假设我们需要处理一批有关天气的数据，其格式如下：
0067011990999991950051507+0000+
0043011990999991950051512+0022+
0043011990999991950051518-0011+
0043012650999991949032412+0111+
0043012650999991949032418+0078+
0067011990999991937051507+0001+
0043011990999991937051512-0002+
0043011990999991945051518+0001+
0043012650999991945032412+0002+
0043012650999991945032418+0078+
现在需要统计出每年的最高温度。
Map-Reduce主要包括两个步骤：Map和Reduce
每一步都有key-value对作为输入和输出：
对于上面的例子，在map过程，输入的key-value对如下：
(0, 0067011990999991950051507+0000+)
(33, 0043011990999991950051512+0022+)
(66, 0043011990999991950051518-0011+)
(99, 0043012650999991949032412+0111+)
(132, 0043012650999991949032418+0078+)
(165, 0067011990999991937051507+0001+)
(198, 0043011990999991937051512-0002+)
(231, 0043011990999991945051518+0001+)
(264, 0043012650999991945032412+0002+)
(297, 0043012650999991945032418+0078+)
在map过程中，通过对每一行字符串的解析，得到年-温度的key-value对作为输出：
(1950, 0)
(1950, 22)
(1950, -11)
(1949, 111)
(1949, 78)
(1937, 1)
(1937, -2)
(1945, 1)
(1945, 2)
(1945, 78)
在reduce过程，将map过程中的输出，按照相同的key将value放到同一个列表中作为reduce的输入
(1950, [0, 22, –11])
(1949, [111, 78])
(1937, [1, -2])
(1945, [1, 2, 78])
在reduce过程中，在列表中选择出最大的温度，将年-最大温度的key-value作为输出：
(1950, 22)
(1949, 111)
(1937, 1)
(1945, 78)
其逻辑过程可用如下图表示：
?
?
编写Map-Reduce程序，一般需要实现两个函数：mapper中的map函数和reducer中的reduce函数。
一般遵循以下格式：
public interface Mapper<K1, V1, K2, V2> extends JobConfigurable, Closeable {
? void map(K1 key, V1 value, OutputCollector<K2, V2> output, Reporter reporter)
? throws IOException;
}
public interface Reducer<K2, V2, K3, V3> extends JobConfigurable, Closeable {
? void reduce(K2 key, Iterator<V2> values,
????????????? OutputCollector<K3, V3> output, Reporter reporter)
??? throws IOException;
}
?
对于上面的例子，则实现的mapper如下：
?
public class MaxTemperatureMapper extends MapReduceBase implements Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
??? @Override
??? public void map(LongWritable key, Text value, OutputCollector<Text, IntWritable> output, Reporter reporter) throws IOException {
??????? String line = value.toString();
??????? String year = line.substring(15, 19);
??????? int airTemperature;
??????? if (line.charAt(25) == '+') {
??????????? airTemperature = Integer.parseInt(line.substring(26, 30));
??????? } else {
??????????? airTemperature = Integer.parseInt(line.substring(25, 30));
??????? }
??????? output.collect(new Text(year), new IntWritable(airTemperature));
??? }
}
实现的reducer如下：
public class MaxTemperatureReducer extends MapReduceBase implements Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
??? public void reduce(Text key, Iterator<IntWritable> values, OutputCollector<Text, IntWritable> output, Reporter reporter) throws IOException {
??????? int maxValue = Integer.MIN_VALUE;
??????? while (values.hasNext()) {
??????????? maxValue = Math.max(maxValue, values.next().get());
??????? }
??????? output.collect(key, new IntWritable(maxValue));
??? }
}
?
欲运行上面实现的Mapper和Reduce，则需要生成一个Map-Reduce得任务(Job)，其基本包括以下三部分：
欲配置JobConf，需要大致了解Hadoop运行job的基本原理：
public interface Partitioner<K2, V2> extends JobConfigurable {
? int getPartition(K2 key, V2 value, int numPartitions);
}
下图大概描述了Map-Reduce的Job运行的基本原理：
?
?
?
