MapReduce工作原理（简单实例）

Map-Reduce框架的运作完全基于<key,value>对，即数据的输入是一批<key,value>对，生成的结果也是一批<key,value>对，只是有时候它们的类型不一样而已。Key和value的类由于需要支持被序列化（serialize）操作，所以它们必须要实现Writable接口，而且key的类还必须实现WritableComparable接口，使得可以让框架对数据集的执行排序操作。

一个Map-Reduce任务的执行过程以及数据输入输出的类型如下所示：

(input)<k1,v1> -> map -> <k2,v2> -> combine -> <k2,v2> -> reduce -> <k3,v3>(output)

下面通过一个的例子并结合源代码来详细说明这个过程
3.1 WordCount示例

这也是Hadoop自带的一个例子，目标是统计文本文件中单词的个数。

假设有如下的两个文本文件来运行WorkCount程序：

Hello World Bye World

Hello Hadoop GoodBye Hadoop

3.2 map数据输入

Hadoop针对文本文件缺省使用LineRecordReader类来实现读取，一行一个key/value对，key取偏移量，value为行内容。

如下是map1的输入数据：
Key1 Value1
0 Hello World Bye World

如下是map2的输入数据：
Key1 Value1
0 Hello Hadoop GoodBye Hadoop

3.3 map输出/combine输入

如下是map1的输出结果
Key2 Value2
Hello 1
World 1
Bye 1
World 1

如下是map2的输出结果
Key2 Value2
Hello 1
Hadoop 1
GoodBye 1
Hadoop 1
3.4 combine输出

Combiner类实现将相同key的值合并起来，它也是一个Reducer的实现。

如下是combine1的输出
Key2 Value2
Hello 1
World 2
Bye 1

如下是combine2的输出
Key2 Value2
Hello 1
Hadoop 2
GoodBye 1
3.5 reduce输出

Reducer类实现将相同key的值合并起来。

如下是reduce的输出
Key2 Value2
Hello 2
World 2
Bye 1
Hadoop 2
GoodBye 1

即实现了WordCount的处理