自定义MapReduce方法

（前期准备：hadoop搭建成功，hdfs和yarn都得配置好）

1.首先自定义的MapReduce方法要对hdfs中存储的文件进行操作，所以要先在pom.xml中配置包，使maven支持hdfs文件操作

        <dependency>
        <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
        <artifactId>hadoop-common</artifactId>
        <version>2.7.3</version>
        </dependency>
      <dependency>
        <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
        <artifactId>hadoop-client</artifactId>
        <version>2.7.3</version>
    </dependency>
      <dependency>
          <groupId>jdk.tools</groupId>
          <artifactId>jdk.tools</artifactId>
          <version>1.8</version>
          <scope>system</scope>
          <systemPath>${JAVA_HOME}/lib/tools.jar</systemPath>
      </dependency>

 其中hadoop-common 和hadoop-client 是maven从仓库自动加载，tools需要自己找到本地jdk目录，tools.jar在lib下，只得注意的是hadoop的版本和jdk的版本要注意

2.自定义MapReduce 方法是用继承的方法重写方法，所以要加载MapReduce的包

      <dependency>
        <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
        <artifactId>hadoop-mapreduce-client-jobclient</artifactId>
        <version>2.7.3</version>
        <scope>test</scope>
    </dependency>

3. 以重写Wordcount为例

　　（1）重写map，继承mapper，重写其中的map方法

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;

public class MyMap extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable>.Context context)
            throws IOException, InterruptedException {
        // TODO 自动生成的方法存根
        //读行的值
        String line = value.toString();
        //按空格截取字符串的值 放入数组
        String[] words = line.split(" ");
        for (String word : words) {
            //trim 去前后空格 写入到reduce 输入的key  和  value
            context.write(new Text(word.trim()), new IntWritable(1));
        }
    }
    
}

         1）需要注意的是：导包一定要导对！！！！

　　　　 ·Mapper对应的是 import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

        　　 ·Text 对应的是import org.apache.hadoop.io.Text;

　　　2）Mapper<KEY,VALUE,KEY,VALUE>前两个是输入的key和value值，后俩个是输出到reduce的key和value值。

               ·第一个KEY是偏移量，是每一行第一个的偏移量，在MapReduce中是LongWritable，其                  在文件系统中持久化

               ·第一个value 是每一行的值

               ·第二个key和value是mapper的输出类型

　　（2）重写reduce，继承Reducer，重写reduce方法

　　　　

import java.io.IOException;

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

public class MyReduce extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,
            Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>.Context context) throws IOException, InterruptedException {
        // TODO 自动生成的方法存根
        int sum = 0;
        //reduce自动整合相同KEY Iterable迭代器 将key所携带的value值存入迭代器
        for (IntWritable intWritable : values) {
            sum += intWritable.get();//将value存入的1累加
        }
        //输出结果
        context.write(key, new IntWritable(sum));
    }
}

　　　　　　·注意第一个KEY 和 VALUE的类型要和map输出的类型一致

 　　　　　  ·输入类型要用到迭代器，其作用类似于数组，将相同key值存在一个数组里

　　（3）实现job类，来实现自定义的map和reduce，继承和实现接口重写run，其中用到了反射的原理

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.conf.Configured;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.util.Tool;
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;

//继承和实现接口重写run
public class MyJob extends Configured implements Tool {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        MyJob myJob=new MyJob();
        ToolRunner.run(myJob, null);
    }
    @Override
    public int run(String[] args) throws Exception {
        // TODO 自动生成的方法存根
        //配置连接
        Configuration conf=new Configuration();
        conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://192.168.146.110:9000");
        Job job=Job.getInstance(conf);
        
        //反射调用
        job.setJarByClass(MyJob.class);
        job.setMapperClass(MyMap.class);
        job.setReducerClass(MyReduce.class);
        
        //输出 KEY 类型 输出 value 类型
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
        
        //输入路径
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path("/hadoop/hadoop.txt"));
        //输出路径
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("/hadoop/out"));
        //提交作业
        job.waitForCompletion(true);
        return 0;
    }
}

 总结原理（个人理解）：

　　MapReduce分为两个步骤，map阶段和reduce阶段

　　（1）map阶段：数据的读取阶段，读取HDFS中的文件，每一行解析成一个<KEY，VALUE>,，分区存放

　　 （2）reduce阶段：数据的处理阶段，整合键值对中相同KEY，输出整合后的VALUE。