1、MapReduce編程模型概述
MapReduce應用廣泛的原因之一在於它的易用性。它提供了一個因高度抽象化而變得異常簡單的編程模型。MapReduce是在總結大量應用的共同特點的基礎上抽象出來的分佈式計算框架，它適用的應用場景往往具有一個共同的特點：任務可被分解成相互獨立的子問題。基於該特點，MapReduce編程模型給出了其分佈式編程方法，共分5個步驟：
迭代（iteration）：遍歷輸入數據，並將之解析成key/value對；
將輸入key/value對映射（map）成另外一些key/value對；
依據key對中間數據進行分組（grouping）;
以組爲單位對數據進行規約（reduce）；
迭代。將最終產生的key/value對保存到輸出文件中。
MapReduce將計算過程分解成以上5個步驟帶來的最大好處是組件化和並行化。
爲了實現MapReduce編程模型，Hadoop設計了一系列對外編程接口。從MapReduce自身的命名特點可以看出，MapReduce由兩個階段組成：Map階段和Reduce階段。用戶只需要編寫map()和reduce()兩個方法，即可完成簡單的分佈式程序的設計實現。
map()方法以key/value對作爲輸入，產生另外一系列key/value對作爲中間輸出寫入本地磁盤。MapReduce框架會自動將這些中間數據按照key值進行聚集，且key值相同（用戶可以設定聚集策略，默認情況下是對key值進行哈希取模）的數據被統一交給reduce()方法處理。
reduce()方法以key及對應的value列表作爲輸入，經合併key相同的value值後，產生另外一系列key/value對作爲最終輸出寫入HDFS。
2、MapReduce編程入門之”HelloWorld”
下面以MapReduce中的“helloworld”程序——WordCount爲例介紹程序設計方法。
“hello world”程序是我們學習任何一門編程語言編寫的第一個程序，它簡單且易於理解，能夠幫助我們快速入門。同樣，分佈式處理框架也有自己的“hello world”程序：WordCount。它完成的功能是統計輸入文件中的每個單詞出現的次數。
下面是本人自己編寫的HelloWorld程序——MyWordCount。
MyWordCountMapper.java程序代碼，如下圖所示。因爲MyWordCount是這篇文章的第一個程序，因此在這裏就做詳細的解釋，後續的程序就只做簡單的註釋了。
MyWordCountReducer.java程序代碼，如下圖所示。
MyWordCountMain.java主程序代碼，如下圖所示。
編寫完MapReduce程序後，按照一定的規則制定程序的輸入和輸出目錄，並提交到Hadoop集羣中。作業在Hadoop中的執行過程如下圖所示。Hadoop將輸入數據切分成若干個輸入分片（input split），並將每個split交給一個Map Task處理；Map Task不斷地從對應的split中解析出一個個key/value對，並調用map()方法進行處理，處理完之後根據Reduce Task個數將結果分成若干個分區（partition）寫到本地磁盤；同時，每個Reduce Task從每個Map Task上讀取屬於自己的那個partition，然後使用基於排序的方法將key相同的數據聚集在一起，調用reduce()方法進行處理，並將最終結果輸出到文件中。
下圖爲MyWordCount程序執行的過程。
MyWordCount程序在HDFS上執行的結果，如下圖所示。
細心的你也許已經注意到，上面的程序還缺少三個基本組件，它們的功能分別是：1、指定輸入文件格式。將輸入數據切分成若干個split，且將每個split中的數據解析成一個個map()方法要求的key/value對；2、確定map()方法產生的每個key/value對發給哪個Reduce Task方法處理；3、指定輸出文件格式，即每個key/value對以何種形式保存到輸出文件中。
在Hadoop MapReduce中，這三個組件分別是InputFormat、Partitioner和OutputFormat，它們均需要用戶根據自己的應用需求進行配置。而對於上面的WordCount程序實例，默認情況下Hadoop採用的默認實現正好可以滿足要求，因而不必再提供。綜合來看，Hadoop MapReduce對外提供了5個可編程組件，分別是InputFormat、Mapper、Partitioner、Reducer以及OutputFormat。
