MapReduce是一种，是Google提出的，主要用于搜索领域，解决海量数据的计算问题。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。Hadoop MapReduce是一个软件框架，基于该框架能够容易地编写应用程序，这些应用程序能够运行在由上千个商用机器组成的大集群上，并以一种可靠的，具有容错能力的方式并行地处理上TB级别的海量数据集。这个定义里面有着这些关键词，
一是软件框架，二是并行处理，三是可靠且容错，四是大规模集群，五是海量数据集。
一、MapReduce简介
1.2 MapReduce做什么
MapReduce擅长处理大数据，它为什么具有这种能力呢？这可由MapReduce的设计思想发觉。MapReduce的思想就是“分而治之”。
（1）Mapper负责“分”，即把复杂的任务分解为若干个“简单的任务”来处理。“简单的任务”包含三层含义：
一是数据或计算的规模相对原任务要大大缩小；二是就近计算原则，即任务会分配到存放着所需数据的节点上进行计算；三是这些小任务可以并行计算，彼此间几乎没有依赖关系。
（2）Reducer负责对map阶段的结果进行汇总。至于需要多少个Reducer，用户可以根据具体问题，通过在mapred-site.xml配置文件里设置参数mapred.reduce.tasks的值，缺省值为1。
一个比较形象的语言解释MapReduce：
我们要数图书馆中的所有书。你数1号书架，我数2号书架。这就是“Map”。我们人越多，数书就更快。
现在我们到一起，把所有人的统计数加在一起。这就是“Reduce”。
1.3 MapReduce工作机制
MapReduce的整个工作过程如上图所示，它包含如下4个独立的实体：
实体一：客户端，用来提交MapReduce作业。
实体二：JobTracker，用来协调作业的运行。
实体三：TaskTracker，用来处理作业划分后的任务。
实体四：HDFS，用来在其它实体间共享作业文件。
二、Hadoop中的MapReduce框架
一个MapReduce作业通常会把输入的数据集切分为若干独立的数据块，由Map任务以完全并行的方式去处理它们。
框架会对Map的输出先进行排序，然后把结果输入给Reduce任务。通常作业的输入和输出都会被存储在文件系统中，整个框架负责任务的调度和监控，以及重新执行已经关闭的任务。
通常，MapReduce框架和分布式文件系统是运行在一组相同的节点上，也就是说，计算节点和存储节点通常都是在一起的。这种配置允许框架在那些已经存好数据的节点上高效地调度任务，这可以使得整个集群的网络带宽被非常高效地利用。
2.1 MapReduce框架的组成
mapreduce
（1）JobTracker
JobTracker负责调度构成一个作业的所有任务，这些任务分布在不同的TaskTracker上（由上图的JobTracker可以看到2 assign map 和 3 assign reduce）。你可以将其理解为公司的项目经理，项目经理接受项目需求，并划分具体的任务给下面的开发工程师。
（2）TaskTracker
TaskTracker负责执行由JobTracker指派的任务，这里我们就可以将其理解为开发工程师，完成项目经理安排的开发任务即可。
2.2 MapReduce的输入输出
MapReduce框架运转在<key,value>键值对上，也就是说，框架把作业的输入看成是一组<key,value>键值对，同样也产生一组<key,value>键值对作为作业的输出，这两组键值对有可能是不同的。
一个MapReduce作业的输入和输出类型如下图所示：可以看出在整个流程中，会有三组<key,value>键值对类型的存在。
2.3 MapReduce的处理流程
这里以WordCount单词计数为例，介绍map和reduce两个阶段需要进行哪些处理。单词计数主要完成的功能是：统计一系列文本文件中每个单词出现的次数，如图所示：
（1）map任务处理
（2）reduce任务处理
三、第一个MapReduce程序：WordCount
WordCount单词计数是最简单也是最能体现MapReduce思想的程序之一，该程序完整的代码可以在Hadoop安装包的src/examples目录下找到。
WordCount单词计数主要完成的功能是：统计一系列文本文件中每个单词出现的次数；
3.1 初始化一个words.txt文件并上传HDFS
首先在Linux中通过Vim编辑一个简单的words.txt，其内容很简单如下所示：
Hello Edison Chou
Hello Hadoop RPC
Hello Wncud Chou
Hello Hadoop MapReduce
Hello Dick Gu
通过Shell命令将其上传到一个指定目录中，这里指定为：/testdir/input
3.2 自定义Map函数
在Hadoop 中， map 函数位于内置类org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper<KEYIN,VALUEIN, KEYOUT, VALUEOUT>中，reduce 函数位于内置类org.apache.hadoop. mapreduce.Reducer<KEYIN, VALUEIN, KEYOUT, VALUEOUT>中。
我们要做的就是覆盖map 函数和reduce 函数，首先我们来覆盖map函数：继承Mapper类并重写map方法
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/**
* @author Edison Chou
* @version 1.0
* @param KEYIN
* →k1 表示每一行的起始位置（偏移量offset）
* @param VALUEIN
* →v1 表示每一行的文本内容
* @param KEYOUT
* →k2 表示每一行中的每个单词
* @param VALUEOUT
* →v2 表示每一行中的每个单词的出现次数，固定值为1
*/
public static class MyMapper extends
Mapper<LongWritable, Text, Text, LongWritable> {
protected void map(LongWritable key, Text value,
Mapper<LongWritable, Text, Text, LongWritable>.Context context)
throws java.io.IOException, InterruptedException {
String[] spilted = value.toString().split(" ");
for (String word : spilted) {
context.write(new Text(word), new LongWritable(1L));
}
};
}
