引子

随着移动互联网时代的到来，大数据时代 也随之而至。无数的信息流与数据流在各种系统和设备中涌动，如何高效地存储与处理这些海量数据，成为了当今技术领域的一大挑战。作为Apache旗下的分布式存储与计算框架，Hadoop 一直在大数据处理领域占有重要地位，凭借其强大的扩展性和可靠性，广泛应用于各类大规模数据处理任务。

本文将借鉴Hadoop的设计思想，使用Java实现其一大核心功能：MapReduce（分布式计算模型），以此展示如何通过并行计算解决海量数据处理问题。

认识Hadoop

既然是要借鉴设计，自然也就需要我们先对Hadoop来细细地“盘”一下，毕竟工欲善其事必先利其器。那么，就让我来用很多人都做过的图书管理系统来帮大家梳理一下。

1.Hadoop本身：图书馆管理系统

想象你是一家超大型图书馆的馆长，这个图书馆有成千上万的书籍，Hadoop就是一个强大的管理系统，可以帮助你有效地存储、管理和处理这些书籍的信息。

那么作为管理这些图书的Hadoop此时就面临着两个关键问题需要解决：

为了实现这两个目标，Hadoop就引入了HDFS和 MapReduce，它们分别负责存储和处理数据。

2.HDFS:图书馆的书架和仓库系统

HDFS（Hadoop Distributed File System）负责数据存储，就像图书馆中的书架和仓库系统，负责存储所有的书籍。

它的存储方式结合图书馆具有以下几个特点：

3.MapReduce:图书馆的任务分配系统

在图书馆的管理系统中，除了需要分布式存储书籍外，还需要对这些书籍进行查询、统计和分析工作。为了高效处理这些任务，图书馆采用了MapReduce来对任务进行分配。这个系统通过将任务拆分为多个步骤，并行分配给不同的管理员（节点），从而加快任务的执行速度。

MapReduce主要分为两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。

3-1.Map阶段（映射阶段）

假设你想知道图书馆里每本书的借阅次数。图书馆不会让一个管理员去统计所有书籍的借阅信息，而是将统计任务分配给多个房间的管理员。每个管理员只负责统计自己房间内的书籍借阅情况，并生成一个中间结果。这就是 Map阶段：每个节点负责处理自己存储的数据，生成键值对结果。

对应到实际的Hadoop系统中，Map阶段会将大规模的数据集分成多个小块，由不同的节点并行处理。每个节点负责处理自己的一部分数据，并输出中间的键值对结果。

3-2.Reduce阶段（归约阶段）

当每个房间的管理员将统计结果交给馆长后，馆长会将这些结果汇总，得到整个图书馆的借阅统计信息。这就是 Reduce 阶段：汇总Map阶段生成的键值对，得到最终的统计结果。

在 Hadoop 中，Reduce 阶段会接收来自多个Map任务的中间结果，并对这些结果进行汇总或聚合，最终生成用户所需要的输出结果。

3-3.并行与容错

每个房间的管理员可以同时统计各自房间书籍的数量，如果某个房间管理员今天请假了没来，馆长也会为这个房间指定一个临时管理员来接手任务。

MapReduce的最大优势在于它的并行处理能力。由于每个节点可以独立地处理自己的一部分数据，整个任务可以被拆分为多个小任务并行执行，这极大提高了任务的处理速度。此外，若某个节点在执行任务时发生故障，MapReduce系统能够自动重新分配任务，确保整个作业的顺利完成。

而这些也是我们今天需要实现的点。

技术实现

Hadoop在本地安装后，可以以两种模式运行，分别是本地模式和伪分布式模式。在本地模式下，它会在单个 JVM 实例中运行，不依赖于 HDFS、YARN 或 MapReduce。所有的计算都在本地机器的文件系统上进行。因此，更适合我们此时的快速开发和测试。当然，别忘了引入相关依赖：

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.hadoopgroupId>
        <artifactId>hadoop-commonartifactId>
        <version>3.3.6version>
    dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.hadoopgroupId>
        <artifactId>hadoop-mapreduce-client-coreartifactId>
        <version>3.3.6version>
    dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.hadoopgroupId>
        <artifactId>hadoop-mapreduce-client-appartifactId>
        <version>3.3.6version>
    dependency>
dependencies>

实现MapReduce任务

首先，我们先通过Java实现一个简单的任务-统计一段文本中的单词出现次数。首先先来实现map接口，还记得我们前面提到的map阶段是各个节点处理自己的数据。在当前的任务下，就是对文本进行分词统计即可，代码如下：

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import java.io.IOException;
public class WordCountMapper extends Mapper {
    private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
    private Text word = new Text();
    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        String[] words = value.toString().split("\s+");
        for (String w : words) {
            word.set(w);

            context.write(word, one);
        }
    }
}

map实现后，我们接下来继续reduce阶段，来汇总Mapper产生的中间结果，将相同单词的频次加起来。

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import java.io.IOException;
public class WordCountReducer extends Reducer {
    private IntWritable result = new IntWritable();
    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        int sum = 0;
        for (IntWritable val : values) {
            sum += val.get();
        }
        result.set(sum);
        context.write(key, result);
    }
}

最后是编写我们的任务入口，负责配置并提交MapReduce作业

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 WordCountJob {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        if (args.length != 2) {
            System.err.println("Usage: WordCountJob  
");
            System.exit(-1);
        }
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf, "Word Count");
        job.setJarByClass(WordCountJob.class);
        job.setMapperClass(WordCountMapper.class);
        job.setReducerClass(WordCountReducer.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}

我们准备一个txt文本，用我们的作业简单测试下效果，如下：

运行计数作业后，输出结果如下：

可以看到，我们这个简单的MapReduce任务就实现了。