写一个汇总程序，将统计结果进行累加，则完成计算。
将大文件分解后，对单机1T文件计算的过程就相当于Map，而Map的结果就相当于"ERROR"这个单词在本机1T文件中出现的次数，而最后的汇总程序就相当于Reduce，Reduce的输入来源于100台机器。在这个简单的例子中，有100个Map任务，1个Reduce任务。
100台机器计算后的中间结果需要传递到Reduce任务所在机器上，这个过程就是Shuffle，Shuffle这个单词的含义是”洗牌“，也就是将中间结果从Map所在机器传输到Reduce所在机器，在这个过程中，存在网络传输。
此时，我们利用上面的例子已经理解了Map-Shuffle-Reduce的基本含义，在上面的例子中，如果还需要对”WARNING“这个单词进行统计，那么怎么办呢？此时，每个Map任务就不仅需要统计本机1T文件中ERROR的个数，还需要统计WARNING的次数，然后在Reduce程序中分别进行统计。如果需要对所有单词进行统计呢？一个道理，每个Map任务对1T文件中所有单词进行统计计数，然后 Reduce对所有结果进行汇总，得到所有单词在100T大文件中出现的次数。此时，问题可能出现了，因为单词数量可能很多，Reduce用单机处理也可能存在瓶颈了，于是我们需要考虑用多台机器并行计算Reduce，假如用2台机器，因为Reduce只是对单词进行计数累加，所有可以按照这样简单的规则进行：大写字母A-Z开头的单词由Reduce 1累加；小写字母a-z开头的单词由Reduce 2累加。
在这种情况下，100个Map任务执行后的结果，都需要分为两部分，一部分准备送到Reduce 1统计，一部分准备送到Reduce 2统计，这个功能称为Partitioner，即将Map后的结果（比如一个文本文件，记录了各个单词在本机文件出现的次数）分解为两部分（比如两个文本 文件），准备送到两个Reduce任务。
因此，Shuffle在这里就是从100个Map任务和2个Reduce任务之间传输中间结果的过程。
我们继续考虑几个问题：
1、 如果Map后的中间结果数据量较大，Shuffle过程对网络带宽要求较高，因此需要将Map后的结果尽可能减小，这个功能当然可以在Map内自己搞 定，不过MapReduce将这个功能单独拎出来，称为Combiner，即合并，这个Combiner，指的是Map任务后中间结果的合并，相比于 Reduce的最终合并，这里相当于先进行一下局部汇总，减小中间结果，进而减小网络传输量。所以，在上面的例子中，假如Map并不计数，只是记录单词出现这个信息，输出结果是<ERROR，1>，<WARNING，1>，<WARNING，1>.....这样一个Key-Value序列，Combiner可以进行局部汇总，将Key相同的Value进行累加，形成一个新的Key-Value序列：<ERROR，14>，<WARNING，27>，.....，这样就大大减小了Shuffle需要的网络带宽，要知道现在数据中心一般使用千兆以太网，好些的使用万兆以太网，TCP/IP传输的效率不太高。这里Combiner汇总函数实际上可以与Reduce的汇总函数一致，只是输入数据不同。
2、 来自100个Map任务后的结果分别送到两个Reduce任务处理。对于任何一个Reduce任务，输入是一堆<ERROR，14>这样的 Key-Value序列，因为100个Map任务都有可能统计到ERROR的次数，因此这里会先进行一个归并，即将相同单词的归并到一起，形 成<ERROR, <14,36,.....>>，<WARNING,<27,45,...>>这样一个仍然是Key-Value的 序列，14、36、。。。分别表示第1、2、。。。台机器中ERROR的统计次数，这个归并过程在MapReduce中称为Merge。如果merge后 再进行Reduce，那么就只需要统计即可；如果事先没有merge，那么Reduce自己完成这一功能也行，只是两种情况下Reduce的输入Key- Value形式不同。
3、如果要求最后的单词统计结果还要形成字典序怎么办呢？可以自己在 Reduce中进行全排序，也可以100个Map任务中分别进行局部排序，然后将结果发到Reduce任务时，再进行归并排序。这个过程 MapReduce也内建支持，因此不需要用户自己去写排序程序，这个过程在MapReduce中称为Sort。
到这里，我们理解了MapReduce中的几个典型步骤：Map、Sort、Partitioner、 Combiner、Shuffle、Merge、Reduce。MapReduce程序之所以称为MapReduce，就说明Map、Reduce这两个 步骤对于一个并行计算来说几乎是必须的，你总得先分开算吧，所以必须有Map；你总得汇总吧，所以有Reduce。当然，理论上也可以不需要 Reduce，如果Map后就得到你要的结果的话。
