1.Hadoop從頭說

1.1 Google是一家做搜索的公司

做搜索是技術難度很高的活。首先要存儲很多的數(shù)據(jù)，要把全球的大部分網(wǎng)頁都抓下來，可想而知存儲量有多大。然后，要能快速檢索網(wǎng)頁，用戶輸入幾個關鍵詞找資料，越快越好，最好在一秒之內出結果。如果全球每秒有上億個用戶在檢索，只有一兩秒的檢索時間，要在全球的網(wǎng)頁里找到最合適的檢索結果，難度很大。

Google用三個最重要的核心技術解決上述問題，它們分別是GFS,MapReduce和BigTable。Google發(fā)表了它們的設計論文，但沒有將它們開源，核心競爭力不可能開源的。論文在這里，有興趣的同學可以去看看：GFS，http://labs.google.com/papers/gfs-sosp2003.pdf；MapReduce，http://labs.google.com/papers/mapreduce-osdi04.pdf

；Bigtable，http://labs.google.com/papers/bigtable-osdi06.pdf。

Google的論文發(fā)表之后，DougCutting等人根據(jù)論文的思想，在開源項目Nutch的基礎上實現(xiàn)了Hadoop。后來，DougCutting去了Yahoo，繼續(xù)做Hadoop。后來，Hadoop的開發(fā)和應用開始爆發(fā)了。

在對應關系上看，HadoopMapReduce對應MapReduce，HadoopDistributed File System(HDFS)對應GFS，HBase對應BigTable。一般我們所說的Hadoop其實是指Hadoop體系，它包括HadoopMapReduce，HDFS，HBase，還有其他更多的技術。

1.2MapReduce和HDFS是如何工作的

先用一種有助于理解的方式描述MapReduce和HDFS是如何工作的。假如有1000G的多個文本文件，內容是英文網(wǎng)頁，需要統(tǒng)計詞頻，也就是哪些單詞出現(xiàn)過，各出現(xiàn)過多少次，有1000臺計算機可供使用，要求速度越快越好。最直接的想法是，把1000G的文件分成1000份，每臺機器處理1G數(shù)據(jù)。處理完之后，其他999臺機器將處理結果發(fā)送到一臺固定的機器上，由這臺機器進行合并然后輸出結果。

Hadoop將這個過程進行自動化的處理。首先看如何存儲這1000G的文本文件。HDFS在這1000臺機器上創(chuàng)建分布式文件系統(tǒng)，將1000G的文件切分成若干個固定大小的文件塊，每個塊一般是64M大小，分散存儲在這1000臺機器上。這么多機器，在運行的時候難免會出現(xiàn)有幾臺突然死機或者掛掉的情況，這導致上面存儲的文件塊丟失，會導致計算出錯。為避免這種情況，HDFS對每個文件塊都做復制，復制成3～5個相同的塊，放到不同的機器上，這樣死機的文件塊在其他機器上仍然可以找得到，不影響計算。

MapReduce其實是兩部分，先是Map過程，然后是Reduce過程。從詞頻計算來說，假設某個文件塊里的一行文字是”Thisis a small cat. That is a smalldog.”，那么，Map過程會對這一行進行處理，將每個單詞從句子解析出來，依次生成形如<“this”,1>, <”is”, 1>, <”a”, 1>, <”small”, 1>,<”cat”, 1>, <”that”, 1>, <”is”, 1>,<”a”, 1>, <”small”, 1>, <”dog”,1>的鍵值對，<”this”,1>表示“this”這個單詞出現(xiàn)了1次，在每個鍵值對里，單詞出現(xiàn)的次數(shù)都是1次，允許有相同的鍵值對多次出現(xiàn)，比如<”is”,1>這個鍵值對出現(xiàn)了2次。Reduce過程就是合并同類項，將上述產(chǎn)生的相同的鍵值對合并起來，將這些單詞出現(xiàn)的次數(shù)累加起來，計算結果就是<“this”,1>, <”is”, 2>, <”a”, 2>, <”small”, 2>,<”cat”, 1>, <”that”, 1>, <”dog”,1>。這種方式很簡潔，并且可以進行多種形式的優(yōu)化。比如說，在一個機器上，對本地存儲的1G的文件塊先Map，然后再Reduce，那么就得到了這1G的詞頻統(tǒng)計結果，然后再將這個結果傳送到遠程機器，跟其他999臺機器的統(tǒng)計結果再次進行Reduce，就得到1000G文件的全部詞頻統(tǒng)計結果。如果文件沒有那么大，只有三四個G，就不需要在本地進行Reduce了，每次Map之后直接將結果傳送到遠程機器做Reduce。

