hadoop的mapreduce代码案例

### 回答1：
Hadoop的MapReduce代码案例有很多，以下是其中一些常见的：

1. WordCount：统计文本中每个单词出现的次数。

2. InvertedIndex：建立文本的倒排索引，方便快速查找。

3. PageRank：计算网页的PageRank值，用于搜索引擎排名。

4. K-Means：聚类算法，将数据分成多个簇。

5. Naive Bayes：朴素贝叶斯分类算法，用于文本分类等任务。

6. Collaborative Filtering：协同过滤算法，用于推荐系统。

以上是一些常见的Hadoop MapReduce代码案例，它们都可以在Hadoop平台上运行，处理大规模数据。

### 回答2：
Hadoop是一个分布式计算框架，用于处理大规模数据集。而MapReduce则是Hadoop的核心算法之一，用于将大规模数据集分割成小块，并以并行的方式进行处理。以下是一个简单的Hadoop MapReduce代码案例：

例如，我们有一堆文本数据文件，每个文件都包含了一些单词和它们的词频，我们需要对这些文件进行统计并计算出所有单词的总词频。首先，我们需要编写MapReduce的Mapper类：

public class WordCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, LongWritable>{
private final static LongWritable ONE = new LongWritable(1);
private Text word = new Text();

public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException{
String line = value.toString();
String[] words = line.split(" ");
for(String w : words){
word.set(w);
context.write(word, ONE);
}
}
}

Mapper类接收的是一个LongWritable类型的key 和 一个Text类型的value，key代表了每个文件的偏移量，value则是该文件中的一行文本。在map()方法中，我们首先将文本分裂成单词，然后遍历每个单词，将它们输出到Reducer中，输出的key为单词，value为固定值1。

接下来，我们需要编写MapReduce的Reducer类：

public class WordCountReducer extends Reducer<Text, LongWritable, Text, LongWritable>{
public void reduce(Text key, Iterable<LongWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException{
long count = 0;
for(LongWritable value : values){
count += value.get();
}
context.write(key, new LongWritable(count));
}
}

Reducer类接收的key和value分别对应之前Mapper类输出的key和value。Reducer的reduce()方法中，我们需要将每个单词的出现次数相加，并将结果输出到文件系统中。

最后，我们需要编写Main类来执行MapReduce程序：

public static void main(String[] args) throws Exception{
Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf, "wordcount");
job.setJarByClass(WordCount.class);
job.setMapperClass(WordCountMapper.class);
job.setCombinerClass(WordCountReducer.class);
job.setReducerClass(WordCountReducer.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(LongWritable.class);
FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}

在Main类中，我们首先定义了一个Job，并根据需要设置Mapper、Reducer、Combiner以及输出文件格式等信息。然后设置输入和输出文件的路径，并执行MapReduce程序，最后输出任务执行的结果。

以上是一个简单的Hadoop MapReduce代码案例，通过这个案例我们可以初步了解MapReduce算法的执行流程和基本操作。

### 回答3：
Hadoop的MapReduce是一种分布式处理框架，可简化处理海量数据的方式。通过MapReduce，可以将任务分解成多个并行处理的作业，从而提高处理数据的速度和效率。下面以一个简单的代码案例来说明Hadoop的MapReduce实现方式。

案例背景：有一个文本文件，其中包含若干行文字，每行文字包含多个单词，需要求出每个单词出现的次数。

Map阶段：

1.每个Mapper读取一行文字，然后将该行文字进行拆分，得到一个单词列表。

2.将单词作为Key，将1作为Value，存入一个临时Map中。

3.输出临时Map中的每个键值对，作为Mapper的输出。 输出格式为（Key，Value）。

例如：原始输入为"hello world"，Mapper会输出两个键值对：

（"hello"，1）

（"world"，1）

Reduce阶段：

1.接收到Mapper的输出后，Reduce会按照Key进行排序。相同的Key会被分到同一个Reducer中。

2.对于每一个Key，Reduce会将它对应的Value合并（即求和），得到最终的出现次数。

3.输出最终的结果。输出格式为（Key，Value）。

例如：接收到Mapper输出的两个键值对后，Reduce会进行合并并输出一个键值对：

（"hello"，1）

（"world"，1）

最终输出为：

（"hello"，1）

（"world"，1）

注意：以上是一个最基本的MapReduce实现方式，实际应用中可能存在更多的处理步骤和优化方法。