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Mapper 类，有四个泛型，分别是KEYIN、VALUEIN、KEYOUT、VALUEOUT，前面两个KEYIN、VALUEIN 指的是map 函数输入的参数key、value 的类型；后面两个KEYOUT、VALUEOUT 指的是map 函数输出的key、value 的类型；
从代码中可以看出，在Mapper类和Reducer类中都使用了Hadoop自带的基本数据类型，例如String对应Text，long对应LongWritable，int对应IntWritable。这是因为HDFS涉及到序列化的问题，Hadoop的基本数据类型都实现了一个Writable接口，而实现了这个接口的类型都支持序列化。
这里的map函数中通过空格符号来分割文本内容，并对其进行记录；
3.3 自定义Reduce函数
现在我们来覆盖reduce函数：继承Reducer类并重写reduce方法
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/**
* @author Edison Chou
* @version 1.0
* @param KEYIN
* →k2 表示每一行中的每个单词
* @param VALUEIN
* →v2 表示每一行中的每个单词的出现次数，固定值为1
* @param KEYOUT
* →k3 表示每一行中的每个单词
* @param VALUEOUT
* →v3 表示每一行中的每个单词的出现次数之和
*/
public static class MyReducer extends
Reducer<Text, LongWritable, Text, LongWritable> {
protected void reduce(Text key,
java.lang.Iterable<LongWritable> values,
Reducer<Text, LongWritable, Text, LongWritable>.Context context)
throws java.io.IOException, InterruptedException {
long count = 0L;
for (LongWritable value : values) {
count += value.get();
}
context.write(key, new LongWritable(count));
};
}
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Reducer 类，也有四个泛型，同理，分别指的是reduce 函数输入的key、value类型（这里输入的key、value类型通常和map的输出key、value类型保持一致）和输出的key、value 类型。
这里的reduce函数主要是将传入的<k2,v2>进行最后的合并统计，形成最后的统计结果。
3.4 设置Main函数
（1）设定输入目录，当然也可以作为参数传入
public static final String INPUT_PATH = "hdfs://hadoop-master:9000/testdir/input/words.txt";
（2）设定输出目录（输出目录需要是空目录），当然也可以作为参数传入
public static final String OUTPUT_PATH = "hdfs://hadoop-master:9000/testdir/output/wordcount";
（3）Main函数的主要代码
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public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
// 0.0:首先删除输出路径的已有生成文件
FileSystem fs = FileSystem.get(new URI(INPUT_PATH), conf);
Path outPath = new Path(OUTPUT_PATH);
if (fs.exists(outPath)) {
fs.delete(outPath, true);
}
Job job = new Job(conf, "WordCount");
job.setJarByClass(MyWordCountJob.class);
// 1.0:指定输入目录
FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(INPUT_PATH));
// 1.1:指定对输入数据进行格式化处理的类（可以省略）
job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
// 1.2:指定自定义的Mapper类
job.setMapperClass(MyMapper.class);
// 1.3:指定map输出的<K,V>类型（如果<k3,v3>的类型与<k2,v2>的类型一致则可以省略）
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(LongWritable.class);
// 1.4:分区（可以省略）
job.setPartitionerClass(HashPartitioner.class);
// 1.5:设置要运行的Reducer的数量（可以省略）
job.setNumReduceTasks(1);
// 1.6:指定自定义的Reducer类
job.setReducerClass(MyReducer.class);
// 1.7:指定reduce输出的<K,V>类型
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(LongWritable.class);
// 1.8:指定输出目录
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(OUTPUT_PATH));
// 1.9:指定对输出数据进行格式化处理的类（可以省略）
job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);
// 2.0:提交作业
boolean success = job.waitForCompletion(true);
if (success) {
System.out.println("Success");
System.exit(0);
} else {
System.out.println("Failed");
System.exit(1);
}
}
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在Main函数中，主要做了三件事：一是指定输入、输出目录；二是指定自定义的Mapper类和Reducer类；三是提交作业；匆匆看下来，代码有点多，但有些其实是可以省略的。