Hadoop-4、Mapred数据去重


import java.io.IOException;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
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 org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;

public class DelRep {
public static class Map extends Mapper<Object,Text,Text,Text>{
private static Text line = new Text();
public void map(Object key,Text value,Context context) throws IOException, InterruptedException{
line = value;
context.write(line, new Text(""));
}
}

public static class Reduce extends Reducer<Text,Text,Text,Text>{
public void reduce(Text key,Iterable<Text> value,Context context) throws IOException, InterruptedException{
context.write(key, new Text(""));
}
}

public static void main(String[] Args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException{
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/hadoop-1.0.3/conf/core-site.xml"));

String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf,Args).getRemainingArgs();

Job job = new Job(conf,"DelRep");

job.setJarByClass(DelRep.class);

job.setMapperClass(Map.class);
job.setCombinerClass(Reduce.class);
job.setReducerClass(Reduce.class);

job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(Text.class);

FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));

System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}
}

File1:

?





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2006-6-9 a

2006-6-10 b

2006-6-11 c

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2006-6-13 a

2006-6-14 b

2006-6-15 c

2006-6-11 c

File2

?





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2006-6-9 d

2006-6-10 a

2006-6-11 b

2006-6-12 d

2006-6-13 a

2006-6-14 c

2006-6-15 d

2006-6-11 c

结果:

?





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2006-6-10 b

2006-6-11 b

2006-6-11 c

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2006-6-14 b

2006-6-14 c

2006-6-15 c

2006-6-15 d

2006-6-9 a 

2006-6-9 d 

  

时间: 2024-10-09 02:16:23

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Hadoop mapreduce 数据去重 数据排序小例子

数据去重: 数据去重,只是让出现的数据仅一次,所以在reduce阶段key作为输入,而对于values-in没有要求,即输入的key直接作为输出的key,并将value置空.具体步骤类似于wordcount: Tip:输入输出路径配置. import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop

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MapReduce编程之数据去重

数据去重主要是为了掌握和利用并行化思想来对数据进行有意义的筛选.统计大数据集上的数据种类个数.从网站日志中计算访问地等这些看似庞杂的任务都会涉及数据去重.下面就进入这个实例的MapReduce程序设计. package com.hadoop.mr; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.

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利用MapReduce实现数据去重

数据去重主要是为了利用并行化的思想对数据进行有意义的筛选. 统计大数据集上的数据种类个数.从网站日志中计算访问地等这些看似庞杂的任务都会涉及数据去重. 示例文件内容: 此处应有示例文件 设计思路 数据去重的最终目标是让原始数据中出现次数超过一次的数据在输出文件中只出现一次. 自然就想到将同一数据的所有记录都交给一台reduce机器,无路这个数据出现多少次,只要在最终结果中输出一次就可以了. 具体就是reduce的输入应该以数据作为key,而对value-list没有要求. 当reduce收到一个

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