需求：在一堆给定的文本文件中统计输出每一个单词出现的总次数
数据准备：data.txt
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分析
按照mapreduce编程规范，分别编写Mapper，Reducer，Driver。
3）编写程序
（1）定义一个mapper类
package com.xf.wordcount;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
/**
* KEYIN:默认情况下，是mr框架所读到的一行文本的起始偏移量，Long;
* 在hadoop中有自己的更精简的序列化接口，所以不直接用Long，而是用LongWritable
* VALUEIN:默认情况下，是mr框架所读到的一行文本内容，String;此处用Text
* KEYOUT:是用户自定义逻辑处理完成之后输出数据中的key,在此处是单词，String；此处用Text
* VALUEOUT，是用户自定义逻辑处理完成之后输出数据中的value，在此处是单词次数，Integer，此处用IntWritable
* @author Administrator
*/
public class WordcountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable>{
/**
* map阶段的业务逻辑就写在自定义的map()方法中
* maptask会对每一行输入数据调用一次我们自定义的map（）方法
*/
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
// 1 将maptask传给我们的文本内容先转换成String
String line = value.toString();
// 2 根据空格将这一行切分成单词
String[] words = line.split(" ");
// 3 将单词输出为<单词，1>
for(String word:words){
// 将单词作为key，将次数1作为value,以便于后续的数据分发，可以根据单词分发，以便于相同单词会到相同的reducetask中
context.write(new Text(word), new IntWritable(1));
}
}
}
（2）定义一个reducer类
package com.xf.wordcount;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
/**
* KEYIN , VALUEIN 对应mapper输出的KEYOUT, VALUEOUT类型
* KEYOUT，VALUEOUT 对应自定义reduce逻辑处理结果的输出数据类型 KEYOUT是单词 VALUEOUT是总次数
*/
public class WordcountReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
/**
* key，是一组相同单词kv对的key
*/
@Override
protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
int count = 0;
// 1 汇总各个key的个数
for(IntWritable value:values){
count +=value.get();
}
// 2输出该key的总次数
context.write(key, new IntWritable(count));
}
}
（3）定义一个主类，用来描述job并提交job
package com.xyg.wordcount;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
/**
* 相当于一个yarn集群的客户端，
* 需要在此封装我们的mr程序相关运行参数，指定jar包
* 最后提交给yarn
* @author Administrator
*/
public class WordcountDriver {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 1 获取配置信息，或者job对象实例
Configuration configuration = new Configuration();
// 8 配置提交到yarn上运行,windows和Linux变量不一致
// configuration.set("mapreduce.framework.name", "yarn");
// configuration.set("yarn.resourcemanager.hostname", "node22");
Job job = Job.getInstance(configuration);
// 6 指定本程序的jar包所在的本地路径
// job.setJar("/home/admin/wc.jar");
job.setJarByClass(WordcountDriver.class);
// 2 指定本业务job要使用的mapper/Reducer业务类
job.setMapperClass(WordcountMapper.class);
job.setReducerClass(WordcountReducer.class);
// 3 指定mapper输出数据的kv类型
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
// 4 指定最终输出的数据的kv类型
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
// 5 指定job的输入原始文件所在目录
FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
// 7 将job中配置的相关参数，以及job所用的java类所在的jar包， 提交给yarn去运行
// job.submit();
boolean result = job.waitForCompletion(true);
System.exit(result?0:1);
}
}
4）集群上测试
（1）将程序打成jar包，然后拷贝到hadoop集群中。
（2）启动hadoop集群
（3）执行wordcount程序
[master@hadoop]$ hadoop jar wc.jar com.xf.wordcount.WordcountDriver /user/hadoop/input /user/hadoop/output