MapReduce Java API接口有哪些关键特性和用途？

MapReduce核心Java API类和接口

MapReduce应用开发步骤

1、创建Mapper类：Mapper类是用来处理输入数据并生成中间键值对的，一个简单的单词计数的Mapper类可以如下实现：

public class WordCounterMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable>{
    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
        while (itr.hasMoreTokens()) {
            context.write(new Text(itr.nextToken()), new IntWritable(1));
        }
    }
}

2、创建Reducer类：Reducer类用来聚合Mapper产生的中间键值对，一个简单的单词计数的Reducer类可以如下实现：

public class WordCounterReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        int sum = 0;
        for (IntWritable val : values) {
            sum += val.get();
        }
        context.write(key, new IntWritable(sum));
    }
}

3、设置和提交Job：使用org.apache.hadoop.mapreduce.Job类来设置作业的各种属性，并提交作业到集群运行，示例代码如下：

public static void main(String[] args) throws Exception {
    Configuration conf = new Configuration();
    Job job = Job.getInstance(conf, "word count");
    job.setJarByClass(WordCount.class);
    job.setMapperClass(WordCounterMapper.class);
    job.setCombinerClass(WordCounterReducer.class);
    job.setReducerClass(WordCounterReducer.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);
}

FAQs

1、问题：MapReduce中的Combiner是什么？它的作用是什么？

解答：Combiner是运行在Mapper和Reducer之间的一个组件，它的作用是对Mapper的输出进行局部汇总，从而减少网络传输的数据量，提高整个作业的效率，需要注意的是，Combiner的输出必须是可以被Reducer接受的格式。

2、问题：在MapReduce作业中，为什么需要设置InputFormat和OutputFormat？

解答：InputFormat负责定义如何从输入源读取数据并切分成键值对供给Mapper，而OutputFormat负责定义如何将Reducer的输出写入到HDFS或其他存储系统中，通过设置合适的InputFormat和OutputFormat，可以确保数据的正确读取和写入，满足不同数据处理需求。