MapReduce之WordCount案例

前言

学习大数据框架通常都是从wordcount案例开始的，也是学习框架的基础，wordcount虽然简单，如果能彻底搞清楚其运行原理，对后续深入学习和掌握MapReduce非常有帮助的，本篇以一个wordcount为例，通过代码演示下wordcount的编码过程

环境准备

1. windows下hadoop的配置环境，需要在windows环境下配置一下环境变量
2. linux下的hdfs运行环境
3. 一个单词统计的文本文件，文件内容格式如下

关羽 关羽
赵云 
刘备 刘备
黄盖
张飞
马超
魏延

通过WordCount程序，我们期望最终的输出结果格式为：

关羽 2
赵云 1
刘备 2
…

编码步骤

MapReduce的编码风格比较套路化，一般来说，最简单的WordCount只需要3个类即可，一个继承Mapper类的自定义Map类，一个继承Reducer类的自定义Reduce类，以及一个将这两个类聚合在一起并执行job的driver类即可

很多学习MapReduce的同学比较头疼和容易犯迷糊的地方是自定义的Map 和 Reduce类里面的参数，以及Map 和 Reduce 类中的重写方法的代码执行逻辑，基本上来说，把这两个问题搞明白了，遇到大部分的业务场景，都可以迎刃而解了

下面看具体的编码过程

1、导入依赖

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