Java MapReduce编程实例详解：从入门到实践

本文档深入探讨了Java代码在MapReduce编程中的应用，以"Java代码简要分析-MapReduce编程实例浅析"为标题，主要关注MapReduce编程模型的基本概念、编程流程以及在Hadoop平台上的应用。作者肖韬来自南京大学计算机科学与技术系，强调了MapReduce任务执行过程中的关键步骤，包括下载和配置JDK以及Hadoop软件。 首先，文中介绍了MapReduce任务执行的基础，指出了推荐使用JDK 1.6及以上版本，并详细说明了如何设置环境变量以便正确运行Hadoop。MapReduce程序通常基于Java编写，因为其良好的可移植性和高效性，但也可用其他语言如C++和脚本语言实现，不过Java是首选。 接着，文章讨论了Hadoop文件系统的抽象概念，它支持多种具体实现，如Local（本地文件系统）、HDFS（分布式文件系统）等。获取FileSystem实例的方式是通过静态工厂方法，分别针对Configuration对象和URI。 MapReduce程序有三种运行模式：Local（独立模式），在单机环境中运行，仅模拟分布式特性，使用本地文件系统；Pseudo-distributed（伪分布式模式）在同一台机器上启动多个JVM进程，每个Hadoop守护进程运行在独立的JVM中，进行部分分布式操作；以及Fully-distributed（完全分布式模式），适用于多台机器的真正分布式环境。 文章最后可能还会涉及MapReduce的核心编程元素，包括Mapper和Reducer类的设置，Mapper负责数据预处理和键值对生成，而Reducer则对中间结果进行合并和汇总。此外，可能会介绍如何编写Map和Reduce函数，以及如何利用Job类进行配置，确保任务的成功执行。 这篇文档提供了一个实用的指南，帮助读者理解MapReduce在Java编程中的应用，包括配置环境、选择合适的运行模式，以及编写和理解基础的MapReduce程序结构。对于希望学习和实践Hadoop MapReduce的开发者来说，这是不可或缺的参考资料。