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一、WordCount代码实现

~~~     [WordCount案例之编写Mapper类]
~~~     [WordCount案例之Reducer类]
~~~     [WordCount案例之Driver类]
~~~     [WordCount案例之本地验证] 
~~~     [WordCount案例之运行YARN集群]

### --- 需求

~~~     在给定的文本文件中统计输出每一个单词出现的总次数

~~~     # 输入数据：wc.txt;

输出：
apache 2
clickhouse 2
hadoop 1
mapreduce 1
spark 2
xiaoming 1

二、具体步骤

### --- 按照MapReduce编程规范，分别编写Mapper，Reducer，Driver。

~~~     新建maven工程：创建项目：wc
~~~     导入hadoop依赖

    <dependencies>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
            <artifactId>log4j-core</artifactId>
            <version>2.8.2</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-common</artifactId>
            <version>2.9.2</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-client</artifactId>
            <version>2.9.2</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-hdfs</artifactId>
            <version>2.9.2</version>
        </dependency>
    </dependencies>
    <!--maven打包插件 -->
    <build>
        <plugins>
            <plugin>
                <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
                <version>2.3.2</version>
                <configuration>
                    <source>1.8</source>
                    <target>1.8</target>
                </configuration>
            </plugin>
            <plugin>
                <artifactId>maven-assembly-plugin </artifactId>
                <configuration>
                    <descriptorRefs>
                        <descriptorRef>jar-with-dependencies</descriptorRef>
                    </descriptorRefs>
                </configuration>
                <executions>
                    <execution>
                        <id>make-assembly</id>
                        <phase>package</phase>
                        <goals>
                            <goal>single</goal>
                        </goals>
                    </execution>
                </executions>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>

注意：以上依赖第一次需要联网下载！！
添加log4j.properties

log4j.rootLogger=INFO, stdout
log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n
log4j.appender.logfile=org.apache.log4j.FileAppender
log4j.appender.logfile.File=target/spring.log
log4j.appender.logfile.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.logfile.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n

三、整体思路梳理（仿照源码）

### --- Map阶段：

~~~     map()方法中把传入的数据转为String类型
~~~     根据空格切分出单词
~~~     输出<单词，1>

### --- Reduce阶段：

~~~     汇总各个key(单词)的个数，遍历value数据进行累加
~~~     输出key的总数

### --- Driver

~~~     获取配置文件对象，获取job对象实例
~~~     指定程序jar的本地路径
~~~     指定Mapper/Reducer类
~~~     指定Mapper输出的kv数据类型
~~~     指定最终输出的kv数据类型
~~~     指定job处理的原始数据路径
~~~     指定job输出结果路径
~~~     提交作业

四、WordCount案例之Mapper类

### --- 编写Mapper类
~~~     继承的Mapper类型选择新版本API：

package com.yanqi.mr.wc;

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

import java.io.IOException;

//需求：单词计数
//1 继承Mapper类
//2 Mapper类的泛型参数：共4个，2对kv
//2.1 第一对kv:map输入参数类型
//2.2 第二队kv：map输出参数类型
// LongWritable, Text-->文本偏移量（后面不会用到），一行文本内容
//Text, IntWritable-->单词，1
public class WordCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
    //3 重写Mapper类的map方法
    /*
    1 接收到文本内容，转为String类型
    2 按照空格进行切分
    3 输出<单词，1>
     */
    //提升为全局变量，避免每次执行map方法都执行此操作
    final Text word = new Text();
    final IntWritable one = new IntWritable(1);

    // LongWritable, Text-->文本偏移量，一行文本内容，map方法的输入参数，一行文本就调用一次map方法
    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
//        1 接收到文本内容，转为String类型
        final String str = value.toString();
//        2 按照空格进行切分
        final String[] words = str.split(" ");
//        3 输出<单词，1>
        //遍历数据
        for (String s : words) {
            word.set(s);
            context.write(word, one);
        }

    }
}

五、WordCount案例之Reducer类

### --- 编写Reducer类
~~~     选择继承的Reducer类

package com.yanqi.mr.wc;

import com.sun.org.apache.bcel.internal.generic.NEW;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

import java.io.IOException;

//继承的Reducer类有四个泛型参数,2对kv
//第一对kv:类型要与Mapper输出类型一致：Text, IntWritable
//第二队kv:自己设计决定输出的结果数据是什么类型：Text, IntWritable
public class WordCountReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
    //1 重写reduce方法

    //Text key:map方法输出的key,本案例中就是单词,
    // Iterable<IntWritable> values：一组key相同的kv的value组成的集合

    IntWritable total = new IntWritable();

    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        //2 遍历key对应的values，然后累加结果
        int sum = 0;
        for (IntWritable value : values) {
            int i = value.get();
            sum += 1;
        }
        // 3 直接输出当前key对应的sum值，结果就是单词出现的总次数
        total.set(sum);
        context.write(key, total);
        /*
    假设map方法：hello 1;hello 1;hello 1
    reduce的key和value是什么？
    key：hello,
    values:<1,1,1>

    假设map方法输出：hello 1;hello 1;hello 1，hadoop 1， mapreduce 1,hadoop 1
    reduce的key和value是什么？
    reduce方法何时调用：一组key相同的kv中的value组成集合然后调用一次reduce方法
    第一次：key:hello ,values:<1,1,1>
    第二次：key:hadoop ,values<1,1>
    第三次：key:mapreduce ,values<1>
     */
    }
}

六、WordCount案例之Driver类

### --- 编写Driver驱动类

package com.yanqi.mr.wc;

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.lib.input.CombineTextInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

import java.io.IOException;

//封装任务并提交运行
public class WordCountDriver {
    public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
        /*
        1. 获取配置文件对象，获取job对象实例
        2. 指定程序jar的本地路径
        3. 指定Mapper/Reducer类
        4. 指定Mapper输出的kv数据类型
        5. 指定最终输出的kv数据类型
        6. 指定job处理的原始数据路径
        7. 指定job输出结果路径
        8. 提交作业
         */
//        1. 获取配置文件对象，获取job对象实例
        final Configuration conf = new Configuration();
        //针对reduce端输出使用snappy压缩
//        conf.set("mapreduce.output.fileoutputformat.compress", "true");
//        conf.set("mapreduce.output.fileoutputformat.compress.type", "RECORD");
//        conf.set("mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec", "org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec");
        final Job job = Job.getInstance(conf, "WordCountDriver");
//        2. 指定程序jar的本地路径
        job.setJarByClass(WordCountDriver.class);
//        3. 指定Mapper/Reducer类
        job.setMapperClass(WordCountMapper.class);
        job.setReducerClass(WordCountReducer.class);
//        4. 指定Mapper输出的kv数据类型
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
//        5. 指定最终输出的kv数据类型
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
//        6. 指定job读取数据路径
        FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0])); //指定读取数据的原始路径
//        7. 指定job输出结果路径
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1])); //指定结果数据输出路径
//        8. 提交作业
        final boolean flag = job.waitForCompletion(true);
        //jvm退出：正常退出0，非0值则是错误退出
        System.exit(flag ? 0 : 1);

    }
}

Walter Savage Landor:strove with none,for none was worth my strife.Nature I loved and, next to Nature, Art:I warm'd both hands before the fire of life.It sinks, and I am ready to depart

——W.S.Landor