Sort对于不需要顺序的程序里没意义（但MapReduce默认做了排序）；
Partitioner对于Reduce只有一个的时候没意义，如果有多个Reduce，则需要，至于怎么分，用户可以继承Partitioner标准类，自己实现分解函数。控制中间结果如何传输。MapReduce提供的标准的Partitioner是 一个接口，用户可以自己实现getPartition（）函数，MapReduce也提供了几个基本的实现，最典型的HashPartitioner是根 据用户设定的Reduce任务数量（注意，MapReduce中，Map任务的个数最终取决于数据分布，Reduce则是用户直接指定），按照哈希进行计算的：
public class HashPartitioner<K2, V2> implements Partitioner<K2, V2> {
public void configure(JobConf job) {}
/** Use {@link Object#hashCode()} to partition. */
public int getPartition(K2 key, V2 value,
int numReduceTasks) {
return (key.hashCode() & Integer.MAX_VALUE) % numReduceTasks;
}
}
这里，numReduceTasks就是用户设定的Reduce任务数量；
K2 key, V2 value 就是Map计算后的中间结果。
Combiner可以选择性放弃，但考虑到网络带宽，可以自己写相应的函数实现局部合并功能。很多情况下，直接利用Reduce那个程序即可，WordCount这个标准程序里就是这么用的。
Shuffle自然是必须的，不用写，根据Partitioner逻辑，框架自己去执行结果传输。
Merge也不是必须的，可以揉到Reduce里面实现等等也可以。因为这些操作的数据结构都是Key-Value，Reduce的输入只要是一个Key-Value即可，相当灵活。
我们再来看WordCount，这个MapReduce程序中定义了一个类：
public static class TokenizerMapper
extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>
而Mapper是Hadoop中的一个接口，其定义为：
public interface Mapper<K1, V1, K2, V2> extends JobConfigurable, Closeable {
/**
* Maps a single input key/value pair into an intermediate key/value pair.
*
* <p>Output pairs need not be of the same types as input pairs. A given
* input pair may map to zero or many output pairs. Output pairs are
* collected with calls to
* {@link OutputCollector#collect(Object,Object)}.</p>
*
* <p>Applications can use the {@link Reporter} provided to report progress
* or just indicate that they are alive. In scenarios where the application
* takes an insignificant amount of time to process individual key/value
* pairs, this is crucial since the framework might assume that the task has
* timed-out and kill that task. The other way of avoiding this is to set
* <a href="{@docRoot}/../mapred-default.html#mapred.task.timeout">
* mapred.task.timeout</a> to a high-enough value (or even zero for no
* time-outs).</p>
*
* @param key the input key.
* @param value the input value.
* @param output collects mapped keys and values.
* @param reporter facility to report progress.
