一个Maprduce程序主要包括三部分：Mapper类、Reducer类、执行类。
Maven项目下所需依赖
1 | org.apache.hadoophadoop-client3.3.0junitjunit4.12testorg.slf4jslf4j-api1.7.30junitjunit3.8.2junitjunit4.12compile |
数据类型
- Text： 一种可变长度的字节数组，用于表示文本数据。相当于Java中的String。
- LongWritable、IntWritable、FloatWritable、DoubleWritable： 分别用于表示长整型、整型、浮点型和双精度浮点型数据。相当于Java中的long、int、float和double。
- BooleanWritable： 用于表示布尔类型数据。相当于Java中的boolean。
- NullWritable： 用于表示空值，通常用于表示Map任务的输出中间结果数据中的值为空。相当于Java中的null。
- ArrayWritable： 用于表示数组类型数据。相当于Java中的数组。
- MapWritable： 一种可序列化的Map数据结构，可以作为Map任务的输出（中间结果数据）或Reduce任务的输入。相当于Java中的Map。
- WritableComparable： 一种可序列化的、可比较的数据类型接口，可以作为Map任务或Reduce任务的输入输出数据类型。
一、Mapper类
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 | import org.apache.hadoop.io.LongWritable;import org.apache.hadoop.io.Text;import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;import org.apache.hadoop.util.StringUtils;import java.io.IOException;public class WordCountMapper extends Mapper { @Override protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException { //如果当前数据不为空 if (value!=null){ //获取每一行的数据 String line = value.toString(); //将一行数据根据空格分开// String[] words = line.split(" "); String[] words = StringUtils.split(line,' ');//hadoop的StringUtils.split方法对大数据来说比Java自带的拥有更好的性能 //输出键值对 for (String word : words) { context.write(new Text(word),new LongWritable(1)); } } }} |
二、Reducer类
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 | import org.apache.hadoop.io.LongWritable;import org.apache.hadoop.io.Text;import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;import java.io.IOException;public class WordCountReducer extends Reducer { @Override protected void reduce(Text key, Iterable values, Context context) throws IOException, InterruptedException { //累加单词的数量 long sum = 0; //遍历单词计数数组,将值累加到sum中 for (LongWritable value : values) { sum += value.get(); } //输出每次最终的计数结果 context.write(key,new LongWritable(sum)); }} |
三、执行类
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 | import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.conf.Configured;import org.apache.hadoop.fs.Path;import org.apache.hadoop.io.LongWritable;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 org.apache.hadoop.util.Tool;import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;public class WordCountRunner extends Configured implements Tool { public static void main(String[] args) throws Exception { ToolRunner.run(new Configuration(),new WordCountRunner(),args); } @Override public int run(String[] args) throws Exception { Configuration conf = new Configuration(); Job job = Job.getInstance(conf, "word count"); job.setJarByClass(WordCountRunner.class); job.setMapperClass(WordCountMapper.class); job.setReducerClass(WordCountReducer.class); job.setMapOutputKeyClass(Text.class); job.setMapOutputValueClass(LongWritable.class); job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(LongWritable.class); //设置统计文件输入的路径,将命令行的第一个参数作为输入文件的路径 //读取maven项目下resources目录的文档 String path = getClass().getResource("/words.txt").getPath(); FileInputFormat.setInputPaths(job,path); //设置结果数据存放路径,将命令行的第二个参数作为数据的输出路径 //输出目录必须不存在!!! FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path("./output")); return job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1; }} |
程序执行结果
- .part-r-00000.crc： 是Reduce任务输出结果文件的校验文件，用于校验Reduce任务输出结果文件的完整性和正确性。该文件由Hadoop框架自动生成，不需要手动创建，其内容是Reduce任务输出结果文件的校验和信息。
- ._SUCCESS.crc： 是表示任务执行成功的标志文件的校验文件，用于校验标志文件的完整性和正确性。该文件由Hadoop框架自动生成，其内容是标志文件的校验和信息。
- _SUCCESS： 表示任务执行成功的标志文件，文件内容为空。
- part-r-00000： 表示Reduce任务的输出结果文件，其中“00000”表示该文件是第一个Reduce任务的输出结果文件，如果有多个Reduce任务，则会生成多个该类型的文件，文件内容为每个单词出现的次数。
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