MapperReduce_WordCount

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 3 import java.io.IOException;
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 5 import org.apache.commons.lang.StringUtils;
 6 import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
 7 import org.apache.hadoop.io.Text;
 8 import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
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10 //4个泛型中，前两个是指定mapper输入数据的类型，KEYIN是输入的key的类型，VALUEIN是输入的value的类型
11 //map 和 reduce 的数据输入输出都是以 key-value对的形式封装的
12 //默认情况下，框架传递给我们的mapper的输入数据中，key是要处理的文本中一行的起始偏移量，这一行的内容作为value
13 public class WCMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, LongWritable>{
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15     //mapreduce框架每读一行数据就调用一次该方法
16     @Override
17     protected void map(LongWritable key, Text value,Context context)
18             throws IOException, InterruptedException {
19         //具体业务逻辑就写在这个方法体中，而且我们业务要处理的数据已经被框架传递进来，在方法的参数中 key-value
20         //key 是这一行数据的起始偏移量     value 是这一行的文本内容
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22         //将这一行的内容转换成string类型
23         String line = value.toString();
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25         //对这一行的文本按特定分隔符切分
26         String[] words = StringUtils.split(line, " ");
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28         //遍历这个单词数组输出为kv形式  k：单词   v ： 1
29         for(String word : words){
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31             context.write(new Text(word), new LongWritable(1));
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33         }
34     }
35 }

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 3 import java.io.IOException;
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 5 import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
 6 import org.apache.hadoop.io.Text;
 7 import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
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 9 public class WCReducer extends Reducer<Text, LongWritable, Text, LongWritable>{
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13     //框架在map处理完成之后，将所有kv对缓存起来，进行分组，然后传递一个组<key,valus{}>，调用一次reduce方法
14     //<hello,{1,1,1,1,1,1.....}>
15     @Override
16     protected void reduce(Text key, Iterable<LongWritable> values,Context context)
17             throws IOException, InterruptedException {
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19         long count = 0;
20         //遍历value的list，进行累加求和
21         for(LongWritable value:values){
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23             count += value.get();
24         }
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26         //输出这一个单词的统计结果
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28         context.write(key, new LongWritable(count));
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30     }
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33
34 }

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 3 import java.io.IOException;
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 5 import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
 6 import org.apache.hadoop.fs.Path;
 7 import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
 8 import org.apache.hadoop.io.Text;
 9 import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
10 import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
11 import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
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13 /**
14  * 用来描述一个特定的作业
15  * 比如，该作业使用哪个类作为逻辑处理中的map，哪个作为reduce
16  * 还可以指定该作业要处理的数据所在的路径
17  * 还可以指定改作业输出的结果放到哪个路径
18  * ....
19  * @author [email protected]
20  *
21  */
22 public class WCRunner {
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24     public static void main(String[] args) throws Exception {
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26         Configuration conf = new Configuration();
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28         Job wcjob = Job.getInstance(conf);
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30         //设置整个job所用的那些类在哪个jar包
31         wcjob.setJarByClass(WCRunner.class);
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34         //本job使用的mapper和reducer的类
35         wcjob.setMapperClass(WCMapper.class);
36         wcjob.setReducerClass(WCReducer.class);
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39         //指定reduce的输出数据kv类型
40         wcjob.setOutputKeyClass(Text.class);
41         wcjob.setOutputValueClass(LongWritable.class);
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43         //指定mapper的输出数据kv类型
44         wcjob.setMapOutputKeyClass(Text.class);
45         wcjob.setMapOutputValueClass(LongWritable.class);
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48         //指定要处理的输入数据存放路径
49         FileInputFormat.setInputPaths(wcjob, new Path("/bigdata/"));
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51         //指定处理结果的输出数据存放路径
52         FileOutputFormat.setOutputPath(wcjob, new Path("/bigdata/output"));
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54         //将job提交给集群运行
55         wcjob.waitForCompletion(true);
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58     }
59
60 }

//

原因：导错包了！

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