MapReduce（Hadoop入门四）_// 设置程序的入口类 // 设置mapper和reducer类 // 设置mapper的输出键值类

什么是MapReduce

MapReduce是由两部分构成，即Map和Reduce分别对应的实现类时Mapper和Reducer。官网 中这么介绍的

Hadoop MapReduce is a software framework for easily writing applications which process vast amounts of data (multi-terabyte data-sets) in-parallel on large clusters (thousands of nodes) of commodity hardware in a reliable, fault-tolerant manner.

简单来说就是MapReduce是一个用于在大型集群中可以对TB规模数据处理的计算框架，并且编程起来很easy。之所以简单是因为MapReduce有着固定的“套路”。

MapReduce编程套路

MapReduce在编程时有三个必不可少的组成：Mapper，Reducer和Driver。分别负责对数据的分区映射，排序合并以及驱动程序。

Mapper

写MR程序时，需要自己自定义一个Mapper类并且继承org.apache.hadoop.mapreduce 的 Mapper<KEYIN, VALUEIN, KEYOUT, VALUEOUT>，同时还得有map函数：

protected void map(KEYIN key, VALUEIN value, Mapper<KEYIN, VALUEIN, KEYOUT, VALUEOUT>.Context context) throws IOException, InterruptedException {
        context.write(key, value);
    }
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Reducer

有了Mapper之后还得有Reducer将数据聚合处理，自定义Reducer类继承org.apache.hadoop.mapreduce 的 Reducer<KEYIN, VALUEIN, KEYOUT, VALUEOUT>，同时还得有reduce函数：

protected void reduce(KEYIN key, Iterable<VALUEIN> values, Reducer<KEYIN, VALUEIN, KEYOUT, VALUEOUT>.Context context) throws IOException, InterruptedException {
    Iterator i$ = values.iterator();

    while(i$.hasNext()) {
        VALUEIN value = i$.next();
        context.write(key, value);
    }

}
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Driver

作为MapReduce的驱动程序，需要多个步骤，下面介绍一般程序都有的步骤。

• 创建环境Configuration如果有需要还可以设置相应的环境变量，通过应用变量添加新的变量或者覆盖原先配置的xml文件中的变量，例如可以通过设置configuration.setBoolean(Job.MAP_OUTPUT_COMPRESS,true)让map输出进行压缩，可以减少磁盘空间，减少网络传输。

• 创建作业Job，Job通过静态方法getInstance()得到Job实例，该方法根据不同的参数有不同的实现，例如：

  public static Job getInstance(Configuration conf) throws IOException {
      JobConf jobConf = new JobConf(conf);
      return new Job(jobConf);
  }
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• 设置作业的驱动类

  public void setJarByClass(Class<?> cls) {
      this.ensureState(Job.JobState.DEFINE);
      this.conf.setJarByClass(cls);
  }
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• 设置作业的Mapper类和Reducer类

  //设置Mapper
  public void setMapperClass(Class<? extends Mapper> cls) throws IllegalStateException {
      this.ensureState(Job.JobState.DEFINE);
      this.conf.setClass("mapreduce.job.map.class", cls, Mapper.class);
  }
  //设置Reducer
  public void setReducerClass(Class<? extends Reducer> cls) throws IllegalStateException {
      this.ensureState(Job.JobState.DEFINE);
      this.conf.setClass("mapreduce.job.reduce.class", cls, Reducer.class);
  }
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• 设置Mapper的输出键-值对

  //键
  public void setMapOutputKeyClass(Class<?> theClass) throws IllegalStateException {
      this.ensureState(Job.JobState.DEFINE);
      this.conf.setMapOutputKeyClass(theClass);
  }
  //值
  public void setMapOutputValueClass(Class<?> theClass) throws IllegalStateException {
      this.ensureState(Job.JobState.DEFINE);
      this.conf.setMapOutputValueClass(theClass);
  }
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• 设置Reducer的输出键-值对

  public void setOutputKeyClass(Class<?> theClass) throws IllegalStateException {
     this.ensureState(Job.JobState.DEFINE);
     this.conf.setOutputKeyClass(theClass);
  }
  
  public void setOutputValueClass(Class<?> theClass) throws IllegalStateException {
     this.ensureState(Job.JobState.DEFINE);
     this.conf.setOutputValueClass(theClass);
  }
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• 设置输入输出路径
  输入输出路径分别由FileInputFormat和FileOutputFormat的静态方法setInputPaths()与setOutputPath()

  public static vo