一、概论

    作为Hadoop程序员，他要做的事情就是：
    1、定义Mapper，处理输入的Key-Value对，输出中间结果。
    2、定义Reducer，可选，对中间结果进行规约，输出最终结果。
    3、定义InputFormat 和OutputFormat，可选，InputFormat将每行输入文件的内容转换为Java类供Mapper函数使用，不定义时默认为String。
    4、定义main函数，在里面定义一个Job并运行它。
    

    然后的事情就交给系统了。
    1.基本概念：Hadoop的HDFS实现了google的GFS文件系统，NameNode作为文件系统的负责调度运行在master，DataNode运行在每个机器上。同时Hadoop实现了Google的MapReduce，JobTracker作为MapReduce的总调度运行在master，TaskTracker则运行在每个机器上执行Task。

    2.main()函数，创建JobConf，定义Mapper，Reducer，Input/OutputFormat 和输入输出文件目录，最后把Job提交給JobTracker，等待Job结束。

    3.JobTracker，创建一个InputFormat的实例，调用它的getSplits()方法，把输入目录的文件拆分成FileSplist作为Mapper task 的输入，生成Mapper task加入Queue。

    4.TaskTracker 向 JobTracker索求下一个Map/Reduce。
      
     Mapper Task先从InputFormat创建RecordReader，循环读入FileSplits的内容生成Key与Value，传给Mapper函数，处理完后中间结果写成SequenceFile.
     Reducer Task 从运行Mapper的TaskTracker的Jetty上使用http协议获取所需的中间内容（33%），Sort/Merge后（66%），执行Reducer函数，最后按照OutputFormat写入结果目录。 

      TaskTracker 每10秒向JobTracker报告一次运行情况，每完成一个Task10秒后，就会向JobTracker索求下一个Task。

      Nutch项目的全部数据处理都构建在Hadoop之上，详见Scalable Computing with Hadoop。

二、程序员编写的代码

 （可以查看hadoop-examples-0.20.203.0.jar,里面也有一个类grep）

    我们做一个简单的分布式的Grep，简单对输入文件进行逐行的正则匹配，如果符合就将该行打印到输出文件。因为是简单的全部输出，所以我们只要写Mapper函数，不用写Reducer函数，也不用定义Input/Output Format。

package  demo.hadoop
public   class  HadoopGrep {
     public   static   class  RegMapper  extends  MapReduceBase  implements  Mapper {
               private  Pattern pattern;
               public   void  configure(JobConf job) {
                         pattern  =  Pattern.compile(job.get( " mapred.mapper.regex " ));
              }
              public   void  map(WritableComparable key, Writable value, OutputCollector output, Reporter reporter)
                     throws  IOException {
                         String text  =  ((Text) value).toString();
                         Matcher matcher  =  pattern.matcher(text);
                       if  (matcher.find()) {
                        output.collect(key, value);
             }
    }
 }

  private  HadoopGrep () {
 }  //  singleton 

public   static   void  main(String[] args)  throws  Exception {
  JobConf grepJob  =   new  JobConf(HadoopGrep. class );
  grepJob.setJobName( " grep-search " );
  grepJob.set( " mapred.mapper.regex " , args[ 2 ]);

  grepJob.setInputPath( new  Path(args[ 0 ]));
  grepJob.setOutputPath( new  Path(args[ 1 ]));
  grepJob.setMapperClass(RegMapper. class );
  grepJob.setReducerClass(IdentityReducer. class );
  JobClient.runJob(grepJob);
 }
}

          RegMapper类的configure()函数接受由main函数传入的查找字符串，map() 函数进行正则匹配，key是行数，value是文件行的内容，符合的文件行放入中间结果。
        main()函数定义由命令行参数传入的输入输出目录和匹配字符串，Mapper函数为RegMapper类，Reduce函数是什么都不做，直接把中间结果输出到最终结果的的IdentityReducer类，运行Job。

整个代码非常简单，丝毫没有分布式编程的任何细节。

三.运行Hadoop程序

        Hadoop这方面的文档写得不全面，综合参考GettingStartedWithHadoop 与Nutch Hadoop Tutorial 两篇后，再碰了很多钉子才终于完整的跑起来了，记录如下：     
3.1 local运行模式
       完全不进行任何分布式计算，不动用任何namenode,datanode的做法，适合一开始做调试代码。
       解压hadoop，其中conf目录是配置目录，hadoop的配置文件在hadoop-default.xml，如果要修改配置，不是直接修改该文件，而是修改hadoop-site.xml，将该属性在hadoop-site.xml里重新赋值。
       hadoop-default.xml的默认配置已经是local运行，不用任何修改，配置目录里唯一必须修改的是hadoop-env.sh 里JAVA_HOME的位置。
       将编译好的HadoopGrep与RegMapper.class 放入hadoop/build/classes/demo/hadoop/目录 

        或者编译成jar包HadoopGrep.jar放入hadoop/build/classes/demo/hadoop/目录

        找一个比较大的xx.log文件放，然后运行

        查看输出目录的结果，查看hadoop/logs/里的运行日志。  
        在重新运行前，先删掉输出目录。
 

  3.2 集群运行模式

    （查看集群配置：http://blog.csdn.net/hguisu/article/details/7237395）

      1 ）执行bin/hadoop dfs 可以看到它所支持的文件操作指令。  

      2） 创建目录输入inpu：  
           $ bin/hadoop dfs -mkdir input   

      3）上传文件xx.log到指定目录 input ：  
           $ bin/hadoop dfs -put xx.log input

       5 ） 查看输出文件：

            或者
            在分布式文件系统上查看输出文件：
            $ bin/hadoop fs -cat output/*

四、效率

    经测试，Hadoop并不是万用灵丹，很取决于文件的大小和数量，处理的复杂度以及群集机器的数量，相连的带宽，当以上四者并不大时，hadoop优势并不明显。
    比如，不用hadoop用java写的简单grep函数处理100M的log文件只要4秒，用了hadoop local的方式运行是14秒，用了hadoop单机集群的方式是30秒，用双机集群10M网口的话更慢，慢到不好意思说出来的地步。