本文旨在帮您快速了解 MapReduce 的工作机制和开发方法，解决以下几个问题：
MapReduce 基本原理是什么？
MapReduce 的执行过程是怎么样的？
MapReduce 的核心流程细节
如何进行 MapReduce 程序开发？（通过7个实例逐渐掌握）
文章中提供了程序实例中涉及到的测试数据文件，可以直接下载使用。
关于实践环境，如果您不喜欢自己搭建Hadoop环境，可以下载使用本教程提供的环境，实践部分内容中会介绍具体使用方法。
通过学习并实践完成后，可以对 MapReduce 工作原理有比较清晰的认识，并掌握 MapReduce 的编程思路。
大纲：
一、MapReduce 基本原理
二、MapReduce 入门示例 - WordCount 单词统计
三、MapReduce 执行过程分析
实例1 - 自定义对象序列化
实例2 - 自定义分区
实例3 - 计算出每组订单中金额最大的记录
实例4 - 合并多个小文件
实例5 - 分组输出到多个文件
四、MapReduce 核心流程梳理
实例6 - join 操作
实例7 - 计算出用户间的共同好友
五、下载方式
一、MapReduce基本原理
MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的分布式运算。
1、MapReduce通俗解释
图书馆要清点图书数量，有10个书架，管理员为了加快统计速度，找来了10个同学，每个同学负责统计一个书架的图书数量。
张同学统计 书架1
王同学统计 书架2
刘同学统计 书架3
……
过了一会儿，10个同学陆续到管理员这汇报自己的统计数字，管理员把各个数字加起来，就得到了图书总数。
这个过程就可以理解为MapReduce的工作过程。
2、MapReduce中有两个核心操作
（1）map
管理员分配哪个同学统计哪个书架，每个同学都进行相同的“统计”操作，这个过程就是map。
（2）reduce
每个同学的结果进行汇总，这个过程是reduce。
3、MapReduce工作过程拆解
下面通过一个景点案例（单词统计）看MapReduce是如何工作的。
有一个文本文件，被分成了4份，分别放到了4台服务器中存储
Text1：the weather is good
Text2：today is good
Text3：good weather is good
Text4：today has good weather
现在要统计出每个单词的出现次数。
处理过程
（1）拆分单词
map节点1
输入：“the weather is good”
输出：（the，1），（weather，1），（is，1），（good，1）
map节点2
输入：“today is good”
输出：（today，1），（is，1），（good，1）
map节点3
输入：“good weather is good”
输出：（good，1），（weather，1），（is，1），（good，1）
map节点4
输入：“today has good weather”
输出：（today，1），（has，1），（good，1），（weather，1）
（2）排序
map节点1
map节点2
map节点3
map节点4
（3）合并
map节点1
map节点2
map节点3
map节点4
（4）汇总统计
每个map节点都完成以后，就要进入reduce阶段了。
例如使用了3个reduce节点，需要对上面4个map节点的结果进行重新组合，比如按照26个字母分成3段，分配给3个reduce节点。
Reduce节点进行统计，计算出最终结果。
这就是最基本的MapReduce处理流程。
4、MapReduce编程思路
了解了MapReduce的工作过程，我们思考一下用代码实现时需要做哪些工作？
在4个服务器中启动4个map任务
每个map任务读取目标文件，每读一行就拆分一下单词，并记下来次单词出现了一次
目标文件的每一行都处理完成后，需要把单词进行排序
在3个服务器上启动reduce任务
每个reduce获取一部分map的处理结果
reduce任务进行汇总统计，输出最终的结果数据
但不用担心，MapReduce是一个非常优秀的编程模型，已经把绝大多数的工作做完了，我们只需要关心2个部分：
map处理逻辑——对传进来的一行数据如何处理？输出什么信息？
reduce处理逻辑——对传进来的map处理结果如何处理？输出什么信息？
编写好这两个核心业务逻辑之后，只需要几行简单的代码把map和reduce装配成一个job，然后提交给Hadoop集群就可以了。
至于其它的复杂细节，例如如何启动map任务和reduce任务、如何读取文件、如对map结果排序、如何把map结果数据分配给reduce、reduce如何把最终结果保存到文件等等，MapReduce框架都帮我们做好了，而且还支持很多自定义扩展配置，例如如何读文件、如何组织map或者reduce的输出结果等等，后面的示例中会有介绍。
二、MapReduce入门示例：WordCount单词统计
WordCount是非常好的入门示例，相当于helloword，下面就开发一个WordCount的MapReduce程序，体验实际开发方式。
1、安装Hadoop实践环境
您可以选择自己搭建环境，也可以使用打包好的Hadoop环境（版本2.7.3）。
这个Hadoop环境实际上是一个虚机镜像，所以需要安装virtualbox虚拟机、vagrant镜像管理工具，和我的Hadoop镜像，然后用这个镜像启动虚机就可以了，下面是具体操作步骤：
（1）安装virtualbox
下载地址：https://www.virtualbox.org/wiki/Downloads
（2）安装vagrant
因为官网下载较慢，我上传到了云盘
Windows版
链接: https://pan.baidu.com/s/1pKKQGHl
密码: eykr
Mac版
链接: https://pan.baidu.com/s/1slts9yt
密码: aig4
安装完成后，在命令行终端下就可以使用vagrant命令。
（3）下载Hadoop镜像
链接: https://pan.baidu.com/s/1bpaisnd
密码: pn6c
（4）启动
加载Hadoop镜像
vagrant box add {自定义镜像名称} {镜像所在路径}
例如您想命名为Hadoop，镜像下载后的路径为d:\hadoop.box，加载命令就是这样：
vagrant box add hadoop d:\hadoop.box
创建工作目录，例如d:\hdfstest。
进入此目录，初始化
cd d:\hdfstest
vagrant init hadoop
启动虚机
vagrant up
启动完成后，就可以使用SSH客户端登录虚机了
IP 127.0.0.1
端口 2222
用户名 root
密码 vagrant
在Hadoop服务器中启动HDFS和Yarn，之后就可以运行MapReduce程序了
start-dfs.sh
start-yarn.sh
2、创建项目
注：流程是在本机开发，然后打包，上传到Hadoop服务器上运行。
新建项目目录wordcount，其中新建文件pom.xml，内容：
然后创建源码目录src/main/java
现在的目录结构
3、代码
mapper程序：src/main/java/WordcountMapper.java
内容：
这里定义了一个mapper类，其中有一个map方法。MapReduce框架每读到一行数据，就会调用一次这个map方法。
map的处理流程就是接收一个key value对儿，然后进行业务逻辑处理，最后输出一个key value对儿。
Mapper