本教程中的代码分为 3 个部分：
SalesMapper类的说明
在本节中，我们将了解 SalesMapper 类的实现。
我们首先指定类的包名称。 SalesCountry 就是这个示例中使用的包名。请注意编译的输出，SalesMapper.class 将进入目录并命名这个软件包名称：SalesCountry.
其次，我们导入库软件包。
以下快照显示实现 SalesMapper 类
代码解释:
1. SalesMapper 类定义
public class SalesMapper extends MapReduceBase implements Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {...}
每一个 mapper 类必须从 MapReduceBase 类进行扩展，它必须实现 Mapper 接口。
2. 定义 'map' 函数
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publicvoidmap(LongWritable key,
Text value,
OutputCollector<Text, IntWritable> output,
Reporter reporter) throwsIOException
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Mapper类的主要部分是接受四个参数的 “map()” 方法。
每次调用 'map()' 方法, 一个键值 key-value 对 ('key' 和 'value' 在代码里) 被传递。
'map()' 方法开始被接受拆分输入文本作为一个参数，并使用分词来拆分这些行成词。
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String valueString = value.toString();
String[] SingleCountryData = valueString.split(",");
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这里，“,” 被用作分隔符。
在这之后，使用记录在数组 'SingleCountryData' 中的第七索引，其值为 '1'.
output.collect(new Text(SingleCountryData[7]), one);
我们在选择第7索引记录，因为我们需要的国家数据，它位于数组 'SingleCountryData' 的第七索引。
请注意，我们输入的数据是下面的格式 (Country 在索引的位置为：7, 0 是开始的索引)-
Transaction_date,Product,Price,Payment_Type,Name,City,State,Country,Account_Created,Last_Login,Latitude,Longitude
mapper的输出使用的是 'OutputCollector' 的 'collect()' 方法的键值对.
SalesCountryReducer 类的说明
在本节中，我们将了解 SalesCountryReducer 类的实现。
1. 我们首先为类指定包的名称。SalesCountry 是包的名称。请注意编译的输出， SalesCountryReducer.class 将进入命名这个软件包名称目录： SalesCountry.
其次，我们导入库软件包。
以下快照显示实现 SalesCountryReducer 类
代码解释:
1. SalesCountryReducer 类定义 -
public class SalesCountryReducer extends MapReduceBase implements Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
此处，前两个数据类型， 'Text' 和 'IntWritable' 是输入键值的数据类型到reducer。
映射器的输出的形式<CountryName1, 1>, <CountryName2, 1>.映射器的输出被输入到reducer。所以，以配合其数据类型， Text 和 IntWritable 数据在这里输入被使用。
最后两个数据类型，'Text' 和 'IntWritable' 是由 reducer 的键 - 值对的形式生成的输出的数据类型。
每个 reducer 类必须从MapReduceBase类进行扩展，它必须实现 Reducer 接口。
2. Defining 'reduce' function-
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publicvoidreduce( Text t_key,
Iterator<IntWritable> values, OutputCollector<Text,IntWritable> output,
Reporter reporter) throwsIOException {
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输入到 reduce() 方法是在具有多个值的列表中选择一个键。
例如，在我们的示例中，这将是 -
<United Arab Emirates, 1>, <United Arab Emirates, 1>, <United Arab Emirates, 1>,<United Arab Emirates, 1>, <United Arab Emirates, 1>, <United Arab Emirates, 1>.
这赋予 reducer 作为 <United Arab Emirates, {1,1,1,1,1,1}>
因此，接受这种形式参数，前两个数据类型的使用，即 Text 和 Iterator<IntWritable>. Text是一个数据类型的键 和 Iterator<IntWritable>为对于键的值的列表的数据类型。
接下来的参数的类型是 OutputCollector<Text,IntWritable> 它收集 reducer 阶段的输出。
reduce() 方法开始通过复制键值和初始化频率计数为0。
Text key = t_key;
int frequencyForCountry = 0;
然后，使用 “while” 循环，我们通过与键关联的值列表循环，并通过总结所有计算的值。
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while(values.hasNext()) {
// replace type of value with the actual type of our value
IntWritable value = (IntWritable) values.next();
frequencyForCountry += value.get();
}
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现在，结果中的键得到的频率计数输出到收集器。
下面的代码执行这个 -
output.collect(key, new IntWritable(frequencyForCountry));
SalesCountryDriver类的说明
在本节中，我们将了解 SalesCountryDriver 类实现。
1. 我们首先为类指定包的名称。 SalesCountry 是这里使用的包名。请注意编译的输出， SalesCountryDriver.class 将进入命名这个包名称的目录: SalesCountry.
这里一行指定是包名称后面的代码是导入库软件包。
2. 定义一个用于创建一个新的客户端工作，配置 Mapper及Reducer 类对象驱动程序类。
该驱动程序类负责设置我们的 MapReduce 作业在 Hadoop 运行。 在这个类中，我们指定作业名称，输入/输出，mapper 和 reducer 类名称的数据类型。
3. 在下面的代码片段中，我们设置这是用来输入数据集消费和生产输出，分别输入和输出目录。
arg[0] 和 arg[1] 是通过 MapReduce 的实际操作，也就是赋予在命令行参数执行命令，
$HADOOP_HOME/bin/hadoop jar ProductSalePerCountry.jar /inputMapReduce /mapreduce_output_sales
4. 触发我们的作业
下面的代码开始执行 MapReduce 作业
try{
// Run the job
JobClient.runJob(job_conf);
} catch(Exception e) {
e.printStackTrace();
}
