程式使用的測驗文本資料：

Dear River
Dear River Bear Spark 
Car Dear Car Bear Car
Dear Car River Car 
Spark Spark Dear Spark 

1撰寫主要類

（1）Maper類

首先是自定義的Maper類代碼

public class WordCountMap extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
    public void map(LongWritable key, Text value, Context context)
            throws IOException, InterruptedException {
        //fields:代表著文本一行的的資料: dear bear river
        String[] words = value.toString().split("\t");
        for (String word : words) {
            // 每個單詞出現１次，作為中間結果輸出
            context.write(new Text(word), new IntWritable(1));
        }
    }
}

?????這個Map類是一個泛型型別，它有四個形參型別，分別指定map()函式的輸入鍵、輸入值、輸出鍵和輸出值的型別，LongWritable：輸入鍵型別，Text：輸入值型別，Text:輸出鍵型別，IntWritable：輸出值型別.
?????String[] words = value.toString().split("\t");,words 的值為Dear River Bear River
?????輸入鍵key是一個長整數偏移量，用來尋找第一行的資料和下一行的資料，輸入值是一行文本Dear River Bear River，輸出鍵是單詞Bear ，輸出值是整數1，
?????Hadoop本身提供了一套可優化網路序列化傳輸的基本型別，而不直接使用Java內嵌的型別，這些型別都在org.apache.hadoop.io包中，這里使用LongWritable型別(相當于Java的Long型別)、Text型別(相當于Java中的String型別)和IntWritable型別(相當于Java的Integer型別)，
?????map()方法的引數是輸入鍵和輸入值，以本程式為例，輸入鍵LongWritable key是一個偏移量，輸入值Text value是Dear Car Bear Car ，我們首先將包含有一行輸入的Text值轉換成Java的String型別，之后使用substring()方法提取我們感興趣的列，map()方法還提供了Context實體用于輸出內容的寫入，

（2）Reducer類

public class WordCountReduce extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
    /*
        (River, 1)
        (River, 1)
        (River, 1)
        (Spark , 1)
        (Spark , 1)
        (Spark , 1)
        (Spark , 1)
        
        key: River
        value: List(1, 1, 1)
        key: Spark
        value: List(1, 1, 1,1)
        
    */
    public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,
                          Context context) throws IOException, InterruptedException {
        int sum = 0;
        for (IntWritable count : values) {
            sum += count.get();
        }
        context.write(key, new IntWritable(sum));// 輸出最終結果
    };
}

Reduce任務最初按照磁區號從Map端抓取資料為：
(River, 1)
(River, 1)
(River, 1)
(spark, 1)
(Spark , 1)
(Spark , 1)
(Spark , 1)
經過處理后得到的結果為：
key: hello value: List(1, 1, 1)
key: spark value: List(1, 1, 1,1)
所以reduce()函式的形參 Iterable<IntWritable> values 接收到的值為List(1, 1, 1)和List(1, 1, 1,1)

（3）Main函式

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;
import java.io.IOException;

public class WordCountMain {
    //若在IDEA中本地執行MR程式，需要將mapred-site.xml中的mapreduce.framework.name值修改成local
    public static void main(String[] args) throws IOException,
            ClassNotFoundException, InterruptedException {
        if (args.length != 2 || args == null) {
            System.out.println("please input Path!");
            System.exit(0);
        }
        //System.setProperty("HADOOP_USER_NAME","hadoop2.7");
        Configuration configuration = new Configuration();
        //configuration.set("mapreduce.job.jar","/home/bruce/project/kkbhdp01/target/com.kaikeba.hadoop-1.0-SNAPSHOT.jar");
        //呼叫getInstance方法，生成job實體
        Job job = Job.getInstance(configuration, WordCountMain.class.getSimpleName());
        // 打jar包
        job.setJarByClass(WordCountMain.class);

        // 通過job設定輸入/輸出格式
        // MR的默認輸入格式是TextInputFormat，所以下兩行可以注釋掉
        // job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
        // job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);
        // 設定輸入/輸出路徑
        FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));

        // 設定處理Map/Reduce階段的類
        job.setMapperClass(WordCountMap.class);
        //map combine減少網路傳出量
        job.setCombinerClass(WordCountReduce.class);
        job.setReducerClass(WordCountReduce.class);

        //如果map、reduce的輸出的kv對型別一致，直接設定reduce的輸出的kv對就行；如果不一樣，需要分別設定map, reduce的        輸出的kv型別
        //job.setMapOutputKeyClass(.class)
        // job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        // job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);

        // 設定reduce task最終輸出key/value的型別
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

        // 提交作業
        job.waitForCompletion(true);

    }
}

2本地運行

首先更改mapred-site.xml檔案配置
將mapreduce.framework.name的值設定為local

然后本地運行：

查看結果：

3集群運行

方式一：

首先打包

更改組態檔，改成yarn模式

添加本地jar包位置：

 Configuration configuration = new Configuration();
 configuration.set("mapreduce.job.jar","C:\\Users\\tanglei1\\IdeaProjects\\Hadooptang\\target");

設定允許跨平臺遠程呼叫：

configuration.set("mapreduce.app-submission.cross-platform","true");

修改輸入引數：

運行結果：

方式二：

將maven專案打包，在服務器端用命令運行mr程式

hadoop jar com.kaikeba.hadoop-1.0-SNAPSHOT.jar
com.kaikeba.hadoop.wordcount.WordCountMain /tttt.txt  /wordcount11

標籤：大數據

上一篇：powerbuilder字體旋轉180度

下一篇：svaeas問題