在安装并配置好Hadoop环境之后，需要运行一个实例来验证配置是否正确，Hadoop就提供了一个简单的wordcount程序，其实就是统计单词个数的程序，这个程序可以算是Hadoop中的“Hello World”了。
MapReduce
原理
MapReduce其实就是采用分而治之的思想，将大规模的数据分成各个节点共同完成，然后再整合各个节点的结果，得到最终的结果。这些分节点处理数据都可以做到并行处理，大大缩减了工作的复杂度。
过程
MapReduce可以分成两个阶段，其实就是单词拆成map和reduce，这其实是两个函数。map函数会产生一个中间输出，然后reduce函数接受多个map函数产生的一系列中间输出然后再产生一个最终输出。
WordCount展示
前期工作
启动hadoop
cd /usr/hadoop/hadoop-2.6.2/
sbin/start-dfs.sh
sbin/start-yarn.sh
创建本地数据文件
cd ~/
mkdir ~/file
cd file
echo "Hello World" > test1.txt
echo "Hello Hadoop" > test2.txt
这样就创建了两个txt文件，里面分别有一个字符串：Hello World，Hello Hadoop。我们通过wordcount想要得到的结果是这样的：Hello 2，World 1,Hadoop 1。
在HDFS上创建输入文件夹
创建好我们可以通过
来查看结果：
将数据文件传到input目录下
hadoop fs -put ~/file/test*.txt /input
同样，我们可以通过
来查看是否上传成功：
如果看不到任何结果，说明在hadoop的配置中存在问题，或者是防火墙没有关闭，导致节点连接不通。
运行程序
运行wordcount
hadoop jar /你的hadoop根目录/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.6.2.jar wordcount /input /output
运行这条命令后，Hadoop会启动一个JVM来运行MapReduce程序，而且会在集群上创建一个output文件夹，将结果存在其中。
我们来看看结果：
注意点：
- 这个目录一定要填对，要不然会报jar不存在。
- 输出文件夹一定要是空文件夹。
查看结果
output文件夹中现在有两个文件，我们需要的结果在part-r-00000这个文件夹中。
hadoop fs -cat /output/part-r-00000
我们就可以看到最终的wordcount结果了：
WordCount源码分析
Map过程
源码：
import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
public class TokenizerMapper extends Mapper
{ IntWritable one = new IntWritable(1); 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); } } }
继承Mapper类，重写map方法。
我们了解到mapreduce中数据都是通过 传递的。我们可以通过控制台来看看其中的value值和key值是什么样的。在map方法中加入以下代码：
System.out.println("key= "+key.toString());//查看key值
System.out.println("value= "+value.toString());//查看value值
运行程序后控制台输出如下：
我们可以看出，map方法中的value值存储的是文本文件中的一行，而key值为该行的首字符相对于文本文件的首地址的偏移量。
程序中的StringTokenizer这个类的功能是将每一行拆分成一个一个的单词，并将 作为map方法的结果输出。
Reduce过程
源码：
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
public class IntSumReducer extends Reducer
{ IntWritable result = new IntWritable(); public void reduce(Text key, Iterable
values, Context context) throws IOException,InterruptedException { int sum = 0; for(IntWritable val:values) { sum += val.get(); } result.set(sum); context.write(key,result); } }
同样，Reduce过程也需要继承一个Reducer类，并重写reduce方法。
我们可以看到reduce的输入参数是Text key和Iterable 。我们知道reduce方法的输入参数key是一个单词，而values是由各个Mapper上对应单词的计数值所组成的列表，我们可以看到values实现了一个Iterable接口，可以理解成values里面包含了多个IntWritable整数，其实也就是计数值。
然后我们只要遍历values并且求和，就可以得到各单词的总次数了。
执行MapReduce
我们已经写好了map函数和reduce函数，现在就是要执行mapreduce了。
源码：
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;
import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;
public class WordCount {
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();
if(otherArgs.length != 2) {
System.err.println("Usage: wordcount
"
);
System.exit(2);
}
Job job = new Job(conf, "wordcount");
job.setJarByClass(WordCount.class);
job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));
System.exit(job.waitForCompletion(true)?0:1);
}
}
代码中的job.set*()方法是为对任务的参数进行相关的设置，然后调用job.waitForCompletion()方法执行任务。
