Hadoop实战：明星搜索指数统计，找出人气王

项目介绍

        本项目我们使用明星搜索指数数据，分别统计出搜索指数最高的男明星和女明星。

数据集

明星搜索指数数据集，如下图所示。猛戳此链接下载数据集

 

思路分析

        基于项目的需求，我们通过以下几步完成：

1、编写 Mapper类，按需求将数据集解析为 key=gender，value=name+hotIndex，然后输出。

2、编写 Combiner 类，合并 Mapper 输出结果，然后输出给 Reducer。

3、编写 Partitioner 类，按性别，将结果指定给不同的 Reduce 执行。

4、编写 Reducer 类，分别统计出男、女明星的最高搜索指数。

5、编写 run 方法执行 MapReduce 任务。

MapReduce Java 项目

设计的MapReduce如下所示：

Map = {key = gender, value = name+hotIndex}
Reduce = {key = name, value = gender+hotIndex}

Map

        每次调用map(LongWritable key, Text value, Context context)解析一行数据。每行数据存储在value参数值中。然后根据'\t'分隔符，解析出明星姓名，性别和搜索指数。

public static class ActorMapper extends Mapper< Object, Text, Text, Text> {
    public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        //value=name+gender+hotIndex
        String[] tokens = value.toString().split("\t");
        String gender = tokens[1].trim();//性别
        String nameHotIndex = tokens[0] + "\t" + tokens[2];//名称和搜索指数
        context.write(new Text(gender), new Text(nameHotIndex));
    }
}

 

map()函数期望的输出结果Map = {key = gender, value = name+hotIndex}

Combiner

        对 map 端的输出结果，先进行一次合并，减少数据的网络输出。

public static class ActorCombiner extends Reducer< Text, Text, Text, Text> {
    private Text text = new Text();
    @Override
    public void reduce(Text key, Iterable< Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        int maxHotIndex = Integer.MIN_VALUE;
        int hotIndex = 0;
        String name="";
        for (Text val : values) {
            String[] valTokens = val.toString().split("\\t");
            hotIndex = Integer.parseInt(valTokens[1]);
            if(hotIndex>maxHotIndex){
                name = valTokens[0];
                maxHotIndex = hotIndex;
            }
        }
        text.set(name+"\t"+maxHotIndex);
        context.write(key, text);    
    }
}

 

Partitioner

        根据明星性别对数据进行分区，将 Mapper 的输出结果均匀分布在 reduce 上。

public static class ActorPartitioner extends Partitioner< Text, Text> {         
    @Override
    public int getPartition(Text key, Text value, int numReduceTasks) { 
        String sex = key.toString();           
        if(numReduceTasks==0)
            return 0;
        //性别为male 选择分区0
        if(sex.equals("male"))             
            return 0;
        //性别为female 选择分区1
        if(sex.equals("female"))
            return 1 % numReduceTasks;
        //其他性别 选择分区2
        else
            return 2 % numReduceTasks;
    }     
}

 

Reduce

        调用reduce(key, Iterable< Text> values, context)方法来处理每个key和values的集合。我们在values集合中，计算出明星的最大搜索指数。

public static class ActorReducer extends Reducer< Text, Text, Text, Text> {
    @Override
    public void reduce(Text key, Iterable< Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        int maxHotIndex = Integer.MIN_VALUE;
        String name = " ";
        int hotIndex = 0;
        for (Text val : values) {
            String[] valTokens = val.toString().split("\\t");
            hotIndex = Integer.parseInt(valTokens[1]);
            if (hotIndex > maxHotIndex) {
                name = valTokens[0];
                maxHotIndex = hotIndex;
            }
        }
        context.write(new Text(name), new Text( key + "\t"+ maxHotIndex));
    }
} 

 

reduce()函数期望的输出结果Reduce = {key = name, value = gender+max(hotIndex)}

Run 驱动方法

        在 run 方法中,设置任务执行各种信息。

public int run(String[] args) throws Exception {
        // TODO Auto-generated method stub
        
        Configuration conf = new Configuration();//读取配置文件
        
        Path mypath = new Path(args[1]);
        FileSystem hdfs = mypath.getFileSystem(conf);
        if (hdfs.isDirectory(mypath)) {
            hdfs.delete(mypath, true);
        }

        Job job = new Job(conf, "star");//新建一个任务
        job.setJarByClass(Star.class);//主类
        
        job.setNumReduceTasks(2);//reduce的个数设置为2
        job.setPartitionerClass(ActorPartitioner.class);//设置Partitioner类
                    
        job.setMapperClass(ActorMapper.class);//Mapper
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);//map 输出key类型
        job.setMapOutputValueClass(Text.class);//map 输出value类型
                
        job.setCombinerClass(ActorCombiner.class);//设置Combiner类
        
        job.setReducerClass(ActorReducer.class);//Reducer
        job.setOutputKeyClass(Text.class);//输出结果 key类型
        job.setOutputValueClass(Text.class);//输出结果 value类型
        
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));// 输入路径
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));// 输出路径
        job.waitForCompletion(true);//提交任务
        return 0;
}

 

编译和执行 MapReduce作业

1、myclipse将项目编译和打包为star.jar，使用SSH将 star.jar上传至hadoop的$HADOOP_HOME目录下。

2、使用cd $HADOOP_HOME切换到当前目录，通过命令行执行Hadoop作业

hadoop jar star.jar zimo.hadoop.Star.Star

运行结果

        你可以在DFS Locations界面下查看输出目录。

 

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