Hadoop MapReduce基础案例与代码详解（五）

简介：
本篇详细介绍Hadoop MapReduce的基础案例和关键代码，解析其实现原理及优化方法，适合初学者深入理解MapReduce编程模型。 前四节提供了几个小案例来详细介绍MapReduce中的Map任务、Reduce任务以及整个流程。 Map任务：读取输入文件内容，并将其解析成key-value对。对于输入文件的每一行，都进行解析以生成相应的key-value对。每一个键值对会调用一次map函数，在这个过程中根据需要编写逻辑代码来处理输入的key和value，并转换为新的输出格式（即新的key-value）。接着会对这些输出结果依据规则进行分区操作。对于相同分区中的数据，系统会按照默认字典顺序排序并分组，使得具有相同键的所有值被收集到一个集合中。（可选）在完成分组后还可以进一步对数据执行归约操作。 需要注意的是，在MapReduce框架里，Mapper组件可以独立存在而Reducer则不能单独使用。