Hadoop初学指南(6)--MapReduce的简单实例及分析

本文在上一节的基础上通过一个简单的MR示例对MapReduce的运行流程进行分析。

假设有两行数据，分别是hello you，hello me,我们要统计其中出现的单词以及每个单词出现的次数。

所得的结果为

hello   2

you     1

me      1

(1)大致运行流畅

1.解析成2个<k,v>，分别是<0, hello you><10, hello me>。调用2次map函数。

2.执行map任务

3.map输出后的数据是:<hello,1>,<you,1>,<hello,1>,<me,1>

4.排序后是:<hello,1>,<hello,1>,<me,1>,<you,1>

5.分组后是:<hello,{1,1}>,<me,{1}>,<you,{1}>

6.执行reduce任务，reduce函数被调用的次数是3

7.输出

(2)相关代码

所有的项目依旧为以前所用的myhadoop项目

①在src下新建org.apache.hadoop.fs包，把FileUtil这个类文件拷贝到这个包，FileUtil在附件中给出，只需新建一个FileUtil类，将内容拷贝至其中。(这一步主要是为了给权限的)

②在myhadoop项目下建立一个mapreduce包，在这个包下建立一个名为WordCountApp的java类。

1.重写map类，代码如下：

static class MyMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, LongWritable>{
    protected void map(LongWritable k1, Text v1, Context context) throws java.io.IOException ,InterruptedException {
        final String[] splited = v1.toString().split(" ");
        for (String word : splited) {
            context.write(new Text(word), new LongWritable(1));
        }
    };
}

其中Mapper泛型中的四个类型分别表示KEYIN,VALUEIN,KEYOUT,VALUEOUT。

KEYIN即k1，表示行的偏移量

VALUEIN即v1,表示行文本内容

KEYOUT即k2，表示行中出现的单词

VALUEOUT即v2，表示行中出现的单词的次数，这里为固定值1。

2.重写Reducer类，代码如下：

static class MyReducer extends Reducer<Text, LongWritable, Text, LongWritable>{
    protected void reduce(Text k2, java.lang.Iterable<LongWritable> v2s, Context ctx) throws java.io.IOException ,InterruptedException {
        long times = 0L;
        for (LongWritable count : v2s) {
            times += count.get();
        }
        ctx.write(k2, new LongWritable(times));
    };
}

其中Reducer泛型中的四个类型也表示KEYIN,VALUEIN,KEYOUT,VALUEOUT。

KEYIN即k2，表示行中出现的单词

VALUEIN即v2,表示行中出现的单词的次数

KEYOUT即k3，表示文本中出现的不同单词

VALUEOUT即v3，表示文本中出现的不同单词的总次数1。

3.写main方法，代码如下：

static final String INPUT_PATH = "hdfs://myhadoop:9000/hello";
static final String OUT_PATH = "hdfs://myhadoop:9000/out";

public static void main(String[] args) throws Exception {
    Configuration conf = new Configuration();
    FileSystem fileSystem = FileSystem.get(new URI(INPUT_PATH), conf);
    Path outPath = new Path(OUT_PATH);
    if(fileSystem.exists(outPath)){
        fileSystem.delete(outPath, true);
    }
    Job job = new Job(conf , WordCountApp.class.getSimpleName());
    //1.1指定读取的文件位于哪里
    FileInputFormat.setInputPaths(job, INPUT_PATH);
    //指定如何对输入文件进行格式化，把输入文件每一行解析成键值对
    job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
    //1.2 指定自定义的map类
    job.setMapperClass(MyMapper.class);
    //map输出的<k,v>类型。如果<k3,v3>的类型与<k2,v2>类型一致，则可以省略
    job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
    job.setMapOutputValueClass(LongWritable.class);
    //1.3 分区
    job.setPartitionerClass(HashPartitioner.class);
    //有一个reduce任务运行
    job.setNumReduceTasks(1);
    //1.4 TODO 排序、分组
    //1.5 TODO 规约
    //2.2 指定自定义reduce类
    job.setReducerClass(MyReducer.class);
    //指定reduce的输出类型
    job.setOutputKeyClass(Text.class);
    job.setOutputValueClass(LongWritable.class);
    //2.3 指定写出到哪里
    FileOutputFormat.setOutputPath(job, outPath);
    //指定输出文件的格式化类
    job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);
    //把job提交给JobTracker运行
    job.waitForCompletion(true);
}

相关代码的所有内容，已经在附件中。

(3)运行查看结果

编写完代码后运行即可：

运行完成后，可以去HDFS中进行查看：

可以看到HDFS中有了/out文件夹，文件夹中多了两个文件。

查看其中的part-r-00000文件，内容如下：

这就是我们想要得到的内容。

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