一、什么是MR？
• MapReduce将复杂的、运行于大规模集群上的并行计算过程高度地抽了两个函数：Map和Reduce。
二、为什么使用MR？（特点）
1、易于编程：只关心业务逻辑，它简单的实现一些接口，就可以完成一个分布式程序。
2、良好的扩展性：可动态的增加服务器，解决资源不够用问题。
3、高容错性：出错时转移到其他节点。
4、适合海量数据的计算。
架构总结：
数据预处理在任务开始前调用类库，将输入数据分为多个分片（split）；Mapper读取自己所属的文件分片（split），将输入数据转换为kv键值对；然后根据排序将相同数据放在相同分片上，聚合得到最终结果。
三、数据类型
四、编程规范
1、Mapper阶段
（1）用户自定义的Mapper要继承自己的父类
（2）Mapper输入的数据是k，v形式
（3）Mapper中的业务逻辑写在map中
（4）Mapper的输出数据是KV形式
（5）map（）方法对每一次k，v调用一次
2、Reduce阶段
（1）用户自定义的reduce要继承自己的父类
（2）map输出的数据类型对应reduce输入的数据类型
（3）reduce的业务逻辑在reduce方法中
（4）reduceTadk进程对每一组相同k的<k,v>组调用一次reduce（）方法
3、Driver阶段
相当于YARN集群的客户端，用于提交我们整个程序到YARN集群，提交的是封装了MapReduce程序相关运行参数的job对象
五、案例操作
1、mvn依赖
<dependencies>
<dependency>
<groupId>junit</groupId>
<artifactId>junit</artifactId>
<version>4.13</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
<artifactId>log4j-core</artifactId>
<version>2.8.2</version>
</dependency>
<!-- 辅助模块包 -->
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-common</artifactId>
<version>2.7.2</version>
</dependency>
<!-- 包含mr -->
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-client</artifactId>
<version>2.7.2</version>
</dependency>
<!-- hdfs -->
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-hdfs</artifactId>
<version>2.7.2</version>
</dependency>
</dependencies>
2、log日志
log4j.rootLogger=INFO, stdout
log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n
log4j.appender.logfile=org.apache.log4j.FileAppender
log4j.appender.logfile.File=target/spring.log
log4j.appender.logfile.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.logfile.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n
3、编写Mapper类
public class Mapper1 extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
//获取一行字符串并用文件中所有的格式进行切割
//试过\t和 | 切割都有问题
String [] s = value.toString().split(",");
//遍历数组
for(String str:s){
//输出
context.write(new Text(str),new IntWritable(1))
);
}
}
}
4、编写Reducer
public class Reduce1 extends Reducer<Text, IntWritable,Text,IntWritable> {
private IntWritable out=new IntWritable();
@Override
protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
int sum=0;
for (IntWritable value : values) {
//把IntWritable转成int类型
sum+=value.get();
}
out.set(sum);
//key 就是map传来对的key
context.write(key,out);
}
}
5、编写Driver类
public class Driver1 {
@Test
public void test() throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
//获取job
Configuration conf=new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf);
// 设置jar包
job.setJarByClass(Driver1.class);
// 关联mapper和reduce
job.setMapperClass(Mapper1.class);
job.setReducerClass(Reduce1.class);
// 设置map输出出的kv类型
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
//设置最终输出的kv类型
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
//设置输入路径和输出路径
FileInputFormat.setInputPaths(job,new Path("D:\\hadoop\\input"));
FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path("D:\\hadoop\\output"));
//提交job
boolean result = job.waitForCompletion(true);
System.exit(result ? 0 : 1);
}
}
6、集群测试（添加build）
<build>
<plugins>
<plugin>
<artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
<version>2.3.2</version>
<configuration>
<source>1.8</source>
<target>1.8</target>
</configuration>
</plugin>
<plugin>
<artifactId>maven-assembly-plugin </artifactId>
<configuration>
<descriptorRefs>
<descriptorRef>jar-with-dependencies</descriptorRef>
</descriptorRefs>
<archive>
<manifest>
<!-- 这里是你自己的Driver的全路径 -->
<mainClass>com.lj.wordcount.DriverTest</mainClass>
</manifest>
</archive>
</configuration>
<executions>
<execution>
<id>make-assembly</id>
<phase>package</phase>
<goals>
<goal>single</goal>
</goals>
</execution>
</executions>
</plugin>
</plugins>
</build>
7、打成jar包集群运行
[
root
@hadoop
hadoop
–
2.7.2
]
sbin
/
start
–
dfs
.
sh
[
root
@hadoop
hadoop
–
2.7.2
]
$ sbin
/
start
–
yarn
.
sh
[root@hadoop hadoop-2.7.2]hadoop fs -put word.txt /input
[
root
@hadoop
hadoop
–
2.7.2
]
$ hadoop jar wc
.
jar
com
.
lj
.
wordcount
.
Driver1
/
input
/
output