WordCount's MapReduce basic code implementation

maven dependency

		<dependency>
			<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
			<artifactId>hadoop-client</artifactId>
			<version>2.8.1</version>
		</dependency>

WordcountMapper

import java.io.IOException;

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

/**
 * KEYIN ：是map task读取到的数据的key的类型，是一行的起始偏移量Long
 * VALUEIN:是map task读取到的数据的value的类型，是一行的内容String
 * 
 * KEYOUT：是用户的自定义map方法要返回的结果kv数据的key的类型，在wordcount逻辑中，我们需要返回的是单词String
 * VALUEOUT:是用户的自定义map方法要返回的结果kv数据的value的类型，在wordcount逻辑中，我们需要返回的是整数Integer
 * 
 * 
 * 但是，在mapreduce中，map产生的数据需要传输给reduce，需要进行序列化和反序列化，而jdk中的原生序列化机制产生的数据量比较冗余，就会导致数据在mapreduce运行过程中传输效率低下
 * 所以，hadoop专门设计了自己的序列化机制，那么，mapreduce中传输的数据类型就必须实现hadoop自己的序列化接口
 * 
 * hadoop为jdk中的常用基本类型Long String Integer Float等数据类型封住了自己的实现了hadoop序列化接口的类型：LongWritable,Text,IntWritable,FloatWritable
 * 
 * 
 * 
 * 
 * @author ThinkPad
 *
 */
public class WordcountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable>{
	
	@Override
	protected void map(LongWritable key, Text value, Context context)
			throws IOException, InterruptedException {

		// 切单词
		String line = value.toString();
		String[] words = line.split(" ");
		for(String word:words){
			context.write(new Text(word), new IntWritable(1));
			
		}
	}
}

WordcountReducer

import java.io.IOException;
import java.util.Iterator;

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

public class WordcountReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>{
	
	
	@Override
	protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,Context context) throws IOException, InterruptedException {
	
		
		int count = 0;
		
		Iterator<IntWritable> iterator = values.iterator();
		while(iterator.hasNext()){
			
			IntWritable value = iterator.next();
			count += value.get();
		}
		
		
		context.write(key, new IntWritable(count));
		
	}
	
	

}