Hadoop WordCount详细分析

import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;public class WordCount {      整型：IntWritable， 这是Hadoop对int的封装       字符串型：Text，这是Hadoop对String的封装       LongWritable long的类型封装  public static class TokenizerMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable>  {    private final IntWritable one = new IntWritable(1); new一个int类型  用来计数，这里是1，    private Text word = new Text();  new一个string类型   这是定义两个数据类型          public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException    {      key值为该行的首字符相对于文本文件首字符的偏移量      value值存储的是文本文件中的一行      Context，上下文对象,它用来与MapReduce系统进行通信，如把map的结果传给reduce处理      StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());  StringTokenizer类是将每一行拆分为一个个的单词      while (itr.hasMoreTokens())  用来判断当前还有没有可以遍历的元素 遍历一下每行字符串中的单词      {        word.set(itr.nextToken());//打印下一个字段或者元素 //出现一个单词就给它设成一个key并将其值设为1        context.write(word, one); 增加一个(k,v)对到context 用context.write(key,value)来传递数据        one这里是1，所以，输出的(key,value)->(word, one)都是这样的形式：（“单词”，1）。可供之后处理。        //输出设成的key/value值      }    }  }    public static class IntSumReducer extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> {    private IntWritable result = new IntWritable();    reducer将中间输出键值对中那些键相同的合并(内部已经把上面map阶段相同的key进行了合并)，值为集合。一个key对应一组value    在reduce阶段，每个key传进来，reduce方法都被调用一次    传进来的键值对的形式是<key,>,即value不是一个值，而是值的集合。用一个for循环，即可遍历某个key里面的所有值：    public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException  {      int sum = 0;      这个for循环将某个key对应的所有的value累加，即某单词出现次数的累加      /由于map的打散，这里会得到如，{key,values}={"hello",{1,1,....}},这样的集合      for (IntWritable val : values)         {          sum += val.get(); //这里需要逐一将它们的value取出来予以相加，取得总的出现次数，即为汇和         }      result.set(sum);      context.write(key, result); context.write（key,result）就把某单词出现的次数输出了 result是单词的次数    }  }  public static void main(String[] args) throws Exception {    Configuration conf = new Configuration();    Job job = new Job(conf, "word count");    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);  }

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  Configuration conf = new Configuration();  //取得系统的参数    String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();      if (otherArgs.length != 2) {                //判断一下命令行输入路径/输出路径是否齐全，即是否为两个参数      System.err.println("Usage: wordcount <in> <out>");        System.exit(2);                           //若非两个参数，即退出    }      Job job = new Job(conf, "word count");      //此程序的执行，在hadoop看来是一个Job，故进行初始化job操作    job.setJarByClass(Wordcount.class);         //可以认为成，此程序要执行MyWordCount.class这个字节码文件    job.setMapperClass(TokenizerMapper.class); //在这个job中，我用TokenizerMapper这个类的map函数    job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);      job.setReducerClass(IntSumReducer.class);   //在这个job中，我用IntSumReducer这个类的reduce函数     job.setOutputKeyClass(Text.class);          //在reduce的输出时，key的输出类型为Text    job.setOutputValueClass(IntWritable.class);  //在reduce的输出时,value的输出类型为IntWritable    FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));  //初始化要计算word的文件的路径    FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1])); //初始化要计算word的文件的之后的结果的输出路径     System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1); //提交job到hadoop上去执行了，意思是指如果这个job真正的执行完了则主函数退出了，若没有真正的执行完就退出了。    } }