可以通过一个简单的例子来说明MapReduce到底是什么：

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　　我们要统计一个大文件中的各个单词出现的次数。由于文件太大。我们把这个文件切分成如果小文件，然后安排多个人去统计。这个过程就是”Map”。然后把每个人统计的数字合并起来，这个就是“Reduce"。

　　上面的例子如果在MapReduce去做呢，就需要创建一个任务job，由job把文件切分成若干独立的数据块，并分布在不同的机器节点中。然后通过分散在不同节点中的Map任务以完全并行的方式进行处理。MapReduce会对Map的输出地行收集，再将结果输出送给Reduce进行下一步的处理。

　　对于一个任务的具体执行过程，会有一个名为"JobTracker"的进程负责协调MapReduce执行过程中的所有任务。若干条TaskTracker进程用来运行单独的Map任务，并随时将任务的执行情况汇报给JobTracker。如果一个TaskTracker汇报任务失败或者长时间未对本身任务进行汇报，JobTracker会启动另外一个TaskTracker重新执行单独的Map任务。

下面的具体的代码实现： 1. 编写wordcount的相关job

(1)eclipse下创建相关maven项目，依赖jar包如下（也可参照hadoop源码包下的hadoop-mapreduce-examples项目的pom配置）

　　注意：要配置一个maven插件maven-jar-plugin，并指定mainClass

  
   junit
   junit
   4.11
  
  
    org.apache.hadoop
    hadoop-mapreduce-client-core
    2.5.2
  
  
    org.apache.hadoop
    hadoop-common
    2.5.2
  
 
 
 
   
     
  org.apache.maven.plugins
   maven-jar-plugin
   
    
     
      com.xxx.demo.hadoop.wordcount.WordCount
     
    
   
  
   
 

当前文章：hadoop的wordcount实例代码-创新互联
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