Map-Reduce框架的運作完全基于<key,value>對，即數(shù)據(jù)的輸入是一批<key,value>對，生成的結果也是一批<key,value>對，只是有時候它們的類型不一樣而已。Key和value的類由于需要支持被序列化（serialize）操作，所以它們必須要實現(xiàn)Writable接口，而且key的類還必須實現(xiàn)WritableComparable接口，使得可以讓框架對數(shù)據(jù)集的執(zhí)行排序操作。
一個Map-Reduce任務的執(zhí)行過程以及數(shù)據(jù)輸入輸出的類型如下所示：
(input)<k1,v1> -> map -> <k2,v2> -> combine -> <k2,v2> -> reduce -> <k3,v3>(output)
下面通過一個的例子并結合源代碼來詳細說明這個過程
這也是Hadoop自帶的一個例子，目標是統(tǒng)計文本文件中單詞的個數(shù)。
假設有如下的兩個文本文件來運行WorkCount程序：
Hello Hadoop GoodBye Hadoop
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3.2 map數(shù)據(jù)輸入
Hadoop針對文本文件缺省使用LineRecordReader類來實現(xiàn)讀取，一行一個key/value對，key取偏移量，value為行內容。
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類實現(xiàn)將相同key的值合并起來，它也是一個Reducer的實現(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類實現(xiàn)將相同key的值合并起來。
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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即實現(xiàn)了WordCount的處理。
未完待續(xù)
Annotated Hadoop 作者：naven 日期：2007-12-29