MapReduce：并行计算框架

MapReduce 是 Hadoop 的核心组成,是专用于进行数据计算的。重点掌握实现 MapReduce 算法的步骤，掌握 map、reduce 函数的特点、如何写函数。

如果我们把 MapReduce 拆开看，就是两个单词 map 和 reduce。map 翻译为“映射” ，reduce 翻译为“归约” 。

Hadoop中的Map和Reduce

1，在 Hadoop 中 ，map 函 数 位 于 内 置 类 org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper<KEYIN,VALUEIN, KEYOUT, VALUEOUT>中，reduce 函数位于内置类 org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer<KEYIN, VALUEIN, KEYOUT, VALUEOUT>中。 我们要做的就是覆盖 map 函数和 reduce 函数。

对于 Hadoop 的 map 函数和 reduce 函数，处理的数据是键值对，也就是说 map 函数接收的数据是键值对，两个参数；输出的也是键值对，两个参数；reduce 函数接收的参数和输出的结果也是键值对。

现在再看一下 Mapper 类，有四个泛型，分别是 KEYIN、VALUEIN、KEYOUT、VALUEOUT，前面两个 KEYIN、 VALUEIN 指的是 map 函数输入的参数 key、 value 的类型； 后面两个 KEYOUT、VALUEOUT 指的是 map 函数输出的 key、value 的类型。

源码中的Mapper.map

  /**   * Called once for each key/value pair in the input split. Most applications   * should override this, but the default is the identity function.   */  @SuppressWarnings("unchecked")  protected void map(KEYIN key, VALUEIN value,                      Context context) throws IOException, InterruptedException {    context.write((KEYOUT) key, (VALUEOUT) value);  }

源码中输入参数 key、value 的类型就是 KEYIN、VALUEIN，每一个键值对都会调用一次 map 函数。在这里，map 函数没有处理输入的 key、value，直接通过 context.write(…)方法输出了，输出的 key、value 的类型就是 KEYOUT、VALUEOUT。这是默认实现，通常是需要我们根据业务逻辑覆盖的

2，接下来看一下 Reducer 类，也有四个泛型，同理，分别指的是 reduce 函数输入的 key、value
类型，和输出的 key、value 类型。看一下 reduce 函数定义

  /**   * This method is called once for each key. Most applications will define   * their reduce class by overriding this method. The default implementation   * is an identity function.   */  @SuppressWarnings("unchecked")  protected void reduce(KEYIN key, Iterable<VALUEIN> values, Context context                        ) throws IOException, InterruptedException {    for(VALUEIN value: values) {      context.write((KEYOUT) key, (VALUEOUT) value);    }  }

reduce 函数的形参 key、value 的类型是 KEYIN、VALUEIN。要注意这里的value 是存在于java.lang.Iterable<VALUEIN>中的，这是一个迭代器，用于集合遍历的，意味着 values 是一个集合。reduce 函数默认实现是把每个 value 和对应的 key，通过调用context.write(…)输出了，这里输出的类型是 KEYOUT、VALUEOUT。通常我们会根据业务逻辑覆盖 reduce 函数的实现。