hadoop学习（四）Map/Reduce数据分析简述-示例-电话通讯清单

    假如我们集群和伪分布式hadoop系统已经搭建完毕。我们都会根据官网或一些资料提供的wordcount函数来测试我们系统是否能正常工作。假设，我们在执行wordcount函数，都没有问题。那我们就可以开始写M/R程序，开始数据分析了。

   因为，hadoop集群，还有其他一些组件需要我们去安装，这里还没有涉及，暂时不考虑。你要做的就是，把要分析的数据上传到HDFS中。至于其余组件，遇到的时候，在学习。这里对概念，不做太多的介绍。必要的概念，和程序执行步骤，这个是必须了解的。

任务要求：分析通话记录，查处每个手机号码有哪些打过来的号码

  — 现有电话通讯清单，记录用户A打给用户B的记录

  — 查找出没有电话号码，都有哪些电话来了

例如：120   13688893333 13733883333 1393302942  

说明：120 有后面3个电话打过来

要实现上述功能，传统处理方面同样也可以实现，但当数据大到一定程度，就会遇到瓶颈：

1、通过c，java程序直接截取上面的数据。

2、把数据直接导入数据库中，直接select也能解决问题。

3、但当数据TB级别的时候，简单的计算的话，传统方法就会遇到瓶颈。这时候M/R就起到作用了,hadoop会将我们上传到HDFS中的数据自动的分配到每一台机器中。

4、mapper程序，开始按行读取数据： 一行行的读入，然后做的是：一个个的分割原始数据、输出所需要数据，处理异常数据（导致数据的崩溃，如何处理异常数据）最后输出到HDFS上。每一行数据都会运行这个mapper,最后这个mapper输出到hdfs上。最后得到的结果在输出到hdfs上。

5、可以没有reduce函数，根据情况而定。不带mapper函数的输出发送到输出文件，map函数的输出格式必须与程序输出格式一致。

6、带有reduce函数任务，系统首先把mapper中输出的key相同的部分都发送到同一个reduce，然后再把reduce函数的结果输出，map函数的输出格式必须和reduce函数的输入格式一致。

Mapper的功能:

1、分割原始数据

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