下面再舉一個比較簡單的例子，對一張員工表求每個部門的工資總額，表中的數據內容如下圖所示，每一行的對應的列名分別爲：
1、員工號；2、員工姓名；3、職務；4、老闆號；5、入職日期；6、工資；7、獎金；8、部門號。
該實例的MapReduce程序如下。
MyCountSalarySumMapper.java程序代碼，如下圖所示。
MyCountSalarySumReducer.java程序代碼，如下圖所示。
MyCountSalarySumMain.java主程序代碼，如下圖所示。
該實例的MapReduce程序運行結果，如下圖所示。
3、MapReduce的核心——Shuffle(洗牌)
Shuffle的本意是洗牌，它把一組有一定規則的數據儘可能地轉換成一組無規則的數據，越隨機越好。MapReduce中的Shuffle過程更像是洗牌的逆過程，把一組無規則的數據儘可能地轉換成一組具有一定規則的數據。
從前面的編程實踐中我們已經知道，MapReduce計算模型包括兩個重要的階段：Map是映射，負責數據的過濾分發；Reduce是規約，負責數據的計算歸併。Reduce的數據來源於Map，Map的輸出就是Reduce的輸入，Reduce通過Shuffle過程來獲取數據。
從Map輸出到Reduce輸入的整個過程可以廣義地稱作爲Shuffle。Shuffle橫跨Map端和Reduce端，在Map端包含Partition、Sort和Spill過程，在Reduce端包含copy和sort過程，整個Shuffle過程如下圖所示：
A、Map端
當Map程序開始產生結果的時候，並不是直接寫到文件，而是利用緩存做一些排序方面的預處理工作。每個Map任務都有一個循環內存緩衝區（默認爲100MB），當緩存的數據大小達到80%時，後臺Spill線程就會將緩存的數據寫出到文件，此時Map任務可以繼續輸出結果，但如果緩衝區滿了，則Map任務將暫停等待。
Map程序寫出到文件使用round-robin方式，在寫出到文件之前，先將數據按照Reduce進行分區，對於每一個分區，都會在內存中根據key進行排序，如果配置了Combiner，則排序後執行Combiner（Combiner的使用，可以減少寫入文件和傳輸的數據，提高MapReduce程序的運行效率）。
每當Map程序輸出的結果達到緩衝區的閾值時，都會創建一個文件，在Map程序運行結束時，可能會產生大量的文件。在Map完成前，會將這些文件進行合併和排序，如果文件的數量超過3個，則合併後會再次運行Combiner（1或2個就沒有這個必要了）。如果配置了壓縮，則最終寫入的文件會先進行壓縮，這樣可以減少寫入和傳輸的數據。一旦Map完成，則通知任務管理器，此時Reduce程序就可以開始複製Map的結果數據。
B、Reduce端
Reduce任務通過HTTP向各個Map任務拖取它所需要的數據，每個節點都會啓動一個常駐的HTTP Server，其中一項服務就是響應Reduce拖取Map數據。當有MapOutput的HTTP請求過來的時候，HTTP Server就讀取相應的Map輸出文件中對應這個Reduce部分的數據，然後通過網絡流輸出給Reduce任務。
Map輸出的結果數據都存放在運行Map任務的機器的本地磁盤上，如果Map輸出的結果數據較小就直接讀入到內存中，如果Map輸出的結果數據較大，則需要存放到磁盤上。這樣Reduce任務拖過來的數據有些放在內存中，有些放在磁盤上，需要先對這些數據做一個全局合併操作後，再執行Reduce方法，最終Reduce結果輸出到HDFS文件系統中。
4、MapReduce的特性
A、排序
數據排序是執行許多任務時要完成的第一步工作，比如學生成績評比、數據建立索引等。MapReduce程序默認已經對輸出到HDFS文件的數據進行了排序，它是根據Map端的輸出key值來進行排序，如果key值的數據類型爲數值型，則按照數值升序排序；如果key值爲字符串型，則按照字典升序排序。如果需要MapReduce程序按照我們的意願對輸出數據進行排序，則需要定義自己的比較器，下面仍使用員工表來測試該程序，代碼如下。
