//首先要定义四个泛型的类型

//keyin:  LongWritable    valuein: Text

//keyout: Text            valueout:IntWritable

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

//map方法的生命周期：  框架每传一行数据就被调用一次

//key :  这一行的起始点在文件中的偏移量

//value: 这一行的内容

@Override

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

//拿到一行数据转换为string

String line = value.toString();

//将这一行切分出各个单词

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

//遍历数组，输出<单词，1>

for(String word:words){

context.write(new Text(word), new IntWritable(1));

}

}

}

//生命周期：框架每传递进来一个kv 组，reduce方法被调用一次

@Override

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

//定义一个计数器

int count = 0;

//遍历这一组kv的所有v，累加到count中

for(IntWritable value:values){

count += value.get();

}

context.write(key, new IntWritable(count));

}

}

public class WordCountRunner {

//把业务逻辑相关的信息（哪个是mapper，哪个是reducer，要处理的数据在哪里，输出的结果放哪里……）描述成一个job对象

//把这个描述好的job提交给集群去运行

public static void main(String[] args) throws Exception {

Configuration conf = new Configuration();

Job wcjob = Job.getInstance(conf);

//指定我这个job所在的jar包

//wcjob.setJar("/home/hadoop/wordcount.jar");

wcjob.setJarByClass(WordCountRunner.class);

wcjob.setMapperClass(WordCountMapper.class);

wcjob.setReducerClass(WordCountReducer.class);

//设置我们的业务逻辑Mapper类的输出key和value的数据类型

wcjob.setMapOutputKeyClass(Text.class);

wcjob.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);

//设置我们的业务逻辑Reducer类的输出key和value的数据类型

wcjob.setOutputKeyClass(Text.class);

wcjob.setOutputValueClass(IntWritable.class);

//指定要处理的数据所在的位置

FileInputFormat.setInputPaths(wcjob, "hdfs://hdp-server01:9000/wordcount/data/big.txt");

//指定处理完成之后的结果所保存的位置

FileOutputFormat.setOutputPath(wcjob, new Path("hdfs://hdp-server01:9000/wordcount/output/"));

//向yarn集群提交这个job

boolean res = wcjob.waitForCompletion(true);

System.exit(res?0:1);

}