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 */

package org.apache.hadoop.examples;

import java.io.IOException;

import java.util.StringTokenizer;

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.Mapper;

import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;

import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;

public class WordCount {

  public static class TokenizerMapper

       extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{

    private final static IntWritable one = new IntWritable(1);

    private Text word = new Text();

    public void map(Object key, Text value, Context context

                    ) throws IOException, InterruptedException {

      StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());

      while (itr.hasMoreTokens()) {

        word.set(itr.nextToken());

        context.write(word, one);

      }

    }

  }

  public static class IntSumReducer

       extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> {

    private IntWritable result = new IntWritable();

    public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,

                       Context context

                       ) throws IOException, InterruptedException {

      int sum = 0;

      for (IntWritable val : values) {

        sum += val.get();

      }

      result.set(sum);

      context.write(key, result);

    }

  }

  public static void main(String[] args) throws Exception {

    Configuration conf = new Configuration();

    String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();

    if (otherArgs.length != 2) {

      System.err.println("Usage: wordcount <in> <out>");

      System.exit(2);

    }

    Job job = new Job(conf, "word count");

    job.setJarByClass(WordCount.class);

    job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);

    job.setReducerClass(IntSumReducer.class);

    job.setOutputKeyClass(Text.class);

    job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

    FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));

    FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));

    System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);

  }

}

在Wordount.java中有两个静态内部类TokenizerMapper，IntSumReducer，关于静态内部类，可以参考另一篇文章
Java中的静态内部类。这两个类分别对应与MapReduce中的map和reduce。至于为什么要用静态的内部类，个人理解是这样的：一般一个简单作业（Job）包含了一个map过程和一个reduce过程，Job，Map，Reduce写在一个文件中便于文件的组织。但是，Hadoop内部需要使用反射的方式来实例化客户端的Map和Reduce，所以使用了静态内部类的方式，参考了StackOverflow上的一个帖子：
Do Mappers and Reducers in Hadoop have to be static classes?，如果不许要将Job，Map和Reduce组织在一起，完全可以将这三个类写在三个类文件中。

在程序的main函数中首先实例化一个Configuration，用于加载Hadoop的配置信息，然后就解析给程序传递的参数，这里我们传递了两个字符串参数，经过解析之后保存在有两个元素的数组otherArgs中，其中otherArgs[0]为要进行统计的文件的路径，otherArgs[1]为经过MapReduce计算之后的结果所保存的位置。

Job job = new Job(conf, "word count");

语句实例化一个Job对象，然后就为Job对像指定运行时所需的类

job.setJarByClass(WordCount.class);

表示告诉Hadoop集群，作业从哪个类开始运行，

job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);

表示执行哪个类的map方法，我们这里指定的是方法

 public void map(Object key, Text value, Context context

                    ) throws IOException, InterruptedException {

      StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());

      while (itr.hasMoreTokens()) {

        word.set(itr.nextToken());

        context.write(word, one);

      }

    }

这个方法对要进行map的每行数据，使用StringTokenizer类进行分割，分割出来的值在保存到context中进行，从而在reduce中进行单词数量统计。

 job.setReducerClass(IntSumReducer.class);

这行语句设置用于进行Reduce的类，告诉Hadoop集群执行哪个reduce函数：

 public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,

                       Context context

                       ) throws IOException, InterruptedException {

      int sum = 0;

      for (IntWritable val : values) {

        sum += val.get();

      }

      result.set(sum);

      context.write(key, result);

    }

在这个函数执行之前，Hadoop已经为我们将各个单词的个数大概的归并在一起了，函数的前两个参数是Text 类型和Iterable类型，参数名分别为key和alues，其中在这里key表示在map方法中分割得到的单词，values表示在map阶段统计的单词的数量（由于reduce阶段接收到多个数据结点发送过来的统计结果，所以对应于一个key，可能有多个value，所以将这些value都保存在一迭代器中，然后对迭代器进行遍历，这个过程以后再讨论。），遍历values迭代器，对每个key的数量进行汇总，然后再记录在context中。

job.setOutputKeyClass(Text.class);

job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

表示MapReduce执行结束之后，将结果保存在HDFS中时，保存的数据类型。这里将结果的key以Text类型保存，value以IntWritable类型保存。

 FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));

 FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));

分别表示输入和输出的路径。

这个程序相对于Hadoop的例子，我去掉了

job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);

这行语句，在Hadoop中，Combiner主要用于提升Hadoop的处理效率，为了集中于理解MapReduce，我去掉了这行代码，待以后讨论提升Hadoop性能时，再学习Combiner。