*/
void map(K1 key, V1 value, OutputCollector<K2, V2> output, Reporter reporter)
throws IOException;
}
因此，Mapper里面并没有规定输入输出的类型是什么，只要是KeyValue的即可，K1、V1、K2、V2是什么由用户指定，反正只是实现K1、V1到K2、V2的映射即可。
在WordCount中实现了继承于Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>的一个TokenizerMapper类，实现了map函数：map(Object key, Text value, Context context ) ；
TokenizerMapper中，输入的Key-Value是<Object, Text>，输出是<Text, IntWritable>，在WordCount程序里，K1代表一行文本的起始位置，V1代表这一行文本；
K2代表单词，V2代表"1"，用于后面的累和。
同样，在MapReduce中，Reducer也是一个接口，其声明为：
public interface Reducer<K2, V2, K3, V3> extends JobConfigurable, Closeable {
/**
* <i>Reduces</i> values for a given key.
*
* <p>The framework calls this method for each
* <code><key, (list of values)></code> pair in the grouped inputs.
* Output values must be of the same type as input values. Input keys must
* not be altered. The framework will <b>reuse</b> the key and value objects
* that are passed into the reduce, therefore the application should clone
* the objects they want to keep a copy of. In many cases, all values are
* combined into zero or one value.
* </p>
*
* <p>Output pairs are collected with calls to
* {@link OutputCollector#collect(Object,Object)}.</p>
*
* <p>Applications can use the {@link Reporter} provided to report progress
* or just indicate that they are alive. In scenarios where the application
* takes an insignificant amount of time to process individual key/value
* pairs, this is crucial since the framework might assume that the task has
* timed-out and kill that task. The other way of avoiding this is to set
* <a href="{@docRoot}/../mapred-default.html#mapred.task.timeout">
* mapred.task.timeout</a> to a high-enough value (or even zero for no
* time-outs).</p>
*
* @param key the key.
* @param values the list of values to reduce.
* @param output to collect keys and combined values.
* @param reporter facility to report progress.
*/
void reduce(K2 key, Iterator<V2> values,
OutputCollector<K3, V3> output, Reporter reporter)
throws IOException;
}
Reducer的输入为K2, V2（这个对应于Mapper输出的经过Shuffle到达Reducer端的K2,V2,）, 输出为K3, V3。
在WordCount中，K2为单词，V2为1这个固定值（或者为局部出现次数，取决于是否有Combiner）；K3还是单词，V3就是累和值。
而WordCount里存在继承于Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>的IntSumReducer类，完成单词计数累加功能。
对于Combiner，实际上MapReduce没有Combiner这个基类（WordCount自然也没有实现），从任务的提交函数来看：
public void setCombinerClass(Class<? extends Reducer> cls
) throws IllegalStateException {
ensureState(JobState.DEFINE);
conf.setClass(COMBINE_CLASS_ATTR, cls, Reducer.class);
}
可以看出，Combiner使用的类实际上符合Reducer。两者是一样的。
再来看作业提交代码：
在之前先说一下Job和Task的区别，一个MapReduce运行流程称为一个Job，中文称“作业”。
在传统的分布式计算领域，一个Job分为多个Task运行。Task中文一般称为任务，在Hadoop中，这种任务有两种：Map和Reduce
所以下面说到Map和Reduce时，指的是任务；说到整个流程时，指的是作业。不过由于疏忽，可能会将作业称为任务的情况。
根据上下文容易区分出来。
Job job = new Job(conf, "word count");
job.setJarByClass(WordCount.class);
job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
第1行创建一个Job对象，Job是MapReduce中提供的一个作业类，其声明为：
public class Job extends JobContext {
public static enum JobState {DEFINE, RUNNING};
private JobState state = JobState.DEFINE;
private JobClient jobClient;
private RunningJob info;
.......
之后，设置该作业的运行类，也就是WordCount这个类；
然后设置Map、Combiner、Reduce三个实现类；
之后，设置输出Key和Value的类，这两个类表明了MapReduce作业完毕后的结果。
Key即单词，为一个Text对象，Text是Hadoop提供的一个可以序列化的文本类；
Value为计数，为一个IntWritable对象，IntWritable是Hadoop提供的一个可以序列化的整数类。
之所以不用普通的String和int，是因为输出Key、 Value需要写入HDFS，因此Key和Value都要可写，这种可写能力在Hadoop中使用一个接口Writable表示，其实就相当于序列化，换句话说，Key、Value必须得有可序列化的能力。Writable的声明为：
public interface Writable {
/**
* Serialize the fields of this object to <code>out</code>.