MySalarySortMapper.java程序代碼，如下圖所示。
MySalarySortComparator.java比較器程序代碼，如下圖所示。
MySalarySortMain.java主程序代碼，如下圖所示。
該實例的MapReduce程序運行結果，如下圖所示，第一列是按降序排序的員工工資，第二列是員工號。
B、序列化
在MapReduce程序中，數據通常需要通過網絡進行傳輸或者持久化到本地文件，因而需要對使用到的數據類型進行序列化，在MapReduce中，其基本數據類型都實現了序列化，因而可以直接進行使用。在MapReduce程序中，對一個實體類進行序列化，只需要在類定義時實現Writable接口即可。下面舉一個按照類中的多個數據進行排序的實例（對員工表中的數據，按照部門號和工資進行升序排序），由於該程序不僅使用到了數據實體類，還需要使用到比較器Comparator，因此需要繼承WritableComparable接口。該實例代碼如下。
注意：下面MyEmployeeEntity實體類get和set方法代碼沒有給出。
MyEmployeeEntity.java員工實體類程序代碼，如下圖所示。
MyEmployeeObjectSortMapper.java程序代碼，如下圖所示。
MyEmployeeObjectSortMain.java主程序代碼，如下圖所示。
該實例的MapReduce程序運行結果如下圖所示。從圖中可以看到，最後一列部門號是按照10,20,30升序排序，在部門號相同的情況下，又按照倒數第二列員工工資升序進行排序。
C、分區
在MapReduce程序中，使用分區可以將數據進行歸類存儲，並且能夠提高數據查詢的效率。默認情況下，在MapReduce中只有一個分區，使用的是HashPartitioner，根據key的hashcode%reducetask的結果來分區，一個分區對應HDFS上的一個輸出文件。如果要按照我們自己的需求進行分區，則需要自定義數據分發組件繼承抽象類：Partitioner。需要注意的是，分區是按照Map端輸出key的值來進行計算的。下面舉一個實例，對員工表按照部門號進行分區，代碼如下。
MyPartitionMapper.java程序代碼，如下圖所示。
MyPartitionPartitioner.java分區組件類程序代碼，如下圖所示。
MyPartitionReducer.java程序代碼，如下圖所示。
MyPartitionMain.java主程序代碼，如下圖所示。
該實例的MapReduce程序運行結果，如下圖所示。從圖中可以看到，程序的結果分別存放到了三個文件中，每個文件中存放的是一類部門號的員工。
D、合併
每一個Map可能會產生大量的輸出，Combiner的作用就是在Map端對輸出先做一次合併操作，以減少傳輸到Reducer端的數據量。Combiner最基本的功能是實現本地key的歸併，Combiner具有類似本地Reducer的作用。如果不用Combiner，那麼所有的結果都是Reducer完成，效率會相對低下；使用Combiner，先完成的Map會在本地進行聚合，提升速度。
需要注意的是，Combiner的使用要非常謹慎，因爲它在MapReduce過程中可能調用也可能不調用，可能調用一次也可能調用多次。Combiner的輸出是Reducer的輸入，如果Combiner是可插拔的，添加Combiner決不能改變最終的計算結果，所以Combiner只應該用於Reducer的輸入key/value與輸出key/value類型完全一致，且不影響最終結果的場合，比如累加、求最大值等。
下面舉個實例，求多個文件中所有數據的累加和，代碼如下。
MyCombineMapper.java程序代碼，如下圖所示。
MyCombineCombiner.java連接器組件類程序代碼，如下圖所示。
MyCombinerReducer.java程序代碼，如下圖所示。
MyCombinerMain.java主程序代碼，如下圖所示。
程序的輸入路徑爲：/data/，該目錄下包含三個文件，分別爲data1.txt，data2.txt，data3.txt，，程序運行時會依次讀取這三個文件中的內容，最終運行結果如下圖所示：
