Hadoop MapReduce入门：WordCount与去重详解

在Hadoop MapReduce框架中，WordCount是一个经典的入门实例，用于统计文本文件中各单词出现的频率。这个过程分为四个关键步骤： 1. **数据划分（Splits）**： 文件被划分为多个小块（splits），每个split对应一个Map任务。由于测试文件较小，通常整个文件作为一个split。每个split中的数据以行的形式被分割成<key,value>对，其中key通常包含文件的偏移量，这个偏移量在Windows和Linux环境中有所不同，因为它们的换行符不同。这里的偏移量不仅表示实际位置，还反映了行号。 2. **Map阶段**： 用户需要编写自定义的`map`函数，该函数接收<key,value>对，对文本进行处理，例如分割单词，并将每个单词作为新的key，1（或其他计数器）作为value。`map`函数执行后，生成的键值对会被排序并进行Combine操作，将具有相同key的value进行累加，生成Mapper的中间输出结果。 3. **Combine阶段（可选）**： Combine阶段在某些情况下可以优化MapReduce性能，通过在内存中局部聚合数据，减少数据传输量。但在这个简单的WordCount例子中，由于Hadoop默认的排序机制，Combine可能并不必要，因为Reducer会在后续阶段再次进行全局的值聚合。 4. **Reduce阶段**： Reducer接收到Mapper的输出后，首先对数据进行排序，然后根据相同的key将value值合并到一个list中。用户定义的`reduce`函数会遍历这些列表，计算每个单词的总出现次数，并输出最终的结果，即每个单词及其对应的出现次数。 在实现WordCount时，编程时需要注意以下几点： - **导入库**：使用`io`包进行文件输入输出操作，`util`包包含各种辅助工具，如日期处理和字符串操作；`Mapper`中可能包含SQL查询或自定义逻辑。 - **配置参数**：通过`GenericOptionsParser`解析命令行参数，如设置输入格式（默认为TextInputFormat）、指定map任务数量（一般由输入数据决定）和map任务运行器（MapRunnable）。 此外，Hadoop项目由Apache维护，其组件命名遵循org开头，以表明它们是开源的。MapReduce的设计目标是将复杂的并行计算任务分解为一系列简单易懂的map和reduce操作，从而简化大规模数据处理的编程复杂性。 MapReduce在WordCount中的应用展示了分布式计算的核心原理，即数据分割、局部处理和全局汇总，这对理解大数据处理的分布式架构至关重要。