hadoop运行mapreduce求和

Hadoop MapReduce是一种用于大规模数据处理的并行计算模型，它将复杂的数据分析任务分解成一系列简单的Map和Reduce操作。在Hadoop MapReduce中，如果你想求和一组数值，你可以这样做：

1. **Map阶段**：
- 输入数据会被分割成一个个键值对（Key, Value），例如每个元素是一个字符串，其中包含两个字段，一个是数字，另一个可能是分隔符后的标识信息。
- 在Mapper函数中，我们将Key忽略，只关心Value。对于每一个Value（即数字），我们将其转换为一个Integer类型的值，并作为键值对输出，键通常是默认的null，因为我们在Map阶段并不真正需要键。

// 示例Mapper代码（伪代码）
int value = Integer.parseInt(valuePart); // 假设valuePart是Value部分的字符串
emit(null, new IntWritable(value)); // emit(key, value)函数发送键值对给Reducer

2. **Shuffle阶段**：
- Mapper输出的所有值会被收集到内存中，然后按照相同的键进行排序（在这种情况下，所有null键的值会一起）。这是因为在Reduce阶段，所有的键必须有相同数量的值关联。

3. **Reduce阶段**：
- Reduce函数接收到的是所有属于同一个键（在这个例子中是null）的所有值。我们可以在这里求和这些值。
- 使用`IntSumReducer`这样的类，它可以累加所有的整数值：

// 示例Reducer代码（伪代码）
IntWritable sum = new IntWritable(0);
for (IntWritable val : values) {
    sum.add(val.get()); // 将所有值相加
}
emit(key, sum); // 输出结果键值对（null, sum）

4. **Output阶段**：
- 最终的结果就是每个键（null）对应的总和，会被写入到Hadoop文件系统上预先指定的位置。