MapReduce编程需要统计出每一个广告被点击次数

在MapReduce编程中，可以使用以下步骤来统计每一个广告被点击的次数：

1. Mapper阶段：将每一条广告点击记录转换为键值对，其中键为广告ID，值为1。这样可以将所有点击记录按照广告ID进行分组。

2. Shuffle阶段：将Mapper阶段输出的键值对根据键进行分组，所有具有相同键的键值对被分配到同一个Reducer上进行处理。

3. Reducer阶段：对于每一个广告ID，Reducer将接收到该广告ID的所有键值对，并将其值求和，得到该广告被点击的总次数。

下面是一个简单的MapReduce程序实现：

Mapper函数：

public static class ClickCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {

    private Text adId = new Text();
    private IntWritable count = new IntWritable(1);

    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        // 解析每一条广告点击记录
        String[] fields = value.toString().split(",");
        if (fields.length >= 2) {
            adId.set(fields[0]);
            context.write(adId, count);
        }
    }
}

Reducer函数：

public static class ClickCountReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {

    private IntWritable result = new IntWritable();

    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        int sum = 0;
        for (IntWritable value : values) {
            sum += value.get();
        }
        result.set(sum);
        context.write(key, result);
    }
}

在主函数中，需要进行如下设置：

job.setMapperClass(ClickCountMapper.class);
job.setReducerClass(ClickCountReducer.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

这样就可以实现对每一个广告被点击次数的统计了。