MapReduce经典案例——TopN

MapReduce经典案例————TopN

一、案例分析

1、topN介绍：

  • TopN分析法是指从研究对象中按照某一个指标进行倒序或正序排列，取其中所需的N个数据，并对这N个数据进行重点分析的方法。

  • 测试文件：num.txt

    10 3 8 7 6 5 1 2 9 4
    11 12 17 14 15 20
    19 18 13 16

2. 案例需求及分析

  • 现假设有数据文件num.txt，现要求使用MapReduce技术提取上述文本中最大的5个数据，并最终将结果汇总到一个文件中。
  • (1) 先设置MapReduce分区为1，即ReduceTask个数一定只有一个。我们需要提取TopN，即全局的前N条数据，不管中间有几个Map、Reduce，最终只能有一个用来汇总数据。
  • (2) 在Map阶段，使用TreeMap数据结构保存TopN的数据，TreeMap默认会根据其键的自然顺序进行排序，也可根据创建映射时提供的 Comparator进行排序，其firstKey()方法用于返回当前集合最小值的键。
  • (3) 在Reduce阶段，将Map阶段输出数据进行汇总，选出其中的TopN数据，即可满足需求。这里需要注意的是，TreeMap默认采取正序排列，需求是提取5个最大的数据，因此要重写Comparator类的排序方法进行倒序排序。

二、案例实现

1、实现步骤：

（1）Map阶段实现

  • 使用Eclipse开发工具打开之前创建的Maven项目HadoopDemo，并且新建cn.itcast.mr.topN包，在该路径下编写自定义Mapper类TopNMapper

  • 主要用于将文件中的每行数据进行切割提取，并把数据保存到TreeMap中

  • 判断TreeMap是否大于5，如果大于5就需要移除最小的数据。TreeMap保存了当前文件最大5条数据后，再输出到Reduce阶段。

  • TopNMapper.java：

    package cn.itcast.mr.topN;
//Map阶段实现
import java.util.TreeMap;

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

public class TopNMapper extends Mapper<LongWritable, Text, NullWritable, IntWritable> {

    private TreeMap<Integer, String> repToRecordMap = new TreeMap<Integer, String>();

    // <0,10 3 8 7 6 5 1 2 9 4>
    // <xx,11 12 17 14 15 20>
    @Override
    public void map(LongWritable key, Text value, Context context) {
        String line = value.toString();
        String[] nums = line.split(" ");
        for (String num : nums) {
            repToRecordMap.put(Integer.parseInt(num), " ");
            if (repToRecordMap.size() > 5) {
                repToRecordMap.remove(repToRecordMap.firstKey());
            }
        }
    }
    @Override
    protected void cleanup(Context context) {
        for (Integer i : repToRecordMap.keySet()) {
            try {
                context.write(NullWritable.get(), new IntWritable(i));
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }
}

（2）Reduce阶段实现

  • 根据Map阶段的输出结果形式，同样在cn.itcast.mr.topN包下，自定义Reducer类TopNReducer

  • 主要用于编写TreeMap自定义排序规则，当需求取最大值时，只需要在compare()方法中返回正数即可满足倒序排列，reduce()方法依然是要满足时刻判断TreeMap中存放数据是前五个数，并最终遍历输出最大的5个数。

  • TopNReducer.java：

    package cn.itcast.mr.topN;
//Reduce阶段实现
import java.io.IOException;
import java.util.Comparator;
import java.util.TreeMap;

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

public class TopNReducer extends Reducer<NullWritable, IntWritable, NullWritable, IntWritable> {

    private TreeMap<Integer, String> repToRecordMap = new TreeMap<Integer, String>(new Comparator<Integer>() {

        //返回一个基本类型的整型,谁大谁排后面.
        //返回负数表示：o1 小于o2
        //返回0表示:表示：o1和o2相等
        //返回正数表示：o1大于o2。
        public int compare(Integer a, Integer b) {
            return b - a;
        }
    });
    public void reduce(NullWritable key, Iterable<IntWritable> values, Context context)
            throws IOException, InterruptedException {
        for (IntWritable value : values) {
            repToRecordMap.put(value.get(), " ");
            if (repToRecordMap.size() > 5) {
                repToRecordMap.remove(repToRecordMap.firstKey());
            }
        }
        for (Integer i : repToRecordMap.keySet()) {
            context.write(NullWritable.get(), new IntWritable(i));
        }
    }
}

（3）Driver程序主类实现

  • 编写MapReduce程序运行主类TopNDriver

  • 主要用于对指定的本地D:\topN\input目录下的源文件（需要提前准备）实现TopN分析，得到文件中最大的5个数，并将结果输入到本地E:\hadoop\fileStorage\TopN\output\dow目录下。

  • TopDriver.java：

    package cn.itcast.mr.topN;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

public class TopNDriver {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();

        Job job = Job.getInstance(conf);

        job.setJarByClass(TopNDriver.class);
        job.setMapperClass(TopNMapper.class);
        job.setReducerClass(TopNReducer.class);

        job.setNumReduceTasks(1);

        job.setMapOutputKeyClass(NullWritable.class);// map阶段的输出的key
        job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);// map阶段的输出的value

        job.setOutputKeyClass(NullWritable.class);// reduce阶段的输出的key
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);// reduce阶段的输出的value

        FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("E:\\hadoop\\fileStorage\\TopN\\input"));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("E:\\hadoop\\fileStorage\\TopN\\output\\dow"));

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

2、效果测试

（1）程序执行结果：

image-20240419102525820

（2）本地文件查看：

image-20240419102744965

（3）打开part-r-00000：

image-20240419102818712

posted @ 2024-04-19 10:34  朝暮青丝  阅读(107)  评论(0)  编辑  收藏  举报