5、使用MapReduce實現倒排索引
倒排索引是文檔檢索系統中最常用的數據結構，被廣泛地應用於全文搜索引擎。它主要是用來存儲某個單詞（或詞組）在一個文檔或一組文檔中的存儲位置的映射，即提供了一種根據內容來查找文檔的方法。由於不是根據文檔來確定文檔所包含的內容，而是進行相反的操作，因而被稱爲倒排索引（Inverted Index）。
通常情況下，倒排索引由一個單詞（或詞組）以及相關的文檔列表組成，文檔列表中的文檔或者是標識文檔的ID號，或者是指文檔所在位置的URL，如下圖所示：
從上圖可以看到，單詞1出現在了{文檔1，文檔5，文檔8，… …}中，單詞2出現在了{文檔2，文檔6，文檔12，… …}中，而單詞3出現在了{文檔1，文檔5，文檔16，… …}中。在實際應用場景中，通常還需要給每個文檔添加一個權重值，用來表示每個文檔與搜索內容的相關度，如下圖所示。
最常見的是使用詞頻來作爲權重值，即記錄單詞在文檔中出現的次數。以英文單詞爲例，如下圖所示，索引文件中的“MapReduce”一行表示：“MapReduce”這個單詞在文本T0中出現過一次，在文本T1中出現過一次，在文本T2中出現過一次。當搜索條件爲“MapReduce”、“is”、“Simple”時，對應的集合爲：{T0，T1，T2}∩{T0，T1}∩{T0，T1}={T0，T1}，即文檔T0和T1包含了所要索引的全部單詞，而且只有T0是連續的。
更復雜的權重還可能要記錄單詞在多少個文檔中出現過，或者考慮單詞在文檔中的位置信息（單詞是否出現在標題中，反映了單詞在文檔中的重要性）等。下面舉一個倒排索引的實例：
實現上述倒排索引實例的MapReduce程序代碼如下。
MyRevertedIndexMapper.java程序代碼，如下圖所示。
MyRevertedIndexReducer.java程序代碼，如下圖所示。
MyRevertedIndexMain.java主程序代碼，如下圖所示。
該實例的MapReduce程序運行結果如下圖所示。從圖中可以看到，輸出結果按照單詞的字母順序進行了排序，這是MapReduce程序默認做的，結果與上面分析給出的圖是一致的。
6、使用MRUnit進行單元測試
使用MRUnit對MapReduce程序進行單元測試，需要從官網下載相應的jar包，下載地址爲：http://mrunit.apache.org/。其基本原理是結合使用了JUnit和EasyMock，核心的單元測試依賴於JUnit，並且MRUnit實現了一套Mock對象來控制MapReduce框架的輸入和輸出，從整體上來說，語法比較簡單。在使用的過程中，需要特別注意的是，將mrunit-1.1.0-hadoop2.jar添加到Build Path中，並且將mockito-all-1.8.5.jar從Build Path中去掉。
下面以MyWordCount程序爲例，簡單介紹下如何使用MRUnit對MapReduce程序進行單元測試。
測試MyWordCountMapper類的基本功能的單元測試方法代碼，如下圖所示。我們需要很清楚該類的功能邏輯，對於輸入的一條數據，輸出的結果是怎樣的，這樣才能在單元測試方法代碼中對輸入和輸出數據進行指定。當測試成功時，Eclipse工具會在界面左側的Junit區域以綠色進行提示。
測試MyWordCountReducer類的基本功能的單元測試方法代碼，如下圖所示。同樣地，我們也需要知道該類的功能邏輯，輸入數據和輸出數據分別是怎樣的，然後在測試方法代碼中進行指定。由於Reducer的輸入數據中，Value數據是一個集合，因此在測試方法中使用列表進行指定。
測試整個MyWordCount MapReduce程序的基本功能的單元測試方法代碼，如下圖所示。這個測試方法將自己編寫的Mapper類和Reducer類結合起來進行單元測試，由於MapReduce程序默認對數字和字母進行升序排序，因此在指定Reducer輸出數據時，需要嚴格按照順序進行設定，否則程序運行會失敗。
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參考文獻：
——《Hadoop技術內幕 深入理解MapReduce架構設計與實現原理》
——《CSDN其他博文》
——《潭州大數據課程課件》