具體地，如果用Hadoop來做詞頻統(tǒng)計，流程是這樣的：

1)先用HDFS的命令行工具，將1000G的文件復制到HDFS上；

2)用Java寫MapReduce代碼，寫完后調試編譯，然后打包成Jar包；

3)執(zhí)行Hadoop命令，用這個Jar包在Hadoop集群上處理1000G的文件，然后將結果文件存放到指定的目錄。

4)用HDFS的命令行工具查看處理結果文件。

1.3 API參考

開發(fā)過程需要的API全部在JavaAPI和Hadoop API，在下面兩個地方找：

Hadoop1.2.1的API文檔：http://hadoop.apache.org/docs/r1.2.1/api/index.html

JavaJDK1.7的API文檔：http://docs.oracle.com/javase/7/docs/api/

2. 詞頻統(tǒng)計

在這里，我們開始實現(xiàn)WordCount的MapReduce。這里的WordCount程序是從Hadoop的例子代碼改編來的。

3.標準形式的MapReduce程序

所謂標準形式的MapReduce，就說需要寫MapReduce的時候，腦海里立刻跳出的就是這個形式，一個Map的Java文件，一個Reduce的Java文件，一個負責調用的主程序Java文件。這個標準形式已經(jīng)是最簡了，沒有多余的東東可以刪除，沒有肥肉，是干貨。寫MapReduce和主程序的時候，分別引用哪些包哪些類，每個包每個類是什么作用，這些要很清晰。如果記不住的話，將這些代碼寫幾遍，編譯調試運行，然后不看代碼，自己從頭寫出來，編譯調試運行，重復多次應該可以記住了。

3.1 目錄和文件結構

首先創(chuàng)建一個目錄wordcount_01存放源代碼、編譯和打包結果，比如將這個目錄放在/home/brian/wordcount_01。

wordcount_01目錄下，有兩個子目錄，分別是src目錄和classes目錄。src目錄存放Java的源代碼，classes目錄存放編譯結果。在src目錄下，創(chuàng)建三個文件，分別是IntSumReducer.java，TokenizerMapper.java，WordCount.java。從MapReduce的角度看，TokenizerMapper.java文件是做Map的代碼，IntSumReducer.java是做Reduce的代碼，WordCount.java是主程序，負責執(zhí)行整個流程。這三個Java文件內容在下面給出。

3.2 TokenizerMapper.java文件的源代碼

packagecom.brianchen.hadoop; importjava.io.IOException; importjava.util.StringTokenizer; importorg.apache.hadoop.io.IntWritable; importorg.apache.hadoop.io.Text; importorg.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; public classTokenizerMapper extendsMapper<Object, Text, Text, IntWritable>{ IntWritable one= new IntWritable(1); Text word = newText(); ? public voidmap(Object key, Text value, Context context) throwsIOException, InterruptedException { StringTokenizeritr = new StringTokenizer(value.toString()); while(itr.hasMoreTokens()){ word.set(itr.nextToken()); context.write(word,one); } } }

?

下面逐行解釋代碼，所有的類更詳細的資料其實都可以在1.3節(jié)的兩個API地址里找到：

1）“packagecom.brianchen.hadoop”

Java提供包機制管理代碼，關鍵詞就是package，可以隨意指定一個包的名字，諸如筆者的就是”com.brianchen.hadoop”，只要不跟其他的包重復就可以。為了保證包的唯一性，Sun公司推薦用公司的域名的逆序作為包名，于是大家就在代碼里看到諸如”org.apache.hadoop”之類的包名。

2)”importjava.io.IOException”

