关键词：
0. 说明
MapReduce 实现 Word Count 示意图 && Word Count 代码编写
1. MapReduce 实现 Word Count 示意图
1. Map：预处理阶段，将原始数据映射成每个 K-V，发送给 reduce
2. Shuffle：混洗(分类)，将相同的 Key发送给同一个 reduce
3. Reduce：聚合阶段，把相同的 Key 进行聚合然后进行输出
2. Word Count 代码编写
[2.1 WCMapper]
package hadoop.mr.wc; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; import java.io.IOException; /** * Mapper 程序 */ public class WCMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> /** * map 函数，被调用过程是通过 while 循环每行调用一次 */ @Override protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException // 将 value 变为 String 格式 String line = value.toString(); // 将一行文本进行截串 String[] arr = line.split(" "); for (String word : arr) context.write(new Text(word), new IntWritable(1));
[2.2 WCReducer]
package hadoop.mr.wc; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer; import java.io.IOException; /** * Reducer 类 */ public class WCReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> /** * 通过迭代所有的 key 进行聚合 */ @Override protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException int sum = 0; for (IntWritable value : values) sum += value.get(); context.write(key,new IntWritable(sum));
[2.3 WCApp]
package hadoop.mr.wc; 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; /** * Word Count APP */ public class WCApp public static void main(String[] args) throws Exception // 初始化配置文件 Configuration conf = new Configuration(); // 仅在本地开发时使用 // conf.set("fs.defaultFS", "file:///"); // 通过配置文件初始化 job Job job = Job.getInstance(conf); // 设置 job 名称 job.setJobName("Word Count"); // job 入口函数类 job.setJarByClass(WCApp.class); // 设置 mapper 类 job.setMapperClass(WCMapper.class); // 设置 reducer 类 job.setReducerClass(WCReducer.class); // 设置 map 的输出 K-V 类型 job.setMapOutputKeyClass(Text.class); job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class); // 设置 reduce 的输出 K-V 类型 job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(IntWritable.class); // 设置输入路径和输出路径 // Path pin = new Path("E:/test/wc/1.txt"); // Path pout = new Path("E:/test/wc/out"); Path pin = new Path(args[0]); Path pout = new Path(args[1]); FileInputFormat.addInputPath(job, pin); FileOutputFormat.setOutputPath(job, pout); // 执行 job job.waitForCompletion(true);
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