关键词:
MapReduce经典案例代码(wordcount)
以经典的wordcount为例,通过自定义的mapper和reducer来实现单词计数
package com.fwmagic.mapreduce;
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;
import java.io.IOException;
/**
* MapReduce单词统计
*/
public class WordCountDemo
/**
* 自定义Mapper继承:org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper,实现map方法
*/
public static class WordCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable>
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value,
Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable>.Context context)
throws IOException, InterruptedException
String[] words = value.toString().split(" ");
for (String word : words)
context.write(new Text(word), new IntWritable(1));
/**
* 自定义Reducer继承:org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer,实现reduce方法
*/
public static class WordCountReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>
@Override
protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,
Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>.Context context)
throws IOException, InterruptedException
int count = 0;
for (IntWritable writable : values)
count += writable.get();
context.write(key, new IntWritable(count));
/**
* job启动类,设置参数并集群中提交job
* @param args
* @throws Exception
*/
public static void main(String[] args) throws Exception
Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf);
job.setJarByClass(WordCountDemo.class);
job.setMapperClass(WordCountMapper.class);
job.setReducerClass(WordCountReducer.class);
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("/wordcount/input"));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("/wordcount/output"));
boolean b = job.waitForCompletion(true);
System.exit(b ? 0 : 1);
集群中/wordcount/input目录下数据内容
打包项目,执行job
hadoop jar fwmagic-wordcount.jar
执行输出结果
mapreduce编程初步(wordcount,topn)
...成功后,利用官方自带的例子简单测试了一下MapReduce程序WordCount,这个例子也就相当于编程入门的HelloWorld程序了,结构清晰容易理解,并且方便说明MapReduce的工作过程。这篇随笔主要想记录下在Eclipse中编写简单的MapReduce程序的... 查看详情
mapreduce编程-----wordcount程序编写及运行
一、MapReduce概述1.核心思想MapReduce的核心思想是“分而治之”,就是把一个复杂的问题,按照一定的“分解”方式分为等价的规模较小的若干部分,然后逐个解决,分别找出各部分的结果,把各部分的结果组成... 查看详情
理解mapreduce(代码片段)
1. 用Python编写WordCount程序并提交任务程序WordCount输入一个包含大量单词的文本文件输出文件中每个单词及其出现次数(频数),并按照单词字母顺序排序,每个单词和其频数占一行,单词和频数之间有间隔编写map函数,reduce... 查看详情
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