*
* @param out <code>DataOuput</code> to serialize this object into.
* @throws IOException
*/
void write(DataOutput out) throws IOException;
/**
* Deserialize the fields of this object from <code>in</code>.
*
* <p>For efficiency, implementations should attempt to re-use storage in the
* existing object where possible.</p>
*
* @param in <code>DataInput</code> to deseriablize this object from.
* @throws IOException
*/
void readFields(DataInput in) throws IOException;
}
在第8、9行，还设置了要计算的文件在HDFS中的路径，设定好这些配置和参数后，执行作业提交：job.waitForCompletion(true)
waitForCompletion是Job类中实现的一个方法：
public boolean waitForCompletion(boolean verbose
) throws IOException, InterruptedException,
ClassNotFoundException {
if (state == JobState.DEFINE) {
submit();
}
if (verbose) {
jobClient.monitorAndPrintJob(conf, info);
} else {
info.waitForCompletion();
}
return isSuccessful();
}
即执行submit函数：
public void submit() throws IOException, InterruptedException,
ClassNotFoundException {
ensureState(JobState.DEFINE);
setUseNewAPI();
// Connect to the JobTracker and submit the job
connect();
info = jobClient.submitJobInternal(conf);
super.setJobID(info.getID());
state = JobState.RUNNING;
}
其中，调用jobClient对象的submitJobInternal方法进行作业提交。jobClient是 JobClient对象，在执行connect()的时候即创建出来：
private void connect() throws IOException, InterruptedException {
ugi.doAs(new PrivilegedExceptionAction<Object>() {
public Object run() throws IOException {
jobClient = new JobClient((JobConf) getConfiguration());
return null;
}
});
}
创建JobClient的参数是这个作业的配置信息，JobClient是MapReduce作业的客户端部分，主要用于提交作业等等。而具体的作业提交在submitJobInternal方法中实现，关于submitJobInternal的具体实现，包括MapReduce的作业执行流程，较为复杂，留作下一节描述。
关于MapReduce的这一流程，我们也可以看出一些特点：
1、 Map任务之间是不通信的，这与传统的MPI（Message Passing Interface）存在本质区别，这就要求划分后的任务具有独立性。这个要求一方面限制了MapReduce的应用场合，但另一方面对于任务执行出错后的处理十分方便，比如执行某个Map任务的机器挂掉了，可以不管其他Map任务，重新在另一台机器上执行一遍即可。因为底层的数据在HDFS里面，有3 份备份，所以数据冗余搭配上Map的重执行这一能力，可以将集群计算的容错性相比MPI而言大大增强。后续博文会对MPI进行剖析，也会对 MapReduce与传统高性能计算中的并行计算框架进行比较。
2、Map任务的分配与数据的分布关系十分密切，对于上面的例子，这个100T的大文件分布在多台机器上，MapReduce框架会根据文件的实际存储位置分配Map任务，这一过程需要对HDFS有好的理解，在后续博文中会对HDFS中进行剖析。到时候，能更好滴理解MapReduce框架。因为两者是搭配起来使用的。
3、 MapReduce的输入数据来自于HDFS，输出结果也写到HDFS。如果一个事情很复杂，需要分成很多个MapReduce作业反复运行，那么就需要来来回回地从磁盘中搬移数据的过程，速度很慢，后续博文会对Spark这一内存计算框架进行剖析，到时候，能更好滴理解MapReduce性能。
4、MapReduce的输入数据和输出结果也可以来自于HBase，HBase本身搭建于HDFS之上（理论上也可以搭建于其他文件系统），这种应用场合大多需要MapReduce处理一些海量结构化数据。后续博文会对HBase进行剖析。
