Hadoop WordCount示例：从代码解析MapReduce任务

Hadoop WordCount是Apache Hadoop框架中的一个经典示例程序，用于实现分布式文本数据的单词计数。这个程序展示了Hadoop MapReduce模型的基本应用，包括Map和Reduce阶段。以下是关于该程序的主要知识点： 1. **Hadoop概述**： Hadoop是一个开源的大数据处理框架，主要用于大规模数据集的分布式处理。它主要由两个核心组件组成：Hadoop Distributed File System (HDFS) 和 MapReduce编程模型。Hadoop在设计上强调高容错性和可扩展性。 2. **WordCount程序结构**： `WordCount` 类位于`org.apache.hadoop.examples`包下，是Hadoop自带的一个示例程序。它定义了两个类：`TokenizerMapper` 和 `IntSumReducer`，分别对应Map和Reduce任务。 3. **Mapper阶段**： - `TokenizerMapper`继承自`Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>`，负责将输入的数据分割成单词，并进行计数。 - `map()`方法是Mapper的核心逻辑，接收`Object`类型的键（通常为null）和`Text`类型的值（文本数据），通过`StringTokenizer`对值进行分割，获取单词并存储在`word`实例中。每个单词被映射到一个键值对`(word, one)`，其中`one`是`IntWritable`类型，初始值为1，表示单词出现次数。 4. **Reduce阶段**： - `IntSumReducer`继承自`Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>`，它的作用是合并Mapper阶段分散的单词计数，计算每个单词在整个数据集中的总出现次数。 - 在`reduce()`方法中，它接收的是键和一系列`IntWritable`值（即每个mapper任务的结果），然后将这些值相加得到最终的单词计数结果。 5. **配置与执行流程**： - `Configuration`对象用于设置Hadoop运行时参数，如HDFS地址等。 - 使用`FileInputFormat`读取输入文件，`FileOutputFormat`用于写入输出结果到HDFS指定路径。 - `Job`类代表一个MapReduce作业，`GenericOptionsParser`用于解析命令行参数，例如输入和输出路径，可以灵活地配置作业。 6. **示例应用**： Hadoop WordCount是一个入门级的示例，它演示了如何利用Hadoop处理大量文本数据，对单词进行计数。这个程序在实际项目中常用于简单的文本分析和数据预处理，是理解Hadoop MapReduce编程模式的基础。 Hadoop WordCount是一个实用的教程案例，展示了如何在分布式环境中高效处理大规模文本数据，通过分解任务到多个节点，提高数据处理能力。对于理解和使用Hadoop，学习和运行这个程序是至关重要的一步。