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掌握mr编程，轻松入门必看教程

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引言

MapReduce（MR）是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。它通过将任务分解成更小的部分，使得计算可以在多个计算节点上并行执行。掌握MR编程对于大数据处理至关重要。以下是一份轻松入门MR编程的教程。

第一章：MR编程基础

1.1 什么是MapReduce？

MapReduce是一种编程模型，用于处理大规模数据集。它由两个主要阶段组成：Map和Reduce。

1.2 Map阶段

  • 功能：将输入数据分割成键值对。
  • 输出：键值对列表。

1.3 Reduce阶段

  • 功能：将Map阶段的输出进行汇总。
  • 输出：键值对列表。

第二章：Hadoop环境搭建

2.1 Hadoop简介

Hadoop是一个开源框架，用于处理大规模数据集。

2.2 安装Hadoop

  • 下载Hadoop。
  • 解压到指定目录。
  • 配置环境变量。
  • 配置Hadoop。
  • 启动Hadoop。

第三章：编写第一个MR程序

3.1 WordCount程序

WordCount是一个简单的MR程序，用于统计文本文件中每个单词的出现次数。

3.1.1 Map阶段

public class WordCountMap extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> {

  private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
  private Text word = new Text();

  public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
    StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
    while (itr.hasMoreTokens()) {
      word.set(itr.nextToken());
      context.write(word, one);
    }
  }
}

3.1.2 Reduce阶段

public class WordCountReduce extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {

  private IntWritable result = new IntWritable();

  public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
    int sum = 0;
    for (IntWritable val : values) {
      sum += val.get();
    }
    result.set(sum);
    context.write(key, result);
  }
}

第四章：运行MR程序

4.1 使用Hadoop命令行

hadoop jar WordCount.jar WordCount /input /output

4.2 使用Hadoop UI

  • 启动Hadoop UI。
  • 在UI中提交MR作业。

第五章：高级MR编程

5.1 自定义序列化

  • 创建自定义序列化类。
  • 在MR程序中配置序列化类。

5.2 自定义分区

  • 创建自定义分区类。
  • 在MR程序中配置分区类。

第六章：总结

掌握MR编程对于大数据处理至关重要。通过以上教程，您应该能够轻松入门MR编程。祝您学习愉快！

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