MapReduce WordCount 流程
承接上篇的程式碼，這次計算的檔案有兩個：wordcount_target1 與 wordcount_target2，由於檔案容量小於HDFS一個block的大小(預設為64mb)，這兩個檔案被上傳至HDFS後分別會被儲存至兩個block。
程式開始執行運算時，在這個範例中首先會先執行map，預設會啟動2個 (與block數量相同) map來執行分散運算，最後reduce 會將所有的map運算結果進行最後的加總。
Map
在map階段會執行下列的程式碼：
@Override
public void map(Object key, Text value, Context context
) throws IOException, InterruptedException {
StringTokenizer st = new StringTokenizer(value.toString());
while (st.hasMoreTokens()) {
word.set(st.nextToken());
context.write(word, plugOne);
}
}
Map方法在處理資料時，只會一次處理檔案內的一行資料並且當成一個字串。首先會透過StringTokenizer將讀取進來字串，使用空白當作分割字串，並且組成鍵值配對(key-value pair)後傳出。
如果wordcount_target1被map讀取後執行，結果就會變這樣：
< I, 1>
< am, 1>
< Jack, 1>
< I, 1>
< am, 1>
< the, 1>
< king, 1>
< of, 1>
< the, 1>
< world, 1>
另一個map執行wordcount_target2檔案的結果就會如下列所示：
< I, 1>
< am, 1>
< Rose, 1>
< I, 1>
< am, 1>
< looking, 1>
< for, 1>
< Jack, 1>
Reduce
Map階段完成處理並送出key-value的結果後，接下來reduce就會接收所有map處理完的資料進行最後的運算。
@Override
public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,
Context context
) throws IOException, InterruptedException {
int reduceSum = 0;
for (IntWritable val : values) {
reduceSum += val.get();
}
result.set(reduceSum);
context.write(key, result);
}
在此階段reduce會把wordcount_target1與wordcount_target2經過map運算後key-value，再針對相同的key進行一次加總並且根據key排序，就是最後運算出來的結果：
< am, 4>
< for, 1>
< king, 1>
< looking, 1>
< of, 1>
< the, 2>
< world, 1>
< I, 4>
< Jack, 2>
< Rose, 1>
效能調整
如果有注意主程式(main)的話，可以看到有一個行程式碼：
job.setCombinerClass(WordCountReducer.class);
setCombinerClass 主要是用來讓map可以再進行一次運算。上面的程式碼指定了使用WordCountReducer.class，表示map會把運算結果進行一次reduce的運算。
wordcount_target1 經過CombinerClass的運算後，結果就會變這樣：
< am, 2>
< king, 1>
< of, 1>
< the, 2>
< world, 1>
< I, 2>
< Jack, 1>
而wordcount_target2 運算結果就變這樣：
< am, 2>
< for, 1>
< looking, 1>
< I, 2>
< Jack, 1>
< Rose, 1>
可以注意到這2個map結果，經過CombinerClass處理後，key-value個數一共減少了5個，換算成百分比就是少了5/18(27.8%)。當資料量非常大(數兆筆資料)的時候，運算次數減少27.8%是非常可觀的。所以善用CombinerClass可以加快mapreduce程式的運算時間！
最後
經過這一連串的介紹，想必大家對於Hadoop應該有更深一步的了解。Hadoop的篇章也到這邊告一個段落，接下來將邁入Big Data的資料庫：HBase。