Mapper类

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package org.apache.hadoop.mapreduce;

import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.classification.InterfaceAudience.Public;
import org.apache.hadoop.classification.InterfaceStability.Stable;

@Public
@Stable
public class Mapper<KEYIN, VALUEIN, KEYOUT, VALUEOUT> {
    public Mapper() {
    }

    protected void setup(Mapper<KEYIN, VALUEIN, KEYOUT, VALUEOUT>.Context context) throws IOException, InterruptedException {
    }

    protected void map(KEYIN key, VALUEIN value, Mapper<KEYIN, VALUEIN, KEYOUT, VALUEOUT>.Context context) throws IOException, InterruptedException {
        context.write(key, value);
    }

    protected void cleanup(Mapper<KEYIN, VALUEIN, KEYOUT, VALUEOUT>.Context context) throws IOException, InterruptedException {
    }

    public void run(Mapper<KEYIN, VALUEIN, KEYOUT, VALUEOUT>.Context context) throws IOException, InterruptedException {
        this.setup(context);

        try {
            while(context.nextKeyValue()) {
                this.map(context.getCurrentKey(), context.getCurrentValue(), context);
            }
        } finally {
            this.cleanup(context);
        }

    }

    public abstract class Context implements MapContext<KEYIN, VALUEIN, KEYOUT, VALUEOUT> {
        public Context() {
        }
    }
}

Mapper类主要有五种方法：

• protected void setup(Mapper<KEYIN, VALUEIN, KEYOUT, VALUEOUT>.Context context)
• protected void map(KEYIN key, VALUEIN value, Mapper<KEYIN, VALUEIN, KEYOUT, VALUEOUT>.Context context)
• protected void cleanup(Mapper<KEYIN, VALUEIN, KEYOUT, VALUEOUT>.Context context)
• public void run(Mapper<KEYIN, VALUEIN, KEYOUT, VALUEOUT>.Context context)
• public abstract class Context implements MapContext<KEYIN, VALUEIN, KEYOUT, VALUEOUT>

1. setup()

protected void setup(Mapper<KEYIN, VALUEIN, KEYOUT, VALUEOUT>.Context context) throws IOException, InterruptedException {
}

初始时调用，用来加载一些初始化的工作,像全局文件、建立数据库的链接等等，执行一次。

2. cleanup()

protected void cleanup(Mapper<KEYIN, VALUEIN, KEYOUT, VALUEOUT>.Context context) throws IOException, InterruptedException {
}

结束时调用，收尾工作，如关闭文件、关闭数据库连接、执行map()后的键值分发等等，执行一次。

3. map()

protected void map(KEYIN key, VALUEIN value, Mapper<KEYIN, VALUEIN, KEYOUT, VALUEOUT>.Context context) throws IOException, InterruptedException {
	context.write(key, value);
}

它继承Mapper类，是一个需要重点重写的方法，将map工作的处理逻辑都要放在这个方法中。

map方法有三个参数，Mapper有四个泛型变量KEYIN, VALUEIN, KEIOUT, VALUEOUT，它们分别代表输入的键值类型和输出的键值类型，context是上下文，用于保存Job的配置信息、状态和map处理结果，用于最后的write方法。

map中有重要的四个方法

• context.nextKeyValue();
  负责读取数据，但是方法的返回值却不是读取到的key-value，而是返回了一个标识有没有读取到数据的布尔值
• context.getCurrentKey();
  负责获取context.nextKeyValue() 读取到的key
• context.getCurrentValue();
  负责获取context.nextKeyValue() 读取到的value
• context.write(key,value);
  负责输出mapper阶段输出的数据

4. run()

public void run(Mapper<KEYIN, VALUEIN, KEYOUT, VALUEOUT>.Context context) throws IOException, InterruptedException {
	this.setup(context);

	try {
		while(context.nextKeyValue()) {
			this.map(context.getCurrentKey(), context.getCurrentValue(), context);
		}
	} finally {
		this.cleanup(context);
    }

}

run方法中先执行setup函数,然后是用map处理数据，当处理完数据后用cleanup的收尾工作。值得注意的是，setup函数和cleanup函数由系统作为回调函数只做一次，并不像map函数那样执行多次。

实现的是设计模式中的模板方法模式。Mapper类中定义了一些方法，用户可以继承这个类重写方法以应对不同的需求，但是这些方法内部的执行顺序是确定好的。它封装了程序的算法，让用户能集中精力处理每一部分的具体逻辑。

run方法在程序执行中会默认调用，从他的执行流程来看也给常符合我们的预期，先进行初始化，如果还有输入的数据，那么调用map方法处理每一个键值对，最终执行结束方法。

模板方法模式：
模板模式中分基本方法和模板方法，上述的run可看做基本方法，需要调用其它方法实现整体逻辑，不会被修改，其它几个方法可看做模板方法。基本方法一般会用final修饰，保证其不会被子类修改，而模板方法使用protect修饰，表示需要在子类中实现。

此外，模板模式中还有一个叫钩子方法的概念，即给子类一个授权，允许子类通过重写钩子方法来颠覆基本逻辑的执行，这有时候是非常有用的，可以用来完善具体的逻辑。

5. Context

public abstract class Context implements MapContext<KEYIN, VALUEIN, KEYOUT, VALUEOUT> {
	public Context() {
	}
}

Context类，它实现了MapContext接口，而MapContext继承于TaskInputOutputContext

参考资料：
hadoop之mapper类妙用

Hadoop学习笔记（六）实战wordcount

Java设计模式中的模板模式