MapReduce执行过程

大数据的时代， 到处张嘴闭嘴都是Hadoop, MapReduce, 不跟上时代怎么行？ 可是对一个hadoop的新手， 写一个属于自己的MapReduce程序还是小有点难度的， 需要建立一个maven项目， 还要搞清楚各种库的依赖， 再加上编译运行， 基本上头大两圈了吧。 这也使得很多只是想简单了解一下MapReduce的人望而却步。

本文会教你如何用最快最简单的方法编写和运行一个属于自己的MapReduce程序， let's go!

首先有两个前提：

1 有一个已经可以运行的hadoop 集群（也可以是伪分布系统)， 上面的hdfs和mapreduce工作正常 （这个真的是最基本的了， 不再累述， 不会的请参考 >

Stream（流）是一个来自数据源的元素队列并支持聚合 *** 作

<strong元素队列< strong="">元素是特定类型的对象，形成一个队列。 Java中的Stream并不会存储元素，而是按需计算。

数据源 流的来源。 可以是集合，数组，I/O channel， 产生器generator 等。

聚合 *** 作 类似SQL语句一样的 *** 作， 比如filter, map, reduce, find, match, sorted等。

可以试试这个输出什么：

String[] strarr = {"abc", "defg", "vwxyz"};

int iSum = Arraysstream(strarr)

mapToInt(s -> slength())

sum();

Systemoutprintln("长度和: "+iSum);

扩展资料：

Java还包括一个类的扩展集合，分别组成各种程序包（Package），用户可以在自己的程序中使用。例如，Java提供产生图形用户接口部件的类（javaawt包），这里awt是抽象窗口工具集（abstract windowing toolkit）的缩写，处理输入输出的类（javaio包）和支持网络功能的类（javanet包）。

参考资料来源：百度百科-Java

mapreduce支持几种特定的压缩格式，会自行对这些格式的压缩包进行解压缩 *** 作。具体实现在LineRecordReader类中，该类继承自RecordReader，是MapReduce中用于读取文件的类，该类在读取文件内容前会根据文件后缀判断是否进行解压缩。

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