提到hadoop上运行的MR程序， 基本都知道由Map和Reduce两部分代码组成。这两部分代码是如何构成MR程序的基本框架， 以及两者是如何协助实现基本功能的， 本文在此做个基本的探索。

一、MR程序基本思路

以经典的word count为例，新建一个words文本：
hi, my name is justin
hello, this is a cat
how old are your
i am fine
thank you
hi, you are five old.

MR程序统计每个词出现的次数。MR程序实现的基本思路是：

1. MR程序会每次读取words文本中一行的单词， 按如下形式按行依次传递给Map阶段代码：
   0 hi, my name is justin
   22 hello, this is a cat
   43 how old are your
   …………………………….
   第一个字段为本行首字符在文本中的偏移量
   第二个字段为文本内容

2. Map阶段处理，文本内容每个词处理成<word1, 1>的Map形式， 即以word字符串为key, value是次数1， 以第一行为例：<“hi”, 1> < “my”, 1> <“name”, 1> <“is”, 1>

3. Map的结果传送给Reduce， 得到的输入是：
   <“my”, 1> <“is”, [1, 1]>, <“you”, [1, 1]>
   输出结果是
   hi 1
   my 1
   you 2
   cat 1
   ……..
   是 每个词出现的频率。
   这里有两个没有涉及具体实现的点， 后续文章进步研究。
   1.系统怎么获取文本内容<textoffset, textcontent>， 依次传递给Map

4. map输出到reduce输入的转换， 是怎么实现的。

二、代码实现

看下具体的代码示例
//重点关注下Mapper4个参数类型：是两组key-value参数的类型，前两个是输入数据的key和value值的类型，后两个为输出数据的key, value数据类型。
//默认情况下，框架传递给输入的key-value分别是要处理的文本中一行的起始偏移量，以及这一行的内容，如下输入key（起始偏移量）类型longWritable, value是Text类型。
<pre><code>
public class WCMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, LongWritable>{

//mapreduce框架每读一行数据就调用一次该方法
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value,Context context)
        throws IOException, InterruptedException {
    //具体业务逻辑就写在这个方法体中，处理输入的数据以map kv形式  k：单词   v ： 1输出
            for (一行所有单词) {
                     context.write(new Text(word), new LongWritable(1));
             }

}

</pre></code>

<pre><code>
public class WCReducer extends Reducer<Text, LongWritable, Text, LongWritable> {
//框架在map处理完成之后，将所有kv对缓存起来，进行分组，然后传递一个组<key,valus{}>，调用一次reduce方法 <hello,{1,1,1,1,1,1…..}>

@Override
protected void reduce(Text key, Iterable<LongWritable> values,Context context)
        throws IOException, InterruptedException {

    long count = 0;
    //遍历value的list，进行累加求和
    for(LongWritable value:values){
        
        count += value.get();
    }
    
    //输出这一个单词的统计结果
    
    context.write(key, new LongWritable(count));
    
}

}
</pre></code>