Mapreduce基本程序

1.Mapper里面的map方法
public void map(Object key,Text value,Context context) throws IOException,InterruptedException{...}

map()方法里面有三个参数，Object key,Text value就是输入的key和value,第三个参数Context context可以记录输入的key和value，此外context还会记录map运算的状态。

2.Reducer里面的reduce()方法
pubilic void reduce(Text key,Iterable values,Context context) throws IOException,InterruptedException{...}

reduce()函数的输入也是一个key/value的形式，不过它的value是一个迭代器的形式Iterable values，也就是说reduce中的values是一个key对应一组的值得value。
3.main()函数
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
String[] otherArgs =
new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();
if (otherArgs.length != 2) {
System.err.println("Usage: wordcount ");
System.exit(2);
}
Job job = new Job(conf, "word count");//构建一个job
job.setJarByClass(WordCount.class);
job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}
（1）Configuration conf=new Configuration();//初始化
运行mapreduce程序前都要初始化Configuration，该类主要是读取mapreduce系统配置信息，这些信息包括hdfs还有mapreduce，也就是安装hadoop时候的配置文件例如：core-site.xml、hdfs-site.xml和mapred-site.xml等等文件里的信息。
程序员开发mapreduce时候只是在填空，在map函数和reduce函数里编写实际进行的业务逻辑，其它的工作都是交给mapreduce框架自己操作的，但是至少我们要告诉它怎么操作啊，比如hdfs在哪里啊，mapreduce的jobstracker在哪里啊，而这些信息就在conf包下的配置文件里。
（2） Job job = new Job(conf, "word count");
在mapreduce框架里一个mapreduce任务也叫mapreduce作业也叫做一个mapreduce的job。
具体的map和reduce运算就是task了，这里我们构建一个job，构建时候有两个参数，一个是conf，一个是这个job的名称。
（3） job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
定义输出的key/value的类型，也就是最终存储在hdfs上结果文件的key/value的类型。
（4）
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
第一行就是构建输入的数据文件
第二行是构建输出的数据文件
最后一行是如果job运行成功了，程序就正常退出。
FileInputFormat和FileOutputFormat可以设置输入输出文件路径，
mapreduce计算时候:
输入文件必须存在，不然mapreduce任务直接退出。
输出一般是一个文件夹，而且该文件夹不能存在。