把我们的简单运算逻辑，很方便地扩展到海量数据的场景下，分布式运算。

Map作一些，数据的局部处理和打散工作。

Reduce作一些，数据的汇总工作。

这是之前的，weekend110的hdfs输入流之源码分析。现在，全部关闭断点。

 

//4个泛型中，前两个是指定mapper输入数据的类型，KEYIN是输入的key类型，VALUE是输入的value的类型

//map 和 reduce的数据输入输出是以key-value对的形式封装的

//默认情况下，框架传递给我们的mapper的输入数据中，key是要处理的文本中一行的起始偏移量，这一行的内容作为value

//mapreduce框架每读一行数据就调用一次该方法

    //具体业务逻辑就写在这个方法体中，而且我们业务要处理的数据已经被框架传递进来，在方法的参数中key-value

    //key是这一行数据的起始偏移量,value是这一行的文本内容

 

 

 

 

 

有这么多信息，可以封装到对象里，job对象，

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

如何批量换变量名快捷键是，alt + shift + r

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

/home/hadoop/app/hadoop-2.4.1/bin/hadoop fs -mkdir -r /wc/srcdata

 

 

 

 

 

 

 

 

 

/home/hadoop/app/hadoop-2.4.1/bin/hadoop

jar wc.jar cn.itcast.hadoop.mr.wordcount.WCRunner /wc/srcdata/ /wc/output/

 

以上是weekend110的wordcount的编写和提交集群运行。

 

 

 

要注意的是，路径。

/wc/srcdata/，其实也就是hdfs://weekend110:9000/wc/srcdata/

 

 

下面，weekend110的mr程序的本地运行模式，

出现错误，

Exception in thread "main" java.lang.UnsatisfiedLinkError: org.apache.hadoop.io.nativeio.NativeIO$Windows.access0(Ljava/lang/String;I)Z

 

 

http://www.linuxidc.com/Linux/2014-12/111065.htm

参考13，运行报错(11)：

 

缺乏hadoop.dll，下载hadoop.dll放到hadoop/bin目录下即可，

 

但是之后运行依然报错，还需要手动设置下hadoop在windows下的运行路径，

 

于是在Eclipse运行环境中，在运行的WordCount.java中，右键点击在下拉菜单栏里面选择Run Configurations，然后加上path的设置，Run顺利通过。参数如下图所示：

 

 

http://www.aboutyun.com/thread-8311-1-1.html

最后，还是报这个错误。

 

http://blog.csdn.net/congcong68/article/details/42043093

C:\Windows\System32下缺少hadoop.dll,把这个文件拷贝到C:\Windows\System32下面即可。

即，经过这折腾，问题得到了解决。

 

以上是mr程序的本地运行模式，需要注意地方是，

 

 

 

 

总共就这3个地方。

 

 

以上是weekend110的mr程度的本地运行模式

 

本文转自大数据躺过的坑博客园博客，原文链接：http://www.cnblogs.com/zlslch/p/5895120.html，如需转载请自行联系原作者