凡是以java開頭的包，在JDK1.7的API里找類的資料。這一句從java的io包里導入IOException。IOException，輸入輸出異常類。所謂異常，就是Exception，就是程序出錯了，異常機制是Java的錯誤捕獲機制。那么，IOException就是處理輸入輸出錯誤時候的異常，I是Input，O是Output。

3)“import java.util.StringTokenizer”

從java的util包引入StringTokenizer類。StringTokenizer將符合一定格式的字符串拆分開。比如說，”Thisis a cat”是一個字符串，這四個單詞是用空格符隔開的，那么StringTokenizer可以將它們拆成四個單詞”This”，“is”，”a”，“cat”。如果是用其他符號隔開，也能處理，比如”14;229;37”這個字符串，這三個數(shù)字是分號隔開的，StringTokenizer將它們拆成”14”，“229”，“37”。只要指定了分隔符，StringTokenizer就可以將字符串拆開。“拆開”的術語叫“解析”。

4)”importorg.apache.hadoop.io.IntWritable”

凡是以org.apache.hadoop開頭的包，在Hadoop1.2.1的API找類的詳細信息。從hadoop的io包里引入IntWritable類。IntWritable類表示的是一個整數(shù)，是一個以類表示的整數(shù)，是一個以類表示的可序列化的整數(shù)。在Java里，要表示一個整數(shù)，假如是15，可以用int類型，int類型是Java的基本類型，占4個字節(jié)，也可以用Integer類，Integer類封裝了一個int類型，讓整數(shù)成為類。Integer類是可以序列化的。但Hadoop覺得Java的序列化不適合自己，于是實現(xiàn)了IntWritable類。至于什么是序列化，這個問題比較長，這個問題會在后面章節(jié)詳細講。

5)“import org.apache.hadoop.io.Text”

從hadoop的io包里引入Text類。Text類是存儲字符串的可比較可序列化類。

6)“import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper”

Mapper類很重要，它將輸入鍵值對映射到輸出鍵值對，也就是MapReduce里的Map過程。

7)”publicclass TokenizerMapper extends Mapper<Object, Text, Text,IntWritable>”

定義一個自己的Map過程，類名是TokenizerMapper，它繼承了Hadoop的Mapper類。“<Object,Text, Text,IntWritable>”，這里，第一個參數(shù)類型是Object，表示輸入鍵key的參數(shù)類型，第二個參數(shù)參數(shù)類型是Text，表示輸入值的類型，第三個參數(shù)類型也是Text，表示輸出鍵類型，第四個參數(shù)類型是IntWritable，表示輸出值類型。

在這個例子里，第一個參數(shù)Object是Hadoop根據(jù)默認值生成的，一般是文件塊里的一行文字的行偏移數(shù)，這些偏移數(shù)不重要，在處理時候一般用不上，第二個參數(shù)類型是要處理的字符串，形如”Thisis a cat.”。經(jīng)過Map處理之后，輸出的就是諸如<”This”,1>的鍵值對，這個”This”就是第三個參數(shù)類型，是Text類型，而1就是第四個參數(shù)類型，是IntWritable。

8)“IntWritableone = new IntWritable(1)”

定義輸出值，始終是1。

9)“Text word = new Text()”

定義輸出鍵。

10)“public void map(Object key, Text value, Context context) throwsIOException, InterruptedException ”

定義map函數(shù)，函數(shù)有三個參數(shù)，key是輸入鍵，它是什么無所謂，實際上用不到它的，value是輸入值。在map函數(shù)中，出錯的時候會拋出異常，所以有“throwsIOException, InterruptedException”。至于Context類，這個類的定義是在TokenizerMapper的祖先類Mapper的內部，不需要引入，如果去查看Mapper類的源代碼的話，能看到Context類是繼承MapContext類的。

11)“StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString())”

定義StringTokenizer對象itr，StringTokenizer的構造函數(shù)只接受Java的String類，而value是Text類，所以要進行轉化，將value轉成String類，也就是“value.toString()”。

12)Map過程

while(itr.hasMoreTokens()){

word.set(itr.nextToken());

context.write(word,one);

