Hadoop中如何实现MapReduce进行单词计数？

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首先，Hadoop会将输入数据分割成较长的输入片段（input split）或分发片段到MapReduce。Hadoop为每个片段创建一个map任务，由用户自定义的map函数来分析每个片段中的记录。

首先，Hadoop会把输入数据划分成等长的输入分片(input split) 或分片发送到MapReduce。Hadoop为每个分片创建一个map任务，由它来运行用户自定义的map函数以分析每个分片中的记录。在我们的单词计数例子中，输入是多个文件，一般一个文件对应一个分片，如果文件太大则会划分为多个分片。map函数的输入以 1.Map与Reduce过程 1.1 Map过程

首先，Hadoop会把输入数据划分成等长的输入分片(input split) 或分片发送到MapReduce。Hadoop为每个分片创建一个map任务，由它来运行用户自定义的map函数以分析每个分片中的记录。在我们的单词计数例子中，输入是多个文件，一般一个文件对应一个分片，如果文件太大则会划分为多个分片。map函数的输入以<key, value>形式做为输入，value为文件的每一行，key为该行在文件中的偏移量(一般我们会忽视)。这里map函数起到的作用为将每一行进行分词为多个word，并在context中写入<word, 1>以代表该单词出现一次。