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一.MapReduce2.0编程模型
关于MR编程模型请参考上一篇：【Hadoop入门学习系列之四】MapReduce 2.0应用场景和原理、基本架构和编程模型
二.MapReduce2.0编程接口
三种编程方式
Java（最原始的方式）
Java编程接口组成；
旧API所在java包：org.apache.hadoop.mapred
新API所在java包 ：org.apache.hadoop.mapreduce
新API具有更好的扩展性；
两种编程接口只是暴露给用户的形式不同而已，内部执行引擎是一样的；
旧API可以完全兼容Hadoop 2.0，但新API不行
从hadoop 1.0.0开始，所有发行版均包含新旧 两类API；
Hadoop Streaming（支持多语言）
与Linux管道机制一致
通过标准输入输出实现进程间通信
标准输入输出是任何语言都有的
几个举例：
cat 1.txt | grep “ dong” | sort
cat 1.txt | python grep.py | java sort.jar
Hadoop Pipes（支持C/C++）
备注： Java编程接口是所有编程方式的基础；不同的编程接口只是暴露给用户的形式不同而已，内部执行引擎是一样的； 不同编程方式效率不同。
三. MapReduce2.0编程步骤及演示，以WordCount为例【java版】
1.WordCount问题
2.Map阶段
3.Reduce阶段
4.mapper设计与实现
5.reducer设计与实现
6.main函数设计与实现
7.程序运行
8.问题整理
【1】输入数据格式解析
使用默认的TextInputFormat
每个Map Task处理一个split；
一个split大小等于一个block【也可以是多个】；
如果最后一行数据被截断，则读取后一个block前半部分；
转换成key/value对， key是偏移量， value是行内容。
【2】数据流
【3】输入数据解析
public interface InputFormat<K, V> {
InputSplit[] getSplits(JobConf job, int numSplits) throws IOException;
RecordReader<K, V> getRecordReader(InputSplit split,
JobConf job,
Reporter reporter) throws IOException;
}
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默认为TextInputFormat，针对文本文件的；
用户可通过参数mapred.input.format.class设置 InpuFormat实现
【4】Mapper—map处理逻辑
public interface Mapper<K1, V1, K2, V2> extends JobConfigurable, Closeable {
void map(K1 key, V1 value, OutputCollector<K2, V2> output, Reporter reporter)
throws IOException;
}
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新API位于org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper中
【5】Partitioner—map输出结构分片
org.apache.hadoop.mapred（旧API）：
public interface Partitioner<K2, V2> extends JobConfigurable {
int getPartition(K2 key, V2 value, int numPartitions);
}
org.apache.hadoop.mapreduce（新API）：
public abstract class Partitioner<KEY, VALUE> {
public abstract int getPartition(KEY key, VALUE value, int numPartitions);
}
6.Reducer—reduce处理逻辑
org.apache.hadoop.mapred（旧API）：
public interface Reducer<K2, V2, K3, V3> extends JobConfigurable, Closeable {
void reduce(K2 key, Iterator<V2> values,
OutputCollector<K3, V3> output, Reporter reporter)
throws IOException;
}
新API位于org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer中
7.小结
四.总结
本篇以经典的例子wordcount来详细介绍MR的编程过程和思想，非常有参考学习价值，自己一定要自己多敲几遍代码代码，熟练掌握其中的代码执行原理，未之后的研究hadoop的源码打好基础。
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