}

在默認的情況下，StringTokenizer以空格符作為分隔符對字符串進行解析，每次解析會先調用hasMoreTokens看看是不是需要做解析，如果需要做，就用nextToken()函數(shù)獲取解析結果，然后用這個結果給word賦值，然后，再將word和one作為一個鍵值對寫到context里，context會存儲鍵值留待Reduce過程處理。

3.3IntSumReducer.java文件的源代碼

packagecom.brianchen.hadoop; importjava.io.IOException; importorg.apache.hadoop.io.IntWritable; importorg.apache.hadoop.io.Text; importorg.apache.hadoop.mapreduce.Reducer; public classIntSumReducer extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable>{ IntWritableresult = new IntWritable(); public voidreduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Contextcontext) throwsIOException, InterruptedException { int sum = 0; for(IntWritable val : values) { sum +=val.get(); } result.set(sum); context.write(key,result); } }

跟上節(jié)相同的地方就不解釋了，只解釋上節(jié)沒有的東東。

1)”importorg.apache.hadoop.mapreduce.Reducer”

引入hadoop的Reducer類，這個類負責MapReduce的Reduce過程。

2)“public class IntSumReducer extendsReducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> “

定義Reduce過程，也就是IntSumReducer類，這個類繼承Hadoop的Reducer類。這里的”<Text,IntWritable,Text,IntWritable>”，含義跟上一節(jié)一樣，依次分別是輸入鍵類型，輸入值類型，輸出鍵類型，輸出值類型。

3)“IntWritableresult = new IntWritable()”

定義輸出結果，這是一個整數(shù)。

4)“public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,Context context) throws IOException, InterruptedException ”

定義reduce函數(shù)。key是輸入鍵類型，values是一個實現(xiàn)了Iterable接口的變量，可以把它理解成values里包含若干個IntWritable整數(shù)，可以通過迭代的方式遍歷所有的值，至于Context類型，跟Mapper里的Context類似的方式，是在Redurer類內部實現(xiàn)的。

舉例來說，假如處理一個字符串”Thisis a That isa“，那么，經(jīng)過Map過程之后，到達reduce函數(shù)的時候，依次傳遞給reduce函數(shù)的是：key=”This”，values=<1>；key= “is”，values=<1,1>；key = “a”,values=<1, 1>；key=”That”,values=<1>。注意，在key= “is”和key=”a”的時候，values里有兩個1。

5)Reduce過程

intsum = 0;

for(IntWritable val : values) {

sum +=val.get();

}

result.set(sum);

context.write(key,result);

這個過程，就是用一個循環(huán)，不斷從values里取值，然后累加計算和，循環(huán)結束后，將累加和賦值給result變量，然后，將鍵值和累加和作為一個鍵值對寫入context。繼續(xù)以上一步的例子來說，寫入context的鍵值對依次就是<”This”，1>，<“is”，2>，<“a”,2>，<”That”, 1>。

3.4WordCount.java文件的源代碼

packagecom.brianchen.hadoop; importorg.apache.hadoop.conf.Configuration; importorg.apache.hadoop.fs.Path; importorg.apache.hadoop.io.IntWritable; importorg.apache.hadoop.io.Text; importorg.apache.hadoop.mapreduce.Job; importorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat; importorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat; importorg.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser; public classWordCount { public staticvoid main(String[] args) throws Exception { Configurationconf = 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 = newJob(conf, "wordcount"); job.setJarByClass(WordCount.class); job.setMapperClass(TokenizerMapper.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)”importorg.apache.hadoop.conf.Configuration”

Configuration類，顧名思義，讀寫和保存各種配置資源。

2)“import org.apache.hadoop.fs.Path”

引入Path類，Path類保存文件或者目錄的路徑字符串。

3)“import org.apache.hadoop.mapreduce.Job”

引入Job類。在hadoop里，每個需要執(zhí)行的任務是一個Job，這個Job負責很多事情，包括參數(shù)配置，設置MapReduce細節(jié)，提交到Hadoop集群，執(zhí)行控制，查詢執(zhí)行狀態(tài)，等等。

4)”importorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat”

引入FileInputFormat類。這個類的很重要的作用就是將文件進行切分split，因為只有切分才可以并行處理。這個會在后面章節(jié)有詳細解釋。

5)“import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat”

