一 MapReduce原理

1 主程序及输入输出位置

• 输入：S3://yourBucketName/input/tweetData
• 输出：S3://yourBucketName/output/
• Jar : S3://yourBucketName/jar/tweetSentiment.jar

2 输入输出格式

#输入格式示例
2015-05-13|20:24:47 @Aero_vs_Aaron some times don't be fake can get to know each other

#输出格式 
#时间段 推文数量 无效字段 正面得分 反面得分
2015-05-14|10:00 36 1   40.0 40.0
2015-05-14|9:00 29 1    33.0 37.0
totalSentiment 100 1    127.0 121.0

3 Map

Map做了以下工作：

• 对于每一行输入，确定推文的时间段并对推文内容进行预处理
• 对单个推文计算正面分数和反面分数
• 输出正面分数和反面分数 key为时间段

4 Reduce

Reduce做了以下工作：

• 计算正面分数之和和反面分数之和
• 输出

二 集群开启

设置1：主要是设置终止保护和日志位置；

Config-1

设置2：设置Hadoop版本，这里是AMAZON的2.2.0

Config-2

设置3：设置EC2实例数量和配置，设置EC2访问键值对，设置IAM角色

Config-3

设置4：添加新步骤，各种类型Map/Reduce任务，不过无需这里添加

Config-4

集群开启成功

cluster create success

三 MapReduce在EMR上执行

只要执行MapRManager.runJob()方法即可

这里的集群ID需要复制到MapRManager.java中JobFlowID参数中

Copy cluster ID

Running

步骤执行完毕一段时间会在S3中产生四个日志文件，方便进行调试

Steps

Jobs

Tasks

Logs-SysLog