MaxCompute（原ODPS）有一套原生的MapReduce编程模型和接口，简单说来，这套接口的输入输出都是MaxCompute中的Table，处理的数据是以Record为组织形式的，它可以很好地描述Table中的数据处理过程，然而与社区的Hadoop相比，编程接口差异较大。Hadoop用户如果要将原来的Hadoop MR作业迁移到MaxCompute的MR执行，需要重写MR的代码，使用MaxCompute的接口进行编译和调试，运行正常后再打成一个Jar包才能放到MaxCompute的平台来运行。这个过程十分繁琐，需要耗费很多的开发和测试人力。如果能够完全不改或者少量地修改原来的Hadoop MapReduce代码就能在MaxCompute平台上跑起来，将是一个比较理想的方式。

现在MaxCompute平台提供了一个Hadoop MapReduce到MaxCompute MR的适配工具，已经在一定程度上实现了Hadoop MapReduce作业的二进制级别的兼容，即用户可以在不改代码的情况下通过指定一些配置，就能将原来在Hadoop上运行的MapReduce jar包拿过来直接跑在MaxCompute上。用户可通过这里下载开发插件。目前该插件处于测试阶段，暂时还不能支持用户自定义comparator和自定义key类型，下面将以WordCount程序为例，介绍一下这个插件的基本使用方式。

提示：

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更多开源兼容性的整理请参考开源版本SDK兼容性。
更多Hadoop MapReduce SDK介绍请参考MapReduce官方文档

下载HadoopMR的插件

通过这里下载插件，包名为hadoop2openmr-1.0.jar。

注意，这个jar里面已经包含hadoop-2.7.2版本的相关依赖，在作业的jar包中请不要携带hadoop的依赖，避免版本冲突。

准备好HadoopMR的程序jar包

编译导出WordCount的jar包：wordcount_test.jar ，wordcount程序的源码如下:

package com.aliyun.odps.mapred.example.hadoop;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;
public class WordCount {
    public static class TokenizerMapper
        extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{
        private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
        private Text word = new Text();
        public void map(Object key, Text value, Context context
        ) throws IOException, InterruptedException {
            StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
            while (itr.hasMoreTokens()) {
                word.set(itr.nextToken());
                context.write(word, one);
            }
        }
    }
    public static class IntSumReducer
        extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> {
        private IntWritable result = new IntWritable();
        public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,
            Context context
        ) throws IOException, InterruptedException {
            int sum = 0;
            for (IntWritable val : values) {
                sum += val.get();
            }
            result.set(sum);
            context.write(key, result);
        }
    }
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf, "word count");
        job.setJarByClass(WordCount.class);
        job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
        job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
        job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}

测试数据准备

创建输入表和输出表

create table if not exists wc_in(line string);
create table if not exists wc_out(key string, cnt bigint);

通过tunnel将数据导入输入表中

待导入文本文件data.txt的数据内容如下：

hello maxcompute
hello mapreduce

例如可以通过MaxCompute客户端的Tunnel命令将data.txt的数据导入wc_in中，

tunnel upload  data.txt wc_in;

准备好表与HDFS文件路径的映射关系配置

配置文件命名为：wordcount-table-res.conf

{
  "file:/foo": {
    "resolver": {
      "resolver": "com.aliyun.odps.mapred.hadoop2openmr.resolver.TextFileResolver",
      "properties": {
          "text.resolver.columns.combine.enable": "true",
          "text.resolver.seperator": "\t"
      }
    },
    "tableInfos": [
      {
        "tblName": "wc_in",
        "partSpec": {},
        "label": "__default__"
      }
    ],
    "matchMode": "exact"
  },
  "file:/bar": {
    "resolver": {
      "resolver": "com.aliyun.odps.mapred.hadoop2openmr.resolver.BinaryFileResolver",
      "properties": {
          "binary.resolver.input.key.class" : "org.apache.hadoop.io.Text",
          "binary.resolver.input.value.class" : "org.apache.hadoop.io.LongWritable"
      }
    },
    "tableInfos": [
      {
        "tblName": "wc_out",
        "partSpec": {},
        "label": "__default__"
      }
    ],
    "matchMode": "fuzzy"
  }
}

配置项说明：

整个配置是一个json文件，描述HDFS上文件与maxcompute上表之间的映射关系，一般要配置输入和输出两部分，一个HDFS路径对应一个resolver配置，tableInfos配置以及matchMode配置。

resolver: 用于配置如何对待文件中的数据，目前有com.aliyun.odps.mapred.hadoop2openmr.resolver.TextFileResolver和com.aliyun.odps.mapred.hadoop2openmr.resolver.BinaryFileResolver两个内置的resolver可以选用。除了指定好resolver的名字，还需要为相应的resolver配置一些properties指导它正确的进行数据解析。
- TextFileResolver: 对于纯文本的数据，输入输出都会当成纯文本对待。当作为输入resolver配置时，需要配置的properties有text.resolver.columns.combine.enable和text.resolver.seperator，当text.resolver.columns.combine.enable配置为true时，会把输入表的所有列按找text.resolver.seperator指定的分隔符组合成一个字符串作为输入。否则，会把输入表的前两列分别作为key，value。
- BinaryFileResolver: 可以处理二进制的数据，自动将数据转换为maxcompute可以支持的数据类型，如bigint, bool, double等。当作为输出resolver配置时，需要配置的properties有binary.resolver.input.key.class和binary.resolver.input.value.class，分别代表中间结果的key和value类型。
tableInfos：用户配置HDFS对应的maxcompute的表，目前只支持配置表的名字tblName，而partSpec和label请保持和示例一致。
matchMode：路径的匹配模式，可选项为exact和fuzzy，分别代表精确匹配和模糊匹配，如果设置为fuzzy，则可以通过正则来匹配HDFS的输入路径。

作业提交

使用MaxCompute命令行工具odpscmd提交作业。MaxCompute命令行工具的安装和配置方法参考客户端用户手册。在odpscmd下运行如下命令：

jar -DODPS_HADOOPMR_TABLE_RES_CONF=./wordcount-table-res.conf -classpath hadoop2openmr-1.0.jar,wordcount_test.jar com.aliyun.odps.mapred.example.hadoop.WordCount /foo /bar;

这里假设我们已经将hadoop2openmr-1.0.jar和wordcount_test.jar以及wordcount-table-res.conf已经放置到odpscmd的当前目录，否则在指定配置和-classpath的路径时需要做相应的修改。

运行过程如下图所示：

open source job run

当作业运行完成后，可以查看结果表wc_out里面的内容，验证作业成功结束，结果符合预期。

open source result

开源兼容MapReduce

下载HadoopMR的插件

准备好HadoopMR的程序jar包

测试数据准备

准备好表与HDFS文件路径的映射关系配置

作业提交