MapReduce是一种分布式计算模型，由Google在2004年提出，主要用于处理和生成大规模数据集。在Java中实现的MapReduce框架是Hadoop项目的核心部分，为开发者提供了一种简单、高效的方式来处理海量数据。该框架设计的目标是高可伸缩性和容错性，使得在成千上万台机器上并行处理任务成为可能。 MapReduce的工作流程分为两个主要阶段：Map阶段和Reduce阶段，以及中间的Shuffle和Sort阶段。

  1. Map阶段：

  2. 输入数据被分割成多个块（Input Splits），每个块在相应节点上运行一个Map任务。

  3. Map函数接收键值对作为输入，进行特定的业务逻辑处理，产生新的键值对作为输出。

  4. 输出的键值对是临时的，会被存储到内存中，内存不足时会溢写到磁盘上。

  5. Shuffle阶段：

  6. Shuffle过程负责将Map任务产生的中间结果按照键进行排序和分区，确保相同键的值被分发到同一个Reduce任务。

  7. Sort阶段：

  8. 中间结果进行排序，保证所有属于同一个键的记录整理在一起，这对Reduce阶段的处理非常关键。

  9. Reduce阶段：

  10. Reduce任务从Map任务获取排序后的键值对，通常通过网络拉取。

  11. Reduce函数接收一个键的所有相关值，对其进行聚合操作，产生最终的键值对。

  12. 这些最终的键值对是MapReduce作业的输出，可以保存到HDFS或其他存储系统中。

在Java中，开发MapReduce作业涉及到创建以下类：

  • Mapper: 实现org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper接口，定义Map函数。

  • Reducer: 实现org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer接口，定义Reduce函数。

  • Driver: 配置作业，设置输入输出路径，指定Mapper和Reducer类，然后提交作业到集群。

此外，还需编写配置文件，例如mapred-site.xml和hdfs-site.xml，指定Hadoop集群的相关参数。在移动环境下，MapReduce框架需考虑资源限制和网络延迟等问题。Hadoop提供了MiniCluster，一个可以在单机上模拟Hadoop集群的测试环境，便于开发者在本地调试MapReduce作业。