Hadoop--mapreduce编程实例1

前提准备：

1.hadoop安装运行正常。Hadoop安装配置请参考：Ubuntu下 Hadoop 1.2.1 配置安装

2.集成开发环境正常。集成开发环境配置请参考 ：Ubuntu 搭建Hadoop源码阅读环境

 

MapReduce编程实例：

 

MapReduce编程实例（一）,详细介绍在集成环境中运行第一个MapReduce程序 WordCount及代码分析

MapReduce编程实例（二），计算学生平均成绩

MapReduce编程实例（三），数据去重

MapReduce编程实例（四），排序

MapReduce编程实例（五），MapReduce实现单表关联

 

MapReduce编程实例（六），MapReduce实现多表关联

 

 

 

 

开发示例：WordCount

本文例详细的介绍如何在集成环境中运行第一个MapReduce程序 WordCount，以及WordCount代码分析

新建MapReduce项目：

 

Finish生成项目如下，建立WordCount.java类

 

 

WordCount.java类代码以下详细解，先运行起来。

在HDFS建立新目录并上传若干实验用的文本，上传后如下：

 

配置Run Configuration 参数：

 

hdfs://localhost:9000/user/dat/input hdfs://localhost:9000/user/dat/output

 

 

 

Run On Hadoop，

OK，运行成功，检查HDFS的文件生成

Eclipse中可以直接查看也可以在命令行中查看结果

 

 

OK，第一个MapReduce程序 WordCount已经成功运行。下面开始解析代码部分

 

----------------------------------------------烦人的分割线-----------------------------------------------------

代码：

 

import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;

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;
import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;


public class WordCount {

    //嵌套类 Mapper
    //Mapper<keyin,valuein,keyout,valueout>
    public static class WordCountMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{
        private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
        private Text word = new Text();

        @Override
        protected void map(Object key, Text value, Context context)
                throws IOException, InterruptedException {
            StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
            while(itr.hasMoreTokens()){
                word.set(itr.nextToken());
                context.write(word, one);//Context机制
            }
        }
    }


    //嵌套类Reducer
    //Reduce<keyin,valuein,keyout,valueout>
    //Reducer的valuein类型要和Mapper的va lueout类型一致,Reducer的valuein是Mapper的valueout经过shuffle之后的值
    public static class WordCountReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>{
        private IntWritable result = new IntWritable();

        @Override
        protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,
                Context context)
                throws IOException, InterruptedException {
            int sum  = 0;
            for(IntWritable i:values){
                sum += i.get();
            }
            result.set(sum);
            context.write(key,result);//Context机制
        }



    }

    public static void main(String[] args) throws Exception{
        Configuration conf = new Configuration();//获得Configuration配置 Configuration: core-default.xml, core-site.xml
        String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();//获得输入参数 [hdfs://localhost:9000/user/dat/input, hdfs://localhost:9000/user/dat/output]
        if(otherArgs.length != 2){//判断输入参数个数，不为两个异常退出
            System.err.println("Usage:wordcount <in> <out>");
            System.exit(2);
        }

        ////设置Job属性
        Job job = new Job(conf,"word count");
        job.setJarByClass(WordCount.class);
        job.setMapperClass(WordCountMapper.class);
        job.setCombinerClass(WordCountReducer.class);//将结果进行局部合并
        job.setReducerClass(WordCountReducer.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);


        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));//传入input path
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));//传入output path，输出路径应该为空，否则报错org.apache.hadoop.mapred.FileAlreadyExistsException。

        System.exit(job.waitForCompletion(true)?0:1);//是否正常退出
    }

}

 

 

先解释两个Java基础问题

----------------------------------StringTokener类--------------------------------------------------------------

 

Java语言中，提供了专门用来分析字符串的类StringTokenizer（位于java.util包中）。该类可以将字符串分解为独立使用的单词，并称之为语言符号。语言符号之间由定界符（delim）或者是空格、制表符、换行符等典型的空白字符来分隔。其他的字符也同样可以设定为定界符。StringTokenizer类的构造方法及描述见表15-6所示。

表15-6                                          StringTokenizer类的构造方法及描述

构 造 方 法	描    述
StringTokenizer(String str)	为字符串str构造一个字符串分析器。使用默认的定界符，即空格符（如果有多个连续的空格符，则看作是一个）、换行符、回车符、Tab符号等
StringTokenizer(String str, String delim)	为字符串str构造一个字符串分析器，并使用字符串delim作为定界符

StringTokenizer类的主要方法及功能见表15-7所示。

表15-7                                          StringTokenizer类的主要方法及功能

方    法	功    能
String nextToken()	用于逐个获取字符串中的语言符号（单词）
boolean hasMoreTokens()	用于判断所要分析的字符串中，是否还有语言符号，如果有则返回true，反之返回false
int countTokens()	用于得到所要分析的字符串中，一共含有多少个语言符号

 

下面是一个例子。

String s1 = "|ln|ln/sy|ln/dl|ln/as|ln/bx|";
StringTokenizer stringtokenizer1 = new StringTokenizer(s1, "|");

while(stringtokenizer1 .hasMoreTokens()) {

 String s3 = stringtokenizer.nextToken();
 System.out.println(s3);
}

输出：
ln
ln/sy
ln/dl
ln/as
ln/bx

-------------------------------------------Java 静态内部类 内部类-----------------------------------------------

请参考文章：http://blog.csdn.net/yakihappy/article/details/3979858

-------------------------------------------Java的反射机制--------------------------------------------------------

请参考文章：http://www.cnblogs.com/rollenholt/archive/2011/09/02/2163758.html

请参考文章：http://lavasoft.blog.51cto.com/62575/15433/

请参考文章： http://lavasoft.blog.51cto.com/62575/43218/

 

----------------------------------------WordCount MapReduce代码分析-------------------------------------

代码分为三部分，一个主函数，一个嵌套类WordCountMapper继承Mapper,一个嵌套类WordCountReducer继承Reducer。

主函数通过反射设置Job属性,设置输入输出路径.。

WordCountMapper：

一个常量IntWritable做valueout，一个Text做keyout.

重写map方法,用StringTokener解析字符串,写入context

WordCountReducer：

一个Intwritable变量，记录输出个数。

reduce函数解析values计算数量，设置context的keyout,valueout。

ok，就是这么easy。。。

注意map和reduce都是回调函数，是由MapReduce框架控制的，还未深入研究。