MapReduce Java API应用_javaapi调用mapreduce-优快云博客

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本文详细介绍了MapReduce的开发流程，从环境搭建到Map、Reduce、Driver代码编写，再到项目的编译打包、上传执行。以WordCount为例，展示了Mapper、Reducer和Driver的实现，并提供了Maven打包和YARN提交任务的步骤。

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1、MapReduce开发流程
搭建开发环境，参考HDFS环境搭建，基本一致
基于MapReduce框架编写代码，Map、Reduce、Driver三部分组成。
编译打包，将源代码打成的包和依赖jar包打成一个包
上传至运行环境
运行hadoop jar命令，现已由yarn jar替代，建议使用新命令提交执行

具体提交命令为：
yarn jar testhdfs-jar-with-dependencies.jar com.tianliangedu.driver.WordCount /tmp/tianliangedu/input /tmp/tianliangedu/output3

通过yarn web ui查看执行过程
查看执行结果

2、WordCount代码实现

2.1 Map类编写

Mapper：是MapReduce计算框架中Map过程的封装
Text：Hadoop对Java String类的封装，适用于Hadoop对文本字符串的处理
IntWritable：Hadoop对Java Integer类的封装，适用于Hadoop整型的处理
Context：Hadoop环境基于上下文的操作对象，如Map中key/value的输出、分布式缓存数据、分布式参数传递等
StringTokenizer：对String对象字符串的操作类，做基于空白字符的切分操作工具类
源码编