下面我们讨论JobConf，其有很多的项可以进行配置：
当然不用所有的都设置，由上面的例子，可以编写Map-Reduce程序如下：
public class MaxTemperature {
??? public static void main(String[] args) throws IOException {
??????? if (args.length != 2) {
??????????? System.err.println("Usage: MaxTemperature <input path> <output path>");
??????????? System.exit(-1);
??????? }
??????? JobConf conf = new JobConf(MaxTemperature.class);
??????? conf.setJobName("Max temperature");
??????? FileInputFormat.addInputPath(conf, new Path(args[0]));
??????? FileOutputFormat.setOutputPath(conf, new Path(args[1]));
??????? conf.setMapperClass(MaxTemperatureMapper.class);
??????? conf.setReducerClass(MaxTemperatureReducer.class);
??????? conf.setOutputKeyClass(Text.class);
??????? conf.setOutputValueClass(IntWritable.class);
??????? JobClient.runJob(conf);
??? }
}
Map-Reduce的处理过程主要涉及以下四个部分：
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JobClient.runJob()创建一个新的JobClient实例，调用其submitJob()函数。
提交任务后，runJob每隔一秒钟轮询一次job的进度，将进度返回到命令行，直到任务运行完毕。
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当JobTracker收到submitJob调用的时候，将此任务放到一个队列中，job调度器将从队列中获取任务并初始化任务。
初始化首先创建一个对象来封装job运行的tasks, status以及progress。
在创建task之前，job调度器首先从共享文件系统中获得JobClient计算出的input splits。
其为每个input split创建一个map task。
每个task被分配一个ID。
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TaskTracker周期性的向JobTracker发送heartbeat。
在heartbeat中，TaskTracker告知JobTracker其已经准备运行一个新的task，JobTracker将分配给其一个task。
在JobTracker为TaskTracker选择一个task之前，JobTracker必须首先按照优先级选择一个Job，在最高优先级的Job中选择一个task。
TaskTracker有固定数量的位置来运行map task或者reduce task。
默认的调度器对待map task优先于reduce task
当选择reduce task的时候，JobTracker并不在多个task之间进行选择，而是直接取下一个，因为reduce task没有数据本地化的概念。
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TaskTracker被分配了一个task，下面便要运行此task。
首先，TaskTracker将此job的jar从共享文件系统中拷贝到TaskTracker的文件系统中。
TaskTracker从distributed cache中将job运行所需要的文件拷贝到本地磁盘。
其次，其为每个task创建一个本地的工作目录，将jar解压缩到文件目录中。
其三，其创建一个TaskRunner来运行task。
TaskRunner创建一个新的JVM来运行task。
被创建的child JVM和TaskTracker通信来报告运行进度。
MapRunnable从input split中读取一个个的record，然后依次调用Mapper的map函数，将结果输出。
map的输出并不是直接写入硬盘，而是将其写入缓存memory buffer。
当buffer中数据的到达一定的大小，一个背景线程将数据开始写入硬盘。
在写入硬盘之前，内存中的数据通过partitioner分成多个partition。
在同一个partition中，背景线程会将数据按照key在内存中排序。
每次从内存向硬盘flush数据，都生成一个新的spill文件。
当此task结束之前，所有的spill文件被合并为一个整的被partition的而且排好序的文件。
reducer可以通过http协议请求map的输出文件，tracker.http.threads可以设置http服务线程数。
当map task结束后，其通知TaskTracker，TaskTracker通知JobTracker。
对于一个job，JobTracker知道TaskTracer和map输出的对应关系。
reducer中一个线程周期性的向JobTracker请求map输出的位置，直到其取得了所有的map输出。
reduce task需要其对应的partition的所有的map输出。
reduce task中的copy过程即当每个map task结束的时候就开始拷贝输出，因为不同的map task完成时间不同。
reduce task中有多个copy线程，可以并行拷贝map输出。
当很多map输出拷贝到reduce task后，一个背景线程将其合并为一个大的排好序的文件。
当所有的map输出都拷贝到reduce task后，进入sort过程，将所有的map输出合并为大的排好序的文件。
最后进入reduce过程，调用reducer的reduce函数，处理排好序的输出的每个key，最后的结果写入HDFS。
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当JobTracker获得最后一个task的运行成功的报告后，将job得状态改为成功。
当JobClient从JobTracker轮询的时候，发现此job已经成功结束，则向用户打印消息，从runJob函数中返回。
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