WordCount处理过程
Hadoop mapreduce过程key 和value分别存什么值
转自：https://www.cnblogs.com/gaopeng527/p/5436820.html
这里以wordCount为例，直接看图就懂了：
（1）inputFormat将hdfs上要处理的文件一行一行的读入，将文件拆分成splits，由于测试用的文件较小，所以每个文件为一个split，并将文件按行分割形成<key,value>对，如图4-1所示。这一步由MapReduce框架自动完成，其中偏移量（即key值）包括了回车所占的字符数（Windows和Linux环境会不同）。
这里是把每个文件按行处理，下图有两个文件，每个文件有两行，每一行的开头字符所在位置的偏移量 ，第一行的开头偏移量自然是0,hello world共10个偏移量，加上中间的空格11个偏移量，回车再算一个，第二行的开头偏移量是12.
图4-1 分割过程
2）将分割好的<key,value>对交给用户定义的map方法进行处理，生成新的<key,value>对，如图4-2所示。
这里是用户自定义的map处理程序，每一行的字符按“ ” 分割，分割的每一个元素都记为1，也就是map节点的所有value都是1
图4-2 执行map方法
3）得到map方法输出的<key,value>对后，Mapper会将它们按照key值进行排序，并执行Combine过程，将key至相同value值累加，得到Mapper的最终输出结果。如图4-3所示。
图4-3 Map端排序及Combine过程
4）Reducer先对从Mapper接收的数据进行排序，再交由用户自定义的reduce方法进行处理，得到新的<key,value>对，并作为WordCount的输出结果，如图4-4所示。
图4-4 Reduce端排序及输出结果
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