1.关于MapReduce
MapReduce是一种可用于数据处理的编程模型，能够支持java、Python、C++等语言。MapReduce程序本质上是并行运行的，因此可以处理大规模数据集，这也是它的优势。
2.使用hadoop分析数据
hadoop提供了并行处理，我们将查询表示成MapReduce作业。
MapReduce任务过程分为两个处理阶段：map阶段和reduce阶段。每个阶段都以键/值作为输入和输出，并选择它们的类型。程序员还需要定义两个函数：map函数和reduce函数。
Java MapReduce
我们需要三个东西：一个map函数，一个reduce函数和一些用来运行作业的代码。map函数由mapper接口实现。
Mapper接口是一个泛型类型，有四个形参，分别指定map函数的输入键、输入值、输出键和输出值的类型。这些类型均可在org.apache.hadoop.io包中找到。其中，LongWritable类型相当于java中的Long类型、Text类型相当于java中的String类型、IntWritable类型相当于java中的Integer类型。
在主函数中经常使用的类有：
FileOutputFormat类中的静态函数setOutputPath()来指定输出路径，该函数指定了reduce函数输出文件的写入目录。在运行任务前该目录不应该存在。接着通过setMapperClass()和setReducerClass()指定map和reduce类型。setOutputKeyClass()和setOutputValueClass()控制map和reduce函数的输出类型。输入的类型通过InputFormat类来控制，在设置定义map和reduce函数的类之后，JobClient类的静态函数runJob()会提交作业并等待完成，最后将其进展情况写到控制台。
3.统计单词数量代码实例
package mapreduce01; //MapReduce工程名字
import java.io.IOException;
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.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
//单词计数
public class mytest {
static String INPUT_PATH="hdfs://master:9000/input/mr.txt"; //待统计的文件路径
static String OUTPUT_PATH="hdfs://master:9000/output/mr.txt"; //统计结果存放的路径
static class MyMapper extends Mapper <Object,Object,Text,IntWritable> { //定义继承mapper类
protected void map(Object key, Object value, Context context) throws IOException, InterruptedException{ //定义map方法
String[] arr=value.toString().split(","); //文件中的单词是以“，”分割的，并将每一行定义为一个数组
for(int i=0;i<arr.length;i++){ //遍历循环每一行，统计单词出现的数量
context.write(new Text(arr[i]),new IntWritable(1));
}
}
}
static class MyReduce extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable>{ //定义继承reducer类
protected void reduce(Text key,Iterable<IntWritable> values,Context context) throws IOException,InterruptedException{ //定义reduce方法
int count=0;
for(IntWritable c:values){ //统计同一个单词的数量
count+=c.get();
}
IntWritable outValue=new IntWritable(count);
context.write(key,outValue);
}
}
public static void main(String[] args) throws Exception{ //main函数
Path outputpath=new Path(OUTPUT_PATH); //输出路径
Configuration conf=new Configuration();
Job job=Job.getInstance(conf); //定义一个job，启动任务
FileInputFormat.setInputPaths(job, INPUT_PATH);
FileOutputFormat.setOutputPath(job,outputpath);
job.setMapperClass(MyMapper.class);
job.setReducerClass(MyReduce.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
job.waitForCompletion(true);
}
}
4.统计去重代码实例
package mapreduce01; //MapReduce工程名字
import java.io.IOException;
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.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
//单词去重
public class testquchong {
static String INPUT_PATH="hdfs://master:9000/quchong"; //待统计的文件
static String OUTPUT_PATH="hdfs://master:9000/quchong/qc"; //统计结果存放的路径
static class MyMapper extends Mapper<Object,Text,Text,Text>{
private static Text line=new Text(); //text相当于string
protected void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException{
line=value;
context.write(line,new Text(",")); //以“，”规定格式，空格不容易控制，统计key，因为key值是唯一的
}
}
static class MyReduce extends Reducer<Text,Text,Text,Text>{
protected void reduce(Text key,Iterable<Text> values,Context context) throws IOException,InterruptedException{
context.write(key,new Text(""));
}
}
public static void main(String[] args) throws Exception{
Path outputpath=new Path(OUTPUT_PATH);
Configuration conf=new Configuration();
Job job=Job.getInstance(conf);
job.setMapperClass(MyMapper.class);
job.setReducerClass(MyReduce.class);
job.setCombinerClass(MyReduce.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(Text.class);
FileInputFormat.setInputPaths(job, INPUT_PATH);
FileOutputFormat.setOutputPath(job,outputpath);
job.waitForCompletion(true);
}
}
原文地址：https://www.cnblogs.com/m-study/p/8366698.html