2、编写Map-Reduce程序
编写Map-Reduce程序，一般需要实现两个函数：mapper中的map函数和reducer中的reduce函数。
一般遵循以下格式：
map: (K1, V1) -> list(K2, V2)public interface Mapper<K1, V1, K2, V2> extends JobConfigurable, Closeable {
void map(K1 key, V1 value, OutputCollector<K2, V2> output, Reporter reporter)
throws IOException;
}
reduce: (K2, list(V)) -> list(K3, V3)
public interface Reducer<K2, V2, K3, V3> extends JobConfigurable, Closeable {
void reduce(K2 key, Iterator<V2> values,
OutputCollector<K3, V3> output, Reporter reporter)
throws IOException;
}
对于上面的例子，则实现的mapper如下：
public class MaxTemperatureMapper extends MapReduceBase implements Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
@Override
public void map(LongWritable key, Text value, OutputCollector<Text, IntWritable> output, Reporter reporter) throws IOException {
String line = value.toString();
String year = line.substring(15, 19);
int airTemperature;
if (line.charAt(25) == '+') {
airTemperature = Integer.parseInt(line.substring(26, 30));
} else {
airTemperature = Integer.parseInt(line.substring(25, 30));
}
output.collect(new Text(year), new IntWritable(airTemperature));
}
}
实现的reducer如下：
public class MaxTemperatureReducer extends MapReduceBase implements Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
public void reduce(Text key, Iterator<IntWritable> values, OutputCollector<Text, IntWritable> output, Reporter reporter) throws IOException {
int maxValue = Integer.MIN_VALUE;
while (values.hasNext()) {
maxValue = Math.max(maxValue, values.next().get());
}
output.collect(key, new IntWritable(maxValue));
}
}
欲运行上面实现的Mapper和Reduce，则需要生成一个Map-Reduce得任务(Job)，其基本包括以下三部分：
输入的数据，也即需要处理的数据 Map-Reduce程序，也即上面实现的Mapper和Reducer 此任务的配置项JobConf欲配置JobConf，需要大致了解Hadoop运行job的基本原理：
Hadoop将Job分成task进行处理，共两种task：map task和reduce task Hadoop有两类的节点控制job的运行：JobTracker和TaskTracker JobTracker协调整个job的运行，将task分配到不同的TaskTracker上 TaskTracker负责运行task，并将结果返回给JobTracker Hadoop将输入数据分成固定大小的块，我们称之input split Hadoop为每一个input split创建一个task，在此task中依次处理此split中的一个个记录(record) Hadoop会尽量让输入数据块所在的DataNode和task所执行的DataNode(每个DataNode上都有一个TaskTracker)为同一个，可以提高运行效率，所以input split的大小也一般是HDFS的block的大小。 Reduce task的输入一般为Map Task的输出，Reduce Task的输出为整个job的输出，保存在HDFS上。 在reduce中，相同key的所有的记录一定会到同一个TaskTracker上面运行，然而不同的key可以在不同的TaskTracker上面运行，我们称之为partition partition的规则为：(K2, V2) –> Integer， 也即根据K2，生成一个partition的id，具有相同id的K2则进入同一个partition，被同一个TaskTracker上被同一个Reducer进行处理。public interface Partitioner<K2, V2> extends JobConfigurable {
int getPartition(K2 key, V2 value, int numPartitions);
}
下图大概描述了Map-Reduce的Job运行的基本原理：
下面我们讨论JobConf，其有很多的项可以进行配置：
setInputFormat：设置map的输入格式，默认为TextInputFormat，key为LongWritable, value为Text setNumMapTasks：设置map任务的个数，此设置通常不起作用，map任务的个数取决于输入的数据所能分成的input split的个数 setMapperClass：设置Mapper，默认为IdentityMapper setMapRunnerClass：设置MapRunner, map task是由MapRunner运行的，默认为MapRunnable，其功能为读取input split的一个个record，依次调用Mapper的map函数 setMapOutputKeyClass和setMapOutputValueClass：设置Mapper的输出的key-value对的格式 setOutputKeyClass和setOutputValueClass：设置Reducer的输出的key-value对的格式 setPartitionerClass和setNumReduceTasks：设置Partitioner，默认为HashPartitioner，其根据key的hash值来决定进入哪个partition，每个partition被一个reduce task处理，所以partition的个数等于reduce task的个数 setReducerClass：设置Reducer，默认为IdentityReducer setOutputFormat：设置任务的输出格式，默认为TextOutputFormat FileInputFormat.addInputPath：设置输入文件的路径，可以使一个文件，一个路径，一个通配符。可以被调用多次添加多个路径 FileOutputFormat.setOutputPath：设置输出文件的路径，在job运行前此路径不应该存在当然不用所有的都设置，由上面的例子，可以编写Map-Reduce程序如下：
public class MaxTemperature {
public static void main(String[] args) throws IOException {
if (args.length != 2) {
System.err.println("Usage: MaxTemperature <input path> <output path>");
System.exit(-1);
}
JobConf conf = new JobConf(MaxTemperature.class);
conf.setJobName("Max temperature");
FileInputFormat.addInputPath(conf, new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(conf, new Path(args[1]));
conf.setMapperClass(MaxTemperatureMapper.class);
conf.setReducerClass(MaxTemperatureReducer.class);
conf.setOutputKeyClass(Text.class);
conf.setOutputValueClass(IntWritable.class);
JobClient.runJob(conf);
}
}