引入FileOutputFormat類，處理結果寫入輸出文件。

6)“import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser”

引入GenericOptionsParser類，這個類負責解析hadoop的命令行參數(shù)。

7)”publicclass WordCount ”

這是wordcount主類，它負責讀取命令行參數(shù)，配置Job，調用Mapper和Reducer，返回結果等等工作。

8)“Configurationconf = new Configuration()”

默認情況下，Configuration開始實例化的時候，會從Hadoop的配置文件里讀取參數(shù)。

9)”String[]otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs()”

讀取參數(shù)分兩步，上一步是從Hadoop的配置文件讀取參數(shù)，這一步是從命令行參數(shù)讀取參數(shù)，args是存放命令行參數(shù)的字符串數(shù)組。

10)“if (otherArgs.length != 2) ”

如果命令行參數(shù)不是2個，就出錯了，退出。因為程序需要知道處理的是哪個輸入文件，處理結果放到哪個目錄，必須是兩個參數(shù)。

11)”Job job = new Job(conf, "wordcount")”

每個運行的處理任務就是一個Job，”worodcount”是Job的名字。

12)“ job.setJarByClass(WordCount.class)”

Jar文件是Java語言的一個功能，可以將所有的類文件打包成一個Jar文件，setJarByClass的意思是，根據(jù)WordCount類的位置設置Jar文件。

13)“job.setMapperClass(TokenizerMapper.class)”

設置Mapper。

14)“job.setReducerClass(IntSumReducer.class)”

設置Reducer。

15)“job.setOutputKeyClass(Text.class)”

設置輸出鍵的類型。

16)“job.setOutputValueClass(IntWritable.class)”

設置輸出值的類型。

17)“FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]))”

設置要處理的文件，也就是輸入文件，它是otherArgs的第一個參數(shù)。

18)“FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]))”

設置輸出文件，將處理結果寫到這個文件里，它是otherArgs的第二個參數(shù)。

19)“System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1)”

最后一步，job開始執(zhí)行，等待執(zhí)行結束。

3.5 編譯

用javac編譯項目。javac即Javaprogramming language compiler，是JavaJDK的命令行編譯器。如前所說，wordcount_01目錄存放源代碼和編譯結果，要在這個目錄下進行編譯。

3.5.1“cd ~/wordcount_01”

先執(zhí)行這個命令，切換目錄到wordcount_01下。

3.5.2“javac -classpath/home/brian/usr/hadoop/hadoop-1.2.1/hadoop-core-1.2.1.jar:/home/brian/usr/hadoop/hadoop-1.2.1/lib/commons-cli-1.2.jar-d ./classes/ ./src/*.java”

執(zhí)行這條命令，編譯源代碼。-classpath，設置源代碼里使用的各種類的庫文件路徑，路徑之間用”:”隔開，-d參數(shù)，設置編譯后的class文件存在路徑。

3.6 打包

3.6.1“jar -cvf wordcount.jar -C ./classes/ .”

將編譯好的class文件打包成Jar包，jar命令是JDK的打包命令行工具，跟tar非常像。在命令里，-C是值在執(zhí)行jar的時候將目錄切換到當前目錄下的classes目錄，這個目錄包含編譯好的class文件。打包結果是wordcount.jar文件，放在當前目錄下。

3.7 執(zhí)行

3.7.1首先要確實一下Hadoop已經(jīng)運行起來了。啟動方式就是第1章的第7節(jié)。然后，執(zhí)行

3.7.2“cd ~/usr/hadoop/hadoop-1.2.1”

切換目錄到Hadoop的安裝目錄下。

3.7.3“./bin/hadoop fs -put READER.txt readme.txt”

仍然用README.txt做測試，將它復制到HDFS上，更名為readme.txt

3.7.4“./bin/hadoop fs -rmr output”

處理結果要放在HDFS的output目錄里，如果這個目錄已經(jīng)存在了，Hadoop是不會運行的，會報錯，先刪除它。

3.7.5“./bin/hadoop jar /home/brian/wordcount_01/wordcount.jarcom.brianchen.hadoop.WordCount readme.txt output”

