如何快速地编写和运行一个属于自己的 MapReduce 例子程序

大数据的时代，到处张嘴闭嘴都是Hadoop, MapReduce, 不跟上时代怎么行？可是对一个hadoop的新手，写一个属于自己的MapReduce程序还是小有点难度的，需要建立一个maven项目，还要搞清楚各种库的依赖，再加上编译运行，基本上头大两圈了吧。这也使得很多只是想简单了解一下MapReduce的人望而却步。

本文会教你如何用最快最简单的方法编写和运行一个属于自己的MapReduce程序， let's go!

首先有两个前提：

1. 有一个已经可以运行的hadoop 集群（也可以是伪分布系统)，上面的hdfs和mapreduce工作正常（这个真的是最基本的了，不再累述，不会的请参考 http://hadoop.apache.org/docs/current/)

2. 集群上安装了JDK (编译运行时会用到）

正式开始

1. 首先登入hadoop 集群里面的一个节点，创建一个java源文件，偷懒起见，基本盗用官方的word count (因为本文的目的是教会你如何快编写和运行一个MapReduce程序，而不是如何写好一个功能齐全的MapReduce程序）

内容如下：

import java.io.IOException;

import java.util.StringTokenizer;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;

import org.apache.hadoop.fs.Path;

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;

import org.apache.hadoop.io.Text;

import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;

import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;

import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;

public class myword {

  public static class TokenizerMapper

       extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{

    private final static IntWritable one = new IntWritable(1);

    private Text word = new Text();

    public void map(Object key, Text value, Context context

                    ) throws IOException, InterruptedException {

      StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());

      while (itr.hasMoreTokens()) {

        word.set(itr.nextToken());

        context.write(word, one);

      }

    }

  }

  public static class IntSumReducer

       extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> {

    private IntWritable result = new IntWritable();

    public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,

                       Context context

                       ) throws IOException, InterruptedException {

      int sum = 0;

      for (IntWritable val : values) {

        sum += val.get();

      }

      result.set(sum);

      context.write(key, result);

    }

  }

  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 <in> <out>");

      System.exit(2);

    }

    Job job = new Job(conf, "word count");

    job.setJarByClass(myword.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);

  }

}

与官方版本相比，主要做了两处修改

1）为了简单起见，去掉了开头的 package org.apache.hadoop.examples;

2）将类名从 WordCount 改为 myword, 以体现是我们自己的工作成果 :)

2. 拿到hadoop 运行的class path, 主要为编译所用

运行命令

hadoop classpath

保存打出的结果，本文用的hadoop 版本是Pivotal 公司的Pivotal hadoop, 例子：

/etc/gphd/hadoop/conf:/usr/lib/gphd/hadoop/lib/*:/usr/lib/gphd/hadoop/.//*:/usr/lib/gphd/hadoop-hdfs/./:/usr/lib/gphd/hadoop-hdfs/lib/*:/usr/lib/gphd/hadoop-hdfs/.//*:/usr/lib/gphd/hadoop-yarn/lib/*:/usr/lib/gphd/hadoop-yarn/.//*:/usr/lib/gphd/hadoop-mapreduce/lib/*:/usr/lib/gphd/hadoop-mapreduce/.//*::/etc/gphd/pxf/conf::/usr/lib/gphd/pxf/pxf-core.jar:/usr/lib/gphd/pxf/pxf-api.jar:/usr/lib/gphd/publicstage:/usr/lib/gphd/gfxd/lib/gemfirexd.jar::/usr/lib/gphd/zookeeper/zookeeper.jar:/usr/lib/gphd/hbase/lib/hbase-common.jar:/usr/lib/gphd/hbase/lib/hbase-protocol.jar:/usr/lib/gphd/hbase/lib/hbase-client.jar:/usr/lib/gphd/hbase/lib/hbase-thrift.jar:/usr/lib/gphd/hbase/lib/htrace-core-2.01.jar:/etc/gphd/hbase/conf::/usr/lib/gphd/hive/lib/hive-service.jar:/usr/lib/gphd/hive/lib/libthrift-0.9.0.jar:/usr/lib/gphd/hive/lib/hive-metastore.jar:/usr/lib/gphd/hive/lib/libfb303-0.9.0.jar:/usr/lib/gphd/hive/lib/hive-common.jar:/usr/lib/gphd/hive/lib/hive-exec.jar:/usr/lib/gphd/hive/lib/postgresql-jdbc.jar:/etc/gphd/hive/conf::/usr/lib/gphd/sm-plugins/*:

3. 编译

运行命令

javac -classpath xxx ./myword.java

xxx部分就是上一步里面取到的class path

运行完此命令后，当前目录下会生成一些.class 文件，例如：

myword.class myword$IntSumReducer.class myword$TokenizerMapper.class

4. 将class文件打包成.jar文件

运行命令

jar -cvf myword.jar ./*.class

至此, 目标jar 文件成功生成

5. 准备一些文本文件，上传到hdfs, 以做word count的input

例子：

随意创建一些文本文件，保存到mapred_test 文件夹

运行命令

hadoop fs -put ./mapred_test/

确保此文件夹成功上传到hdfs 当前用户根目录下

6. 运行我们的程序

运行命令

hadoop jar ./myword.jar myword mapred_test output

顺利的话，此命令会正常进行，一个MapReduce job 会开始工作，输出的结果会保存在 hdfs 当前用户根目录下的output 文件夹里面。

至此大功告成！

如果还需要更多的功能，我们可以修改前面的源文件以达到一个真正有用的MapReduce job。

但是原理大同小异，练手的话，基本够了。

一个抛砖引玉的简单例子，欢迎板砖。

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