MapReduce

1、MapReduce编程模型：

1）  Map阶段

1. 输入数据格式的解析，InputFormat
2. 输入数据处理，Mapper
3. 数据分组（map函数处理以后的结果数据），Partitioner

2）  Reduce阶段

1. 数据远程拷贝
2. 数据按照key排序
3. 数据处理，Reduce
4. 数据输出格式（Reduce函数处理以后的结果数据），OutputFormat

 2、实现map和reduce函数的编写。其主要包括：

1. Mapper区域
2. Reduce区域
3. Client区域

正常情况下开发流程如上图所示，但是在实际开发过程中，这样开发会非常的繁琐，比较慢。写完代码后不知道对错，只能走一遍流程才知道程序哪里出了问题。能不能有一个更好的方法？答案是肯定的，因此我们需要安装Hadoop Eclipse插件并使用Eclipse查看文件系统，安装成功后的效果如下所示。（插件的安装的详细流程请参考本人博客：https://www.cnblogs.com/ltolstar/p/9743506.html）

接下来就要创建Map/Reduce工程，进行MapReduce编程。程序完成后直接在Eclipse中即可运行。如果各配置正常，则会直接在控制台输出处理信息。

但是，可能出现以下问题。

第一，如下图所示。这种情况一般是由于hadoop.dll和winutils.exe和当前安装的hadoop的版本不一致所造成的。或者在%HADOOP_HOME%in下面根本就没有这两个文件。这时就要在网上根据自己hadoop的版本下载并放在%HADOOP_HOME%in目录下，并且将hadoop.dll在C:WindowsSystem32下也放一份。如果还不能解决问题，在代码中强制加载hadoop.dll试试。参考：https://blog.csdn.net/weixin_37624828/article/details/83302631

 

第二，在执行代码的过程中，可能在控制台无法打印进度信息的问题。可以在工程的src文件夹下创建log4j.properties文件。并在文件中编辑如下信息，即可解决问题。

log4j.rootLogger=INFO, stdout
log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n
log4j.appender.logfile=org.apache.log4j.FileAppender
log4j.appender.logfile.File=target/spring.log
log4j.appender.logfile.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.logfile.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n

最后，利用JDBC做了一个操作Hive的工具类。利用eclipse可以进行操作Hive，包括创建数据库，创建表，查询，导入数据，删除表等。详细情况参考代码HiveUtils.java。