总括
Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，MapReduce则为海量的数据提供了计算。

HDFS是Google File System（GFS）的开源实现，MapReduce是Google MapReduce的开源实现。

HDFS和MapReduce实现是完全分离的，并不是没有HDFS就不能MapReduce运算。

1、MapReduce整体流程

最简单的MapReduce应用程序至少包含 3 个部分：一个 Map 函数、一个 Reduce 函数和一个 main 函数。在运行一个mapreduce计算任务时候，任务过程被分为两个阶段：map阶段和reduce阶段，每个阶段都是用键值对（key/value）作为输入（input）和输出（output）。main 函数将作业控制和文件输入/输出结合起来。

并行读取文本中的内容，然后进行MapReduce操作

Map过程：并行读取文本，对读取的单词进行map操作，每个词都以<key,value>形式生成。
我的理解：

一个有三行文本的文件进行MapReduce操作。

读取第一行Hello World Bye World ，分割单词形成Map。

<Hello,1> <World,1> <Bye,1> <World,1>

读取第二行Hello Hadoop Bye Hadoop ，分割单词形成Map。

<Hello,1> <Hadoop,1> <Bye,1> <Hadoop,1>

读取第三行Bye Hadoop Hello Hadoop，分割单词形成Map。

<Bye,1> <Hadoop,1> <Hello,1> <Hadoop,1>

Reduce操作是对map的结果进行排序，合并，最后得出词频。
我的理解：

经过进一步处理(combiner),将形成的Map根据相同的key组合成value数组。

<Bye,1,1,1> <Hadoop,1,1,1,1> <Hello,1,1,1> <World,1,1>

循环执行Reduce(K,V[])，分别统计每个单词出现的次数。

<Bye,3> <Hadoop,4> <Hello,3> <World,2>

2、WordCount代码对应图

3、WordCount源码

package org.apache.hadoop.examples;

import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;

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.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;
/**
 * 
 * 描述：WordCount explains by York
  * @author Hadoop Dev Group
 */
public class WordCount {
    
    /**
     * 建立Mapper类TokenizerMapper继承自泛型类Mapper
     * Mapper类:实现了Map功能基类
     * Mapper接口：
     * WritableComparable接口：实现WritableComparable的类可以相互比较。所有被用作key的类应该实现此接口。
     * Reporter 则可用于报告整个应用的运行进度，本例中未使用。 
     * 
     */
  public static class TokenizerMapper 
       extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{
    
        /**
         * IntWritable, Text 均是 Hadoop 中实现的用于封装 Java 数据类型的类，这些类实现了WritableComparable接口，
         * 都能够被串行化从而便于在分布式环境中进行数据交换，你可以将它们分别视为int,String 的替代品。
     * 声明one常量和word用于存放单词的变量
     * //实现单词统计
	//最为关键的Map部分与Reduce部分，需要用户自己来写
	
	/**
	 * 本操作主要是进行map的数据处理
	 * 在Mapper的父类里面接收的内容如下：
	 * Object：输入数据的具体内容；
	 * Text：每行的文本数据；
	 * Text：每个单词分解后的统计结果；
	 * IntWritable：输出Map记录的结果；
         */
    private final static IntWritable one =new IntWritable(1);
    private Text word =new Text();
    /**
         * Mapper中的map方法：
         * void map(K1 key, V1 value, Context context)
         * 映射一个单个的输入k/v对到一个中间的k/v对
         * 输出对不需要和输入对是相同的类型，输入对可以映射到0个或多个输出对。
         * Context：收集Mapper输出的<k,v>对。
         * Context的write(k, v)方法:增加一个(k,v)对到context
         * 程序员主要编写Map和Reduce函数.这个Map函数使用StringTokenizer函数对字符串进行分隔,通过write方法把单词存入word中
     * write方法存入(单词,1)这样的二元组到context中
     */  
    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);
      }
    }
  }
  
  public static class IntSumReducer 
       extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> {
    
    private IntWritable result =new IntWritable();
    /**
         * Reducer类中的reduce方法：
      * void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context)
         * 中k/v来自于map函数中的context,可能经过了进一步处理(combiner),同样通过context输出    
         * * 本操作主要是进行reduce的数据处理
	 * 进行合并后数据的最终统计
	 * Reduce类要使用的数据类型如下：
	 * Text：Map输出的文本内容；
	 * IntWritable：Map处理得到的个数
	 * Text：Reduce输出文本
	 * IntWritable：Reduce的输出个数
       