運行程序，處理readme.txt文件，將結果寫入output目錄，其中”jar”參數(shù)是指定jar包的位置，而”com.brianchen.hadoop.WordCount”，這里”com.brianchen.hadoop”是包的名字，“WordCount”是主類，注意，如果不寫包名字會報錯的，必須有包名。

3.8 查看結果

3.8.1“./bin/hadoop fs -cat output/part-r-00000”

處理結果output目錄的part-r-00000文件里，用cat命令可以輸出到屏幕顯示。

4.最簡形式的MapReduce

最簡單形式的WordCount的MapReduce代碼是Hadoop自帶的例子，略作改動放在這里。這個例子只有一個Java文件，Mapper和Reducer都寫在WordCount類的內部。

4.1 目錄和文件結構

代碼放在~/wordcount_02目錄，它有兩個子目錄，分別是classes和src，classes目錄存放編譯結果，src目錄存放源代碼，src目錄下只有一個java文件，即”WordCount.java”，所有的代碼都在里面。

4.2WordCount.java文件的源代碼

packagecom.brianchen.hadoop; importjava.io.IOException; importjava.util.StringTokenizer; importorg.apache.hadoop.conf.Configuration; importorg.apache.hadoop.fs.Path; importorg.apache.hadoop.io.IntWritable; importorg.apache.hadoop.io.Text; importorg.apache.hadoop.mapreduce.Job; importorg.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; importorg.apache.hadoop.mapreduce.Reducer; importorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat; importorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat; importorg.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser; public classWordCount { public staticclass TokenizerMapper extendsMapper<Object, Text, Text, IntWritable>{ private finalstatic IntWritable one = new IntWritable(1); private Textword = new Text(); public voidmap(Object key, Text value, Context context) throwsIOException, InterruptedException { StringTokenizeritr = new StringTokenizer(value.toString()); while(itr.hasMoreTokens()){ word.set(itr.nextToken()); context.write(word,one); } } } public staticclass IntSumReducer extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable>{ privateIntWritable result = new IntWritable(); public voidreduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Contextcontext) throwsIOException, InterruptedException { int sum =0; for(IntWritable val : values) { sum +=val.get(); } result.set(sum); context.write(key,result); } } public staticvoid main(String[] args) throws Exception { Configurationconf = 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 = newJob(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); } }

這里的代碼，跟前一節(jié)有點不太一樣。

1)”publicstatic class TokenizerMapper”

這表示TokenizerMapper類是WordCount類的內部靜態(tài)類，這種方式可以將TokenizerMapper隱藏在WordCount類內部，且TokenizerMapper類不引用WordCount類的任何變量和函數(shù)。

2)“private final static IntWritable one”

跟上一節(jié)的定義相比，這里多了”privatefinalstatic”，”private”表示這個變量是類的私有變量，“final”表示這變量只能在定義的時候被賦值一次，以后不可更改，”static”表示這是一個靜態(tài)變量，獨立于對象，被該類的所有實例共享，這種做法的好處是，one這個值是私有的不可更改的僅僅只有一個，代碼更可靠，更節(jié)省內存空間。

4.3 編譯

4.3.1“cd ~/wordcount_02”

4.3.2“javac -classpath/home/brian/usr/hadoop/hadoop-1.2.1/hadoop-core-1.2.1.jar:/home/brian/usr/hadoop/hadoop-1.2.1/lib/commons-cli-1.2.jar-d ./classes/ ./src/WordCount.java ”

4.4 打包

4.4.1“jar -cvf wordcount.jar -C ./classes/ . ”

4.5 運行

4.5.1“cd ~/usr/bin/hadoop/hadoop-1.2.1”

4.5.2“./bin/hadoop fs -rmr output”

4.5.3“./bin/hadoop jar /home/brian/wordcount_02/wordcount.jarcom.brianchen.hadoop.WordCount readme.txt output”

4.6 查看結果

4.6.1“./bin/hadoop fs -cat output/part-r-00000”

?

轉載于:https://www.cnblogs.com/pangblog/p/3395249.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的从零开始学习Hadoop--第2章 第一个MapReduce程序的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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