使用eclipse開發MapReduce專案更加方便(使用hadoop插件）
插件和window編譯程式下載地址：鏈接：https://pan.baidu.com/s/1iXp3MeiE8pXS3QevDJ24kw 提取碼：mzye
1.把插件jar包放到eclipse目錄的plugins下面
2.將Window編譯后的hadoop檔案放到hadoop的bin目錄下
3.添加環境變數支持
4.修改hdfs-site.xml的配置
5.eclipse上配置
需要先打開虛擬機上的hadoop服務
然后才能連上去
6.準備要分析的資料并且上傳到hdfs 會在D盤的tmp檔案下生成1-300.txt 里面就是要分析的資料
package com.blb.core;
import java.io.BufferedWriter;
import java.io.File;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.OutputStreamWriter;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Random;
/**
* 300戶 每戶都會有一個清單檔案
* 商品是隨機 數量也是隨機
* 洗漱用品 臉盆、杯子、牙刷和牙膏、毛巾、肥皂(洗衣服的)以及皂盒、洗發水和護發素、沐浴液 [1-5之間]
* 床上用品 比如枕頭、枕套、枕巾、被子、被套、棉被、毯子、床墊、涼席 [0 1之間]
* 家用電器 比如電磁爐、電飯煲、吹風機、電水壺、豆漿機、臺燈等 [1-3之間]
* 廚房用品 比如鍋、碗、瓢、盆、灶 [1-2 之間]
* 柴、米、油、鹽、醬、醋 [1-6之間]
* 要生成300個檔案 命名規則 1-300來表示
* @author Administrator
*
*/
public class BuildBill {
private static Random random=new Random(); //要還是不要
private static List<String> washList=new ArrayList<>();
private static List<String> bedList=new ArrayList<>();
private static List<String> homeList=new ArrayList<>();
private static List<String> kitchenList=new ArrayList<>();
private static List<String> useList=new ArrayList<>();
static{
washList.add("臉盆");
washList.add("杯子");
washList.add("牙刷");
washList.add("牙膏");
washList.add("毛巾");
washList.add("肥皂");
washList.add("皂盒");
washList.add("洗發水");
washList.add("護發素");
washList.add("沐浴液");
///////////////////////////////
bedList.add("枕頭");
bedList.add("枕套");
bedList.add("枕巾");
bedList.add("被子");
bedList.add("被套");
bedList.add("棉被");
bedList.add("毯子");
bedList.add("床墊");
bedList.add("涼席");
//////////////////////////////
homeList.add("電磁爐");
homeList.add("電飯煲");
homeList.add("吹風機");
homeList.add("電水壺");
homeList.add("豆漿機");
homeList.add("電磁爐");
homeList.add("臺燈");
//////////////////////////
kitchenList.add("鍋");
kitchenList.add("碗");
kitchenList.add("瓢");
kitchenList.add("盆");
kitchenList.add("灶 ");
////////////////////////
useList.add("米");
useList.add("油");
useList.add("鹽");
useList.add("醬");
useList.add("醋");
}
//確定要還是不要 1/2
private static boolean iswant()
{
int num=random.nextInt(1000);
if(num%2==0)
{
return true;
}
else
{
return false;
}
}
/**
* 表示我要幾個
* @param sum
* @return
*/
private static int wantNum(int sum)
{
return random.nextInt(sum);
}
//生成300個清單檔案 格式如下
//輸出的檔案的格式 一定要是UTF-8
//油 2
public static void main(String[] args) {
for(int i=1;i<=300;i++)
{
System.out.println(i);
try {
//位元組流
FileOutputStream out=new FileOutputStream(new File("D:\\tmp\\"+i+".txt"));
//轉換流 可以將位元組流轉換字符流 設定編碼格式
//字符流
BufferedWriter writer=new BufferedWriter(new OutputStreamWriter(out,"UTF-8"));
//隨機一下 我要不要 隨機一下 要幾個 再從我們的清單里面 隨機拿出幾個來 數量
boolean iswant1=iswant();
if(iswant1)
{
//我要幾個 不能超過該類商品的總數目
int wantNum = wantNum(washList.size()+1);
//3
for(int j=0;j<wantNum;j++)
{
String product=washList.get(random.nextInt(washList.size()));
writer.write(product+"\t"+(random.nextInt(5)+1));
writer.newLine();
}
}
boolean iswant2=iswant();
if(iswant2)
{
//我要幾個 不能超過該類商品的總數目
int wantNum = wantNum(bedList.size()+1);
//3
for(int j=0;j<wantNum;j++)
{
String product=bedList.get(random.nextInt(bedList.size()));
writer.write(product+"\t"+(random.nextInt(1)+1));
writer.newLine();
}
}
boolean iswant3=iswant();
if(iswant3)
{
//我要幾個 不能超過該類商品的總數目
int wantNum = wantNum(homeList.size()+1);
//3
for(int j=0;j<wantNum;j++)
{
String product=homeList.get(random.nextInt(homeList.size()));
writer.write(product+"\t"+(random.nextInt(3)+1));
writer.newLine();
}
}
boolean iswant4=iswant();
if(iswant4)
{
//我要幾個 不能超過該類商品的總數目
int wantNum = wantNum(kitchenList.size()+1);
//3
for(int j=0;j<wantNum;j++)
{
String product=kitchenList.get(random.nextInt(kitchenList.size()));
writer.write(product+"\t"+(random.nextInt(2)+1));
writer.newLine();
}
}
boolean iswant5=iswant();
if(iswant5)
{
//我要幾個 不能超過該類商品的總數目
int wantNum = wantNum(useList.size()+1);
//3
for(int j=0;j<wantNum;j++)
{
String product=useList.get(random.nextInt(useList.size()));
writer.write(product+"\t"+(random.nextInt(6)+1));
writer.newLine();
}
}
writer.flush();
writer.close();
} catch (FileNotFoundException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
} catch (IOException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
}
}
}
生成的檔案上傳到hdfs
7.開始寫MapReduce程式
創建一個MapReduce專案
map階段
package com.blb.lyx;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
public class GoodCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
public void map(LongWritable ikey, Text ivalue, Context context) throws IOException, InterruptedException {
//讀取一行的檔案
String line = ivalue.toString();
//進行字串的切分
String[] split = line.split("\t");
//寫入
context.write(new Text(split[0]), new IntWritable(Integer.parseInt(split[1])));
}
}
reduce階段
package com.blb.lyx;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
public class GoodCountReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
public void reduce(Text _key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
int sum = 0;
for (IntWritable val : values) {
//將IntWritable轉換為Int型別
int i = val.get();
sum += i;
}
context.write(_key, new IntWritable(sum));
}
}
job階段
package com.blb.lyx;
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.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
public class GoodCountDriver {
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
//配置服務器的埠和地址
conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://192.168.43.61:9000");
Job job = Job.getInstance(conf, "CountDriver");
job.setJarByClass(GoodCountDriver.class);
// TODO: specify a mapper
job.setMapperClass(GoodCountMapper.class);
// TODO: specify a reducer
job.setReducerClass(GoodCountReducer.class);
//如果reducer的key型別和map的key型別一樣，可以不寫map的key型別
//如果reduce的value型別和map的value型別一樣，可以不寫map的value型別
// TODO: specify output types
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
// TODO: specify input and output DIRECTORIES (not files)
FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("/tmp/"));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("/out2/"));
if (!job.waitForCompletion(true))
return;
}
}
8.運行專案 主要運行在hadoop上 Run on Hadoop
運行成功
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