MapReduce编程模型，就是Hadoop生态环境进行数据分析处理的固定的编程形式。

这种固定的编程形式描述如下：

MapReduce任务过程被分为两个阶段：map阶段和reduce阶段。每个阶段都以键/值对作为输入和输出，并由程序员选择他们的类型。

也就是说，程序员只需要定义两个函数：map函数和reduce函数就好了，其他的计算过程交给hadoop就好了。

通过以上描述，我们可以看出：

MapReduce所能处理的场景实际是非常具体的，非常有限的，只是“数据的统计分析”场景。

天气预报官方网址：ftp://ftp.ncdc.noaa.gov/pub/data/gsod/

https://github.com/tomwhite/hadoop-book/tree/master/input/ncdc/all

如果简单测试，也可以把下面这几行粘贴到一个文本文件也行，这就是正确的天气文件：

0035029070999991902010113004+64333+023450FM-12+000599999V0201401N011819999999N0000001N9-01001+99999100311ADDGF104991999999999999999999MW1381
0035029070999991902010120004+64333+023450FM-12+000599999V0201401N013919999999N0000001N9-01171+99999100121ADDGF108991999999999999999999MW1381
0035029070999991902010206004+64333+023450FM-12+000599999V0200901N009819999999N0000001N9-01611+99999100121ADDGF108991999999999999999999MW1381
0029029070999991902010213004+64333+023450FM-12+000599999V0200901N011819999999N0000001N9-01721+99999100121ADDGF108991999999999999999999
0029029070999991902010220004+64333+023450FM-12+000599999V0200901N009819999999N0000001N9-01781+99999100421ADDGF108991999999999999999999

本文中，我们把存储天气格式的文本文件命名为：temperature.txt

有两套JavaAPI，旧的是org.apache.hadoop.mapred包，MapReduce编程是使用实现接口的方式；新的是org.apache.hadoop.marreduce包，MapReduce编程是使用继承抽象基类的方式；其实都差不多，下面都会有显示。

org.apache.hadoop
hadoop-core
1.0.4

也可以不用官方的，用别人修改重新编译过的，可以直接在Eclipse里面像运行普通Java程序一样运行MapReduce。

编译过的hadoop-core-1.0.4.jar，可以在本地模拟MapReduce

如果Eclipse workspace在d:，则我们可以把d:的某个目录，比如d:\input作为输入目录；d:\output作为输出目录。

MapReduce编程模型里面这样写就可以了：

FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("/input"));

FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("/output"));

下载地址：

具体下载目录在 /2014年资料/4月/16日/MapReduce编程实战

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或者：

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在 2014年LinuxIDC.com\4月\MapReduce编程实战

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下载后，直接覆盖maven资源库位置的文件即可。

import java.io.IOException;
import java.util.Iterator;

import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapred.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapred.JobClient;
import org.apache.hadoop.mapred.JobConf;
import org.apache.hadoop.mapred.MapReduceBase;
import org.apache.hadoop.mapred.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapred.OutputCollector;
import org.apache.hadoop.mapred.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapred.Reporter;

public class MaxTemperature {

public static void main(String[] args) throws Exception {
JobConf conf = new JobConf(MaxTemperature.class);
conf.setJobName("Max Temperature");

// FileInputFormat.addInputPaths(conf, new Path(args[0]));
// FileOutputFormat.setOutputPath(conf, new Path(args[1]));

FileInputFormat.setInputPaths(conf, new Path("/hadooptemp/input/2"));
FileOutputFormat.setOutputPath(conf, new Path("/hadooptemp/output"));