1 MapReduce定义
MapReduce是一个分布式运算程序的变成框架，是基于Hadoop的数据分析计算的核心框架。
MapReduce处理工程分为两个阶段：Map和Reduce。
Map负责把一个任务分解成多个任务；Reduce负责把分解后的多任务处理的结果汇总。
2 MapReduce优缺点
2.1 优点
1.MapReduce易于编程
它简单的实现一些接口，就可以完成一个分布式程序，这个分布式程序可以分不到大量廉价的PC机器上运行。也就是说你写的一个分布式程序，跟写一个简单的串行程序是一模一样的。就是因为这个特点使得MapReduce编程变得非常流行。
2.良好的扩展性
当你的计算资源不能得到满足的时候，你就可以通过简单的增加机器来扩展它的计算能力。
3.高容错性
MapReduce设计的初衷就是使程序能够部署在廉价的PC机器上，这就要求它有很高的容错性。比如其中一台机器挂了，它可以把上面的计算任务转移到另外一个节点上，不至于这个任务运行失败，而且这个过程不需要人工参与，而完全由Hadoop内部完成的。
4.适合PB级以上海量数据的离线计算
可以实现上千台服务器集群并发工作，提供数据处理能力
2.2 缺点
1.不擅长实时计算
MapReduce无法像Mysql一样，在毫秒或者秒级内返回结果。
2.不擅长流式计算
流式计算的输入数据是动态的，而MapReduce的输入数据是静态的，不能动态变化。因为MapReduce自身的设计特点决定了数据源必须是静态的。
3.不擅长DAG（有向图）计算
多个计算程序存在依赖关系，后一个程序的输入为前一个的输出。在这种情况下，MapReduce并不是不能做，而是使用后，每个MapReduce作业的输出结果都会写到磁盘，会造成大量的磁盘IO，导致性能非常的低下。
3 MapReduce核心思想
1）分布式的运算程序往往需要分成至少2个阶段。
2）第一个阶段的MapTask并发实例，完全并行运行，互不相干。
3）第二个阶段的ReduceTask并发实例互不相干，但是他们的数据依赖于上一个阶段的所有MapTask并发实例的输出。
4）MapReduce编程模型只能包含一个Map阶段和一个Reduce阶段，如果用户的业务逻辑非常复杂，那就只能多个MapReduce程序，串行运行。
总结：分析WordCount数据流走向深入理解MapReduce核心思想。
4 MapReduce进程
一个完成的MapReduce程序在分布式运行时有三类实例进程：
1）MrAppMaster：负责整个程序的过程调度及状态协调
2）MapTask： 负责Map阶段的整个处理流程
3）ReduceTask： 负责Reduce阶段的整个数据处理流程
5 常用数据序列化类型
| Java类型 | Hadoop Writable类型 |
|---|---|
| boolean | BooleanWritable |
| byte | ByteWritable |
| int | IntWritable |
| float | FloatWritable |
| long | LongWritable |
| double | DoubleWritable |
| String | Text |
| map | MapWritable |
| array | ArrayWritable |
6 MapReduce编程规范
用户编写的程序分成三个部分：Mapper、Reducer和Driver。
1 Mapper阶段
（1）用户自定义的Mapper要继承自己的父类
（2）Mapper的输入数据是KV对的形式（KV的类型可自定义）
（3）Mapper中的业务逻辑写在map（）方法中
（4）Mapper中的输出数据是KV对的形式（KV的类型可自定义）
（5）map（）方法（MapTask进程）对每一个<K,V>调用一次
2 Reduce阶段
（1）用户自定义的Reduce要继承自己的父类
（2）Reduce的输入数据对应Mapper的输出数据类型，可是KV
（3）Reduce的业务逻辑在reduce（）方法中
（4）ReduceTask进程对每一个相同的<K,V>组调用一次reduce（）方法
3 Driver阶段
向当于YARN集群的客户端，用于提交我们整个程序到YARN集群，提交的是封装了MapReduce程序相关运行参数的job对象
7 WordCount案例实操
1．需求
在给定的文本文件中统计输出每一个单词出现的总次数
（1）输入数据
ch ch
ss ss
cls cls
jiao
banzhang
xue
hadoop
（2）期望输出数据
ch 2
banzhang 1
cls 2
hadoop 1
jiao 1
ss 2
xue 1
2.编写程序
按照MapReduce编程规范，分别编写Mapper，Reducer，Driver。
（1）编写Mapper类
package com.ch.mapreduce;
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 WordcountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable>{
Text k = new Text();
IntWritable v = new IntWritable(1);
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
// 1 获取一行
String line = value.toString();
// 2 切割
String[] words = line.split(" ");
// 3 输出
for (String word : words) {
k.set(word);
context.write(k, v);
}
}
}
（2）编写Reducer类
package com.ch.mapreduce.wordcount;
import java.io.IOException;
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>{
int sum;
IntWritable v = new IntWritable();
@Override
protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,Context context) throws IOException, InterruptedException {
// 1 累加求和
sum = 0;
for (IntWritable count : values) {
sum += count.get();
}
// 2 输出
v.set(sum);
context.write(key,v);
}
}
（3）编写Driver驱动类
package com.ch.mapreduce.wordcount;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
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;
public class WordcountDriver {
public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
// 1 获取配置信息以及封装任务
Configuration configuration = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(configuration);
// 2 设置jar加载路径
job.setJarByClass(WordcountDriver.class);
// 3 设置map和reduce类
job.setMapperClass(WordcountMapper.class);
job.setReducerClass(WordcountReducer.class);
// 4 设置map输出
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
// 5 设置最终输出kv类型
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
// 6 设置输入和输出路径
FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
// 7 提交
boolean result = job.waitForCompletion(true);
System.exit(result ? 0 : 1);
}
}
来源：CSDN
作者：Timor酱
链接：https://blog.csdn.net/weixin_43988989/article/details/104634944