MapReduce編程實戰1——WorldCout程序編寫

//mapreduce程序
import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
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;

public class WordCount {

  /**
   * TokenizerMapper 繼續自 Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable>
   *
   * [一個文件就一個map,兩個文件就會有兩個map]
   * map[這里讀入輸入文件內容 以" \t\n\r\f" 進行分割，然后設置 word ==> one 的key/value對]
   *
   * @param Object  Input key Type:
   * @param Text    Input value Type:
   * @param Text    Output key Type:
   * @param IntWritable Output value Type:
   *
   * Writable的主要特點是它使得Hadoop框架知道對一個Writable類型的對象怎樣進行serialize以及deserialize.
   * WritableComparable在Writable的基礎上增加了compareT接口，使得Hadoop框架知道怎樣對WritableComparable類型的對象進行排序。
   *
   * @ author liuqingjie
   *
   */
  public static class TokenizerMapper
       extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable>{

    private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
    private Text word = new Text();
    public void map(LongWritable 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);
      }
    }
  }

  /**
   * IntSumReducer 繼承自 Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable>
   *
   * [不管幾個Map,都只有一個Reduce,這是一個匯總]
   * reduce[循環所有的map值,把word ==> one 的key/value對進行匯總]
   *
   * 這里的key為Mapper設置的word[每一個key/value都會有一次reduce]
   *
   * 當循環結束后，最后的確context就是最后的結果.
   *
   * @author liuqingjie
   *
   */
  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();
        if (args.length != 2) {
            System.err.println("請配置路徑  ");
            System.exit(2);
        }
    Job job = new Job(conf, "wordcount");
    job.setJarByClass(WordCount.class);//主類
    
    job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);//mapper
    job.setReducerClass(IntSumReducer.class);//reducer
    
    job.setMapOutputKeyClass(Text.class);//設置map輸出數據的關鍵類
    job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);//設置map輸出值類
    
    job.setOutputKeyClass(Text.class);//設置作業輸出數據的關鍵類
    job.setOutputValueClass(IntWritable.class);//設置作業輸出值類
    
    FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));//文件輸入
    FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));//文件輸出
    
    System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);//等待完成退出.
  }
}

編寫過程分析：

（1）數據類型

       整型：IntWritable， 這是Hadoop對int的封裝

       字符串型：Text，這是Hadoop對String的封裝

      上下文對象：Context，它用來與MapReduce系統進行通信，如把map的結果傳給reduce處理

   （2）執行過程

          分為兩個階段：map階段和reduce階段, 以key/value為輸入輸出，其中key、value的類型可以由程序員自定義。

        map編寫：         

           自定義一個類，繼承于基類Mapper，該基類是一個泛型，有4個形參類型：用來指定map函數的輸入鍵、輸入值，輸出鍵、輸 出值，格式如下：public class Mapper<KEYIN,VALUEIN,KEYOUT,VALUEOU>。

           根據實際需要，重寫map函數，函數類型由Mapper指定。每一對<key,value>調用一次map函數。

          wordcount程序中，map方法中的value值存儲的是文本文件中的一行，key值為該行的首字符相對于文本文件首字符的偏移量，在本程序中，key值未使用。StringTokenizer類是將每一行拆分為一個個的單詞。

        reduce編寫：

         自定義一個類，繼承于基類Reducer，該基類是一個泛型，有4個形參類型：用來指定reduce函數的輸入鍵、輸入值，輸出鍵、輸出值，格式public class Reducer<KEYIN,VALUEIN,KEYOUT,VALUEOUT>，其中reduce的輸入類型必須與map的輸出類型一致。

         根據實際需要，重寫reduce方法，方法的類型由Reducer指定。每一個key調用一次reduce方法。

        主函數編寫：

       在主函數中進行作業的配置，主要配置有：

    Job job = new Job(conf, "word count");
    job.setJarByClass(WordCount.class);//主類
    
    job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);//mapper
    job.setReducerClass(IntSumReducer.class);//reducer
    
    job.setMapOutputKeyClass(Text.class);//設置map輸出數據的關鍵類
    job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);//設置map輸出值類
    
    job.setOutputKeyClass(Text.class);//設置作業輸出數據的關鍵類
    job.setOutputValueClass(IntWritable.class);//設置作業輸出值類
    
    FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));//文件輸入
    FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));//文件輸出
    
    System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);//等待完成退出.

(3)數據處理過程

     1）將文件拆分為splits，并由MapReduce框架自動完成分割，將每一個split分割為<key,value>對

     2）每一對<key,value>調用一次map函數，處理后生產新的<key,value>對，由Context傳遞給reduce處理

     3）Mapper對<key，value>對進行按key值進行排序，將key值相同的value進行合并。最后得到Mapper的最終輸出結果

     4）reduce處理，處理后將新的<key,value>對輸出。