MapReduce的HelloWorld應用主要包括兩個階段：Map階段和Reduce階段。在Map階段，我們需要定義一個函數，將輸入數據映射到鍵值對；在Reduce階段，我們需要定義一個函數，將具有相同鍵的值進行合并。以下是一個簡單的Python實現：，，``python，from mrjob.job import MRJob，，class HelloWorld(MRJob):，， def map(self, key, value):， # 將輸入數據映射到鍵值對， yield "hello", 1，， def reduce(self, key, values):， # 將具有相同鍵的值進行合并， yield key, sum(values)，，if __name__ == '__main__':， HelloWorld().run()，`，，這個示例中，我們使用了一個名為mrjob的Python庫來簡化MapReduce任務的編寫。在map函數中，我們將每個輸入數據映射到一個鍵值對（"hello", 1），然后在reduce函數中，我們將具有相同鍵的值相加。通過運行HelloWorld().run()`來執行MapReduce任務。

創建HelloWorld應用

（圖片來源網絡，侵刪）

步驟1：安裝Hadoop和MapReduce

確保你已經安裝了Hadoop和MapReduce，如果沒有，請參考官方文檔進行安裝。

步驟2：編寫Mapper類

創建一個名為HelloWorldMapper.java的文件，并編寫一個繼承自Mapper類的自定義Mapper類，在這個類中，我們將實現map方法，該方法將輸入的文本行轉換為鍵值對。

import java.io.IOException;import org.apache.hadoop.io.IntWritable;import org.apache.hadoop.io.LongWritable;import org.apache.hadoop.io.Text;import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;public class HelloWorldMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {    private final static IntWritable one = new IntWritable(1);    private Text word = new Text();    public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {        String line = value.toString();        StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(line);        while (tokenizer.hasMoreTokens()) {            word.set(tokenizer.nextToken());            context.write(word, one);        }    }}

步驟3：編寫Reducer類

（圖片來源網絡，侵刪）

創建一個名為HelloWorldReducer.java的文件，并編寫一個繼承自Reducer類的自定義Reducer類，在這個類中，我們將實現reduce方法，該方法將Mapper輸出的鍵值對進行匯總。

import java.io.IOException;import org.apache.hadoop.io.IntWritable;import org.apache.hadoop.io.Text;import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;public class HelloWorldReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {    public 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));    }}

步驟4：編寫驅動類

創建一個名為HelloWorldDriver.java的文件，并編寫一個包含main方法的驅動類，在這個方法中，我們將配置和運行MapReduce作業。

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 or（HTTpS://WWW.KEngnIaO.cOM）g.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;public class HelloWorldDriver {    public static void main(String[] args) throws Exception {        if (args.length != 2) {            System.err.println("Usage: HelloWorld <input path> <output path>");            System.exit(1);        }        Configuration conf = new Configuration();        Job job = Job.getInstance(conf, "hello world");        job.setJarByClass(HelloWorldDriver.class);        job.setMapperClass(HelloWorldMapper.class);        job.setCombinerClass(HelloWorldReducer.class);        job.setReducerClass(HelloWorldReducer.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);    }}

步驟5：編譯和運行程序

使用以下命令編譯Java文件：

（圖片來源網絡，侵刪）

$ javac classpathhadoop classpath HelloWorld*.java

使用以下命令運行程序：

$ java classpathhadoop classpath:./ HelloWorldDriver input_path output_path

input_path是包含輸入數據的HDFS路徑，output_path是要存儲結果的HDFS路徑。

問題與解答

問題1： MapReduce中的Mapper和Reducer的作用是什么？

答案1： 在MapReduce框架中，Mapper負責處理輸入數據并將其轉換為一組中間鍵值對，Reducer則接收這些中間鍵值對，并對具有相同鍵的所有值進行處理，以生成最終的結果，Mapper負責數據的過濾和轉換，而Reducer負責數據的聚合和歸約。

---