概述
Hadoop Map/Reduce是一个使用简易的软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个商用机器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。
一个Map/Reduce 作业（job） 通常会把输入的数据集切分为若干独立的数据块，由 map任务（task）以完全并行的方式处理它们。框架会对map的输出先进行排序， 然后把结果输入给reduce任务。通常作业的输入和输出都会被存储在文件系统中。 整个框架负责任务的调度和监控，以及重新执行已经失败的任务。
通常，Map/Reduce框架和分布式文件系统是运行在一组相同的节点上的，也就是说，计算节点和存储节点通常在一起。这种配置允许框架在那些已经存好数据的节点上高效地调度任务，这可以使整个集群的网络带宽被非常高效地利用。
Map/Reduce框架由一个单独的master JobTracker 和每个集群节点一个slave TaskTracker共同组成。master负责调度构成一个作业的所有任务，这些任务分布在不同的slave上，master监控它们的执行，重新执行已经失败的任务。而slave仅负责执行由master指派的任务。
应用程序至少应该指明输入/输出的位置（路径），并通过实现合适的接口或抽象类提供map和reduce函数。再加上其他作业的参数，就构成了作业配置（job configuration）。然后，Hadoop的 job client提交作业（jar包/可执行程序等）和配置信息给JobTracker，后者负责分发这些软件和配置信息给slave、调度任务并监控它们的执行，同时提供状态和诊断信息给job-client。
虽然Hadoop框架是用Java实现的，但Map/Reduce应用程序则不一定要用 Java来写 。
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Hadoop Streaming是一种运行作业的实用工具，它允许用户创建和运行任何可执行程序 （例如：Shell工具）来做为mapper和reducer。
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Hadoop Pipes是一个与SWIG兼容的C++ API （没有基于JNITM技术），它也可用于实现Map/Reduce应用程序。
输入与输出
Map/Reduce框架运转在<key, value> 键值对上，也就是说， 框架把作业的输入看为是一组<key, value> 键值对，同样也产出一组 <key, value> 键值对做为作业的输出，这两组键值对的类型可能不同。
框架需要对key和value的类(classes)进行序列化操作， 因此，这些类需要实现 Writable接口。 另外，为了方便框架执行排序操作，key类必须实现 WritableComparable接口。
一个Map/Reduce 作业的输入和输出类型如下所示：
(input) <k1, v1> -> map -> <k2, v2> -> combine -> <k2, v2> -> reduce -> <k3, v3> (output)
例子：WordCount v1.0
在深入细节之前，让我们先看一个Map/Reduce的应用示例，以便对它们的工作方式有一个初步的认识。
WordCount是一个简单的应用，它可以计算出指定数据集中每一个单词出现的次数。
这个应用适用于 单机模式， 伪分布式模式 或 完全分布式模式 三种Hadoop安装方式。
源代码：
package com.sort;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import java.io.IOException;
public class FlowSortDriver {
public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
//1.创建Job任务
Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf);
//2.指定jar包位置
job.setJarByClass(FlowSortDriver.class);
//3.关联Mapper类
job.setMapperClass(FlowSortMapper.class);
//4.关联Reducer类
job.setReducerClass(FlowSortReducer.class);
//5.设置mapper阶段输出的数据类型
job.setMapOutputKeyClass(FlowBean.class);
job.setMapOutputValueClass(Text.class);
//6.设置reducer阶段输出的数据类型
job.setOutputKeyClass(FlowBean.class);
job.setOutputValueClass(Text.class);
//加入自定义分区
job.setPartitionerClass(FlowSortPartitioner.class);
//注意：结果文件几个？
job.setNumReduceTasks(5);
//10.设置数据输入的路径
FileInputFormat.setInputPaths(job,new Path("i:/out"));
//11.设置数据输出的路径
FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path("i:/out2"));
//12.提交任务
boolean rs = job.waitForCompletion(true);
System.exit(rs?0:1);
}
}
用法
假设环境变量HADOOP_HOME对应安装时的根目录，HADOOP_VERSION对应Hadoop的当前安装版本，编译WordCount.java来创建jar包，可如下操作：
$ mkdir wordcount_classes
{HADOOP_HOME}/hadoop-${HADOOP_VERSION}-core.jar -d wordcount_classes WordCount.java
$ jar -cvf /usr/joe/wordcount.jar -C wordcount_classes/ .
假设：
· /usr/joe/wordcount/input - 是HDFS中的输入路径
· /usr/joe/wordcount/output - 是HDFS中的输出路径
用示例文本文件做为输入：
$ bin/hadoop dfs -ls /usr/joe/wordcount/input/ /usr/joe/wordcount/input/file01
/usr/joe/wordcount/input/file02
$ bin/hadoop dfs -cat /usr/joe/wordcount/input/file01 Hello World Bye World
$ bin/hadoop dfs -cat /usr/joe/wordcount/input/file02 Hello Hadoop Goodbye Hadoop
运行应用程序：
$ bin/hadoop jar /usr/joe/wordcount.jar org.myorg.WordCount /usr/joe/wordcount/input /usr/joe/wordcount/output
输出是：
$ bin/hadoop dfs -cat /usr/joe/wordcount/output/part-00000
Bye 1
Goodbye 1
Hadoop 2
Hello 2
World 2
应用程序能够使用-files选项来指定一个由逗号分隔的路径列表，这些路径是task的当前工作目录。使用选项-libjars可以向map和reduce的classpath中添加jar包。使用-archives选项程序可以传递档案文件做为参数，这些档案文件会被解压并且在task的当前工作目录下会创建一个指向解压生成的目录的符号链接（以压缩包的名字命名）。 有关命令行选项的更多细节请参考 Commands manual。
使用-libjars和-files运行wordcount例子：hadoop jar hadoop-examples.jar wordcount -files cachefile.txt -libjars mylib.jar input output
解释
WordCount应用程序非常直截了当。
Mapper(14-26行)中的map方法(18-25行)通过指定的 TextInputFormat(49行)一次处理一行。然后，它通过StringTokenizer 以空格为分隔符将一行切分为若干tokens，之后，输出< <word>, 1> 形式的键值对。
对于示例中的第一个输入，map输出是：
< Hello, 1>
< World, 1>
< Bye, 1>
< World, 1>
第二个输入，map输出是：
< Hello, 1>
< Hadoop, 1>
< Goodbye, 1>
< Hadoop, 1>
关于组成一个指定作业的map数目的确定，以及如何以更精细的方式去控制这些map，我们将在教程的后续部分学习到更多的内容。
WordCount还指定了一个combiner (46行)。因此，每次map运行之后，会对输出按照key进行排序，然后把输出传递给本地的combiner（按照作业的配置与Reducer一样），进行本地聚合。
第一个map的输出是：
< Bye, 1>
< Hello, 1>
< World, 2>
第二个map的输出是：
< Goodbye, 1>
< Hadoop, 2>
< Hello, 1>
Reducer(28-36行)中的reduce方法(29-35行) 仅是将每个key（本例中就是单词）出现的次数求和。
因此这个作业的输出就是：
< Bye, 1>
< Goodbye, 1>
< Hadoop, 2>
< Hello, 2>
< World, 2>
代码中的run方法中指定了作业的几个方面， 例如：通过命令行传递过来的输入/输出路径、key/value的类型、输入/输出的格式等等JobConf中的配置信息。随后程序调用了JobClient.runJob(55行)来提交作业并且监控它的执行。
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