一.MapReducer项目结构分析

1.前言

参考本例子前：
1.需要确保搭建好了hadoop集群环境。
2.安装了eclipse开发hadoop的环境。
3.这是关于MapReducer中的Mapper、Reduce、Job三个类的学习分析。

2.hadoop的MapReducer模型结构

（1）在eclipse中做hadoop开发：
在系统上打开eclipse，新建一个MapReducer 项目：

打开 eclipse，file->other->Map/Reducer Project->Next->Project name 创建名为WordCount 的项目名，然后创建名为cn.edu.gznc的包，接着在包里面创建三个类，分别是WordCountMapper、WordCountReduce、WordCountJob。
图示：

这里是在演示通常的hadoop实战时候建立的 MapReducer项目结构。
接下来，我们先分析一下什么是MapReduce。

3.分析

总所周知，HDFS和MapReduce是Hadoop的两个重要核心，其中MapReduce是Hadoop的分布式计算模型。
而典型的MapReduce主要分为两步Map步和Reduce步，为了方便学习和理解，这里引用一个故事来解释：
现在派你统计一个图书馆里面有多少本书，为了完成这个任务，你可以指派小明去统计书架1，指派小红去统计书架2…..这个指派的过程就是Map步，最后，每个人统计完属于自己负责的书架后，再对每个人的结果进行累加统计，累计统计过程就是Reduce步。

这就是一个简单的理解，为了方便我们hadoop实战学习，如果想深入理解，自行百度即可。

接下来，我们分析一下MapReduce项目中三个必要的类。

xxxMapper.java
一般在 xxxmapper.java 类中需要写一个map方法。
也就是上面说的Map步：
首先，要实现Map步，实际上就是实现一个类，这个类继承了Mapper类并且重写其中的map方法。

重写这个map方法有什么意义呢？
继续拿统计图书的例子来说，当小明被指派到书架1统计图书的时候，小明可以偷懒，对于那些他不想统计的书，他可以不统计；小明也可以很尽责，统计的结果达到百分百准确。
总而言之，小明只要拿出统计结果给负责汇总的人就可以了，至于他是怎么处理的，负责汇总的人管不着。
而重写这个map方法，就对应于实现这个处理的过程，负责将输入的

public class WordCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable>{ 
    /* 
     * map方法是提供给map task进程来调用的，map task进程是每读取一行文本来调用一次我们自定义的map方法 
     * map task在调用map方法时，传递的参数： 
     *      一行的起始偏移量LongWritable作为key 
     *      一行的文本内容Text作为value 
     */  
    @Override  
    protected void map(LongWritable key, Text value,Context context) throws IOException, InterruptedException {  
        //拿到一行文本内容，转换成String 类型  
        String line = value.toString();  
        //将这行文本切分成单词  
        String[] words=line.split(" ");  

        //输出<单词，1>  
        for(String word:words){  
            context.write(new Text(word), new IntWritable(1));  
        }  
    }

xxxReducer.java
要实现Reduce步，就需要实现一个类，这个类继承了Reducer类并且重写其中的reduce方法。所以 xxxReducer.java里面写一个reduce方法。

提醒：
在Map步的输出结果为<单词，1>这样的形式，而且做了合并处理，将拥有相同key值的键值对进行合并，形成一个

public class WordCountReducer  extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>{
    @Override  
    /* 
     * reduce方法提供给reduce task进程来调用 
     *  
     * reduce task会将shuffle阶段分发过来的大量kv数据对进行聚合，聚合的机制是相同key的kv对聚合为一组 
     * 然后reduce task对每一组聚合kv调用一次我们自定义的reduce方法 
     * 比如：<hello,1><hello,1><hello,1><tom,1><tom,1><tom,1> 
     *  hello组会调用一次reduce方法进行处理，tom组也会调用一次reduce方法进行处理 
     *  调用时传递的参数： 
     *          key：一组kv中的key 
     *          values：一组kv中所有value的迭代器 
     */  
    protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,Context context) throws IOException, InterruptedException {  
        //定义一个计数器  
        int count = 0;  
        //通过value这个迭代器，遍历这一组kv中所有的value，进行累加  
        for(IntWritable value:values){  
            count+=value.get();  
        }  

        //输出这个单词的统计结果  
        context.write(key, new IntWritable(count));  
    }

3.xxxJob.java
这一步，一般是提供主函数入口，加载job下的jar包，mapper，reducer文件，将任务提交给hadoop集群等工作。
在Hadoop中，每个MapReduce任务被当做一个Job（作业），在执行任务之前，首先要对任务进行一些配置。
xxxJob.java 中一般需要设置如下东西：
• 设置处理该作业的类，setJarByClass()
• 设置这个作业的名字，setJobName()
• 设置这个作业输入数据所在的路径
• 设置这个作业输出结果保存的路径
• 设置实现了Map步的类，setMapperClass()
• 设置实现了Reduce步的类，setReducerClass()
• 设置输出结果key的类型，setOutputKeyClass()
• 设置输出结果value的类型，setOuputValueClass()
• 执行作业（提交给hadoop集群）

因为我们编码完成以后了，一般不再eclipse中运行，而是编码好了以后，打包为jar包，导出到hadoop下面去运行。

上诉的分析就是整个MapReducer项目结构简要分析，主要是帮助自身理解为什么做一个hadoop分析数据，需要这么三个java类文件和几个必要的方法。

下一篇，开始记录hadoop实战之WordCount统计单词数目。

You got a dream, you gotta protect it.
如果你有梦想的话，就要去捍卫它。 ——《当幸福来敲门》

Hadoop实战之MapReducer项目结构分析

一.MapReducer项目结构分析

1.前言

2.hadoop的MapReducer模型结构

3.分析

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