Map-Reduce框架的運(yùn)作完全基于<key,value>對(duì)，即數(shù)據(jù)的輸入是一批<key,value>對(duì)，生成的結(jié)果也是一批<key,value>對(duì)，只是有時(shí)候它們的類(lèi)型不一樣而已。Key和value的類(lèi)由于需要支持被序列化（serialize）操作，所以它們必須要實(shí)現(xiàn)Writable接口，而且key的類(lèi)還必須實(shí)現(xiàn)WritableComparable接口，使得可以讓框架對(duì)數(shù)據(jù)集的執(zhí)行排序操作。
一個(gè)Map-Reduce任務(wù)的執(zhí)行過(guò)程以及數(shù)據(jù)輸入輸出的類(lèi)型如下所示：
(input)<k1,v1> -> map -> <k2,v2> -> combine -> <k2,v2> -> reduce -> <k3,v3>(output)
下面通過(guò)一個(gè)的例子并結(jié)合源代碼來(lái)詳細(xì)說(shuō)明這個(gè)過(guò)程
這也是Hadoop自帶的一個(gè)例子，目標(biāo)是統(tǒng)計(jì)文本文件中單詞的個(gè)數(shù)。
假設(shè)有如下的兩個(gè)文本文件來(lái)運(yùn)行WorkCount程序：
Hello Hadoop GoodBye Hadoop
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3.2 map數(shù)據(jù)輸入
Hadoop針對(duì)文本文件缺省使用LineRecordReader類(lèi)來(lái)實(shí)現(xiàn)讀取，一行一個(gè)key/value對(duì)，key取偏移量，value為行內(nèi)容。
如下是map1的輸入數(shù)據(jù)：
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Key1
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Value1
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0
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Hello World Bye World
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如下是map2的輸入數(shù)據(jù)：
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Key1
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Value1
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0
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Hello Hadoop GoodBye Hadoop
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3.3 map輸出/combine輸入
如下是map1的輸出結(jié)果
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Key2
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Value2
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Hello
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1
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World
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1
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Bye
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1
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World
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1
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如下是map2的輸出結(jié)果
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Key2
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Value2
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Hello
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1
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Hadoop
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1
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GoodBye
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1
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Hadoop
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1
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Combiner類(lèi)實(shí)現(xiàn)將相同key的值合并起來(lái)，它也是一個(gè)Reducer的實(shí)現(xiàn)。
如下是combine1的輸出
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Key2
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Value2
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Hello
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1
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World
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2
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Bye
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1
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如下是combine2的輸出
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Key2
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Value2
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Hello
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1
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Hadoop
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2
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GoodBye
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1
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Reducer類(lèi)實(shí)現(xiàn)將相同key的值合并起來(lái)。
如下是reduce的輸出
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Key2
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Value2
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Hello
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2
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World
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2
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Bye
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1
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Hadoop
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2
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GoodBye
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1
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即實(shí)現(xiàn)了WordCount的處理。
未完待續(xù)
Annotated Hadoop 作者：naven 日期：2007-12-29