         */
    public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, 
                       Context context
                       ) throws IOException, InterruptedException {
    
      int sum =0;
      for (IntWritable val : values) {
    
        sum += val.get();
      }
      result.set(sum);
      context.write(key, result);
    }
  }

  public staticvoid main(String[] args) throws Exception {
    
        /**
         * Configuration：map/reduce的j配置类，向hadoop框架描述map-reduce执行的工作
         */
    Configuration conf =new Configuration();
    String[] otherArgs =new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();
    if (otherArgs.length !=2) {
    
      System.err.println("Usage: wordcount <in> <out>");
      System.exit(2);
    }
    Job job =new Job(conf, "word count");    //设置一个用户定义的job名称
    job.setJarByClass(WordCount.class);
    job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);    //为job设置Mapper类
    job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);    //为job设置Combiner类
    job.setReducerClass(IntSumReducer.class);    //为job设置Reducer类
    job.setOutputKeyClass(Text.class);        //为job的输出数据设置Key类
    job.setOutputValueClass(IntWritable.class);    //为job输出设置value类
    FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));    //为job设置输入路径
    FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));//为job设置输出路径
    System.exit(job.waitForCompletion(true) ?0 : 1);        //运行job
  }
}

4，wordcount源码简化版

package com.ynnu;
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;

public class WordcountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable>{
    

Text k = new Text();
IntWritable v = new IntWritable(1);

@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context)	throws IOException, InterruptedException {
    

// 1 获取一行
String line = value.toString();

// 2 切割
String[] words = line.split(" ");

// 3 输出
for (String word : words) {
    

k.set(word); context.write(k, v);
}
}
}

package com.ynnu;

import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

public class WordcountReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>{
    

int sum;
IntWritable v = new IntWritable();

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

// 1 累加求和
sum = 0;
for (IntWritable count : values) {
     sum += count.get();
}

// 2 输出
v.set(sum); context.write(key,v);
}
}

package com.ynnu;

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;

public class WordcountDrive{
    
	

public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
    

// 1 获取配置信息以及封装任务
Configuration configuration = new Configuration(); 
Job job = Job.getInstance(configuration);

// 2 设置jar加载路径
job.setJarByClass(WordcountDrive.class);

// 3 设置map和reduce类
job.setMapperClass(WordcountMapper.class); 
job.setReducerClass(WordcountReducer.class);

// 4 设置map输出
job.setMapOutputKeyClass(Text.class); 
job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);

// 5 设置最终输出kv类型
job.setOutputKeyClass(Text.class); 
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

// 6 设置输入和输出路径
FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0])); 
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));

// 7 提交
boolean result = job.waitForCompletion(true);

System.exit(result ? 0 : 1);
}
}

5，总结

1，map函数就是输入为<偏移量int型,一行数据string型>把一行以空格划分的单词放在数组，然后从数组取出来放在string类型，并且标记为1，再放到文本类型。
此时对应输出为<一个数据string型，1int型>，对应的就是文本函数括号里的东西。
操作对象为一行，划分标记1。
2，reduce函数输入不是为<一个数据string类型，1>，因为自动对数据做了groupby操作，因此输入为<一个数据string类型，放了一串int类型的数组>，操作为对数组求和，然后放入文本类型，输出为**<一个数据类型，int型>**
操作对象为一个数据，和他对应的int数组求和。
3，job函数：
1）固定的配置信息
2）设置main函数
3）设置map，reduce函数
4）设置map的key输出，value输出
5）设置reduce的key输出，value输出
6）设置输入路径和输出路径