<think>好的，我现在需要帮助用户解决他们的实验问题，也就是统计电商网站每个买家收藏商品的数量，并编写MapReduce程序。首先，我得仔细理解用户的需求。
用户提供的样例数据有三个字段：买家id、商品id和收藏日期，用制表符分隔。目标是统计每个买家收藏了多少个不同的商品。这里需要注意的是，可能同一个买家会多次收藏同一个商品，所以是否需要去重呢？根据用户的要求，是“收藏商品数量”，通常这种情况下是统计每个买家收藏的商品数量，而不是次数，所以可能需要去重。但用户给出的样例数据中，例如买家20056在2010-04-15多次收藏不同的商品id，可能每个商品id是唯一的。但为了保险起见，可能需要确认是否需要去重。不过根据问题描述，可能直接统计每个买家的记录数即可，但用户可能需要的是每个买家收藏了多少个不同的商品，这时候应该去重。比如，如果同一买家收藏同一商品多次，只算一次。
所以，我得确定处理逻辑。在Map阶段，应该输出买家id和商品id作为键值对吗？或者，是否需要将买家id作为键，商品id作为值，然后在Reduce阶段进行去重统计？
正确的做法应该是将买家id作为键，商品id作为值，然后在Reducer中对每个买家对应的所有商品id进行去重计数。或者，也可以在Map阶段直接输出买家id和商品id的组合作为中间键，这样在Reducer中可以更高效地统计。或者，在Mapper中输出复合键（买家id，商品id），然后在Reducer中统计每个买家的不同商品数量。
不过，在MapReduce中，通常的做法是在Mapper中输出键值对，其中键是用于分组的字段，而值是需要处理的数据。为了统计每个买家的不同商品数，我们需要将每个买家id和商品id的组合作为中间键，以确保相同的买家和商品只计数一次。但MapReduce会自动将相同的键分到同一个Reducer中，所以如果以（买家id，商品id）作为键，在Reducer中每个键只会出现一次，这样可以统计每个买家有多少个不同的商品id。或者，可以在Mapper中发送买家id作为键，商品id作为值，然后在Reducer中使用一个集合（Set）来去重商品id的数量。
两种方法各有优劣。第一种方法，使用复合键的话，可能需要一个Combiner来优化，或者在Reducer中直接统计每个买家对应的不同商品数量。而第二种方法，Reducer需要维护一个集合来存储商品id，这可能在数据量大的时候导致内存问题。因此，更高效的方法可能是在Mapper中将买家id作为键，商品id作为值，然后在Reducer中使用一个HashSet来去重，最后统计数量。
但是，对于大规模数据来说，使用HashSet可能会消耗较多内存，特别是当某个买家收藏了上百万商品时。这时候可以考虑使用布隆过滤器或者其他结构，但对于这个实验来说，假设数据量不大，直接用HashSet是可行的。
接下来，我需要编写Map和Reduce的代码。对于Mapper来说，需要读取每一行，分割出买家id和商品id，然后将买家id作为key，商品id作为value发送出去。但是需要注意，可能同一买家在同一商品上有多次收藏，所以需要在Reducer中进行去重。
所以Mapper的输出是（买家id，商品id），然后Reducer接收到同一个买家id的所有商品id，将它们放入一个集合中，最后统计集合的大小。
但是，在MapReduce中，如果每个商品id对应同一个买家id，那么在Reducer中，可以通过将商品id添加到一个HashSet中，自动去重，然后统计数量。
现在，针对代码部分，用户要求的是完整的代码，包括MapReduce的Java代码。所以需要写出Mapper类、Reducer类，以及驱动程序的设置。
需要注意的是，输入文件的格式是用制表符分割的三个字段，所以需要正确分割每行数据。此外，要处理可能的异常，比如行数据不符合格式的情况，但实验可能假设数据都是正确的。
Mapper的逻辑：
读取每一行，分割成三个部分：买家id、商品id、日期。然后输出key为买家id，value为商品id。
Reducer的逻辑：
对于每个买家id，收集所有的商品id，存入一个HashSet中，然后输出买家id和HashSet的大小。
同时，需要注意在Hadoop中，Mapper和Reducer的输入输出类型。通常，使用Text作为键和值的类型。所以Mapper的输出是Text（买家id）作为key，Text（商品id）作为value。Reducer的输出是Text（买家id）和IntWritable（数量）。
现在编写具体的代码：
Mapper类：
public static class TokenizerMapper extends Mapper<Object, Text, Text, Text> {
private Text buyerId = new Text();
private Text itemId = new Text();
public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
String[] parts = value.toString().split("\t");
if (parts.length >= 3) {
String bid = parts[0].trim();
String item = parts[1].trim();
buyerId.set(bid);
itemId.set(item);
context.write(buyerId, itemId);
}
}
}
Reducer类：
public static class IntSumReducer extends Reducer<Text, Text, Text, IntWritable> {
private IntWritable result = new IntWritable();
public void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
Set<String> uniqueItems = new HashSet<>();
for (Text val : values) {
uniqueItems.add(val.toString());
}
result.set(uniqueItems.size());
context.write(key, result);
}
}
驱动程序：
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf, "buyer favorite count");
job.setJarByClass(BuyerFavoriteCount.class);
job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(Text.class); // Mapper的输出value类型是Text
// 因为Reducer的输入是Text和Text，所以需要设置Map输出的key和value类型
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(Text.class);
// Reducer的输出是Text和IntWritable
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}
需要注意的是，驱动程序中需要正确设置Mapper和Reducer的输出类型。因为Reducer的输出key是Text，value是IntWritable，所以job.setOutputKeyClass和setOutputValueClass应该对应。而Mapper的输出key和value是Text和Text，所以需要单独设置setMapOutputKeyClass和setMapOutputValueClass。
在Hadoop中，如果Mapper和Reducer的输出类型不一致，必须明确设置。比如，Reducer的输出是Text和IntWritable，而Mapper的输出是Text和Text，所以需要分别设置。
这样，整个程序就可以正确统计每个买家的不同商品数量。例如，在样例数据中，买家20056有多个收藏记录，但可能收藏不同的商品id，所以Reducer会将它们去重后统计数量。
最后，用户可能需要这个程序的完整代码，包括import语句和类定义。所以需要补全这些部分。
完整的Java代码如下：
import java.io.IOException;
import java.util.HashSet;
import java.util.Set;
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;
public class BuyerFavoriteCount {
public static class TokenizerMapper extends Mapper<Object, Text, Text, Text> {
private Text buyerId = new Text();
private Text itemId = new Text();
@Override
public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
String[] parts = value.toString().split("\t");
if (parts.length >= 3) {
String bid = parts[0].trim();
String item = parts[1].trim();
buyerId.set(bid);
itemId.set(item);
context.write(buyerId, itemId);
}
}
}
public static class IntSumReducer extends Reducer<Text, Text, Text, IntWritable> {
private IntWritable result = new IntWritable();
@Override
public void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
Set<String> uniqueItems = new HashSet<>();
for (Text val : values) {
uniqueItems.add(val.toString());
}
result.set(uniqueItems.size());
context.write(key, result);
}
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf, "buyer favorite count");
job.setJarByClass(BuyerFavoriteCount.class);
job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(Text.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}
}
这样，用户就可以将这个代码编译打包成JAR文件，在Hadoop集群上运行，输入路径和输出路径作为参数传入。运行结果会得到每个买家id对应的收藏商品数量，且已经去重。</think>以下是完整的MapReduce程序代码，用于统计每个买家收藏商品数量：
```java
import java.io.IOException;
import java.util.HashSet;
import java.util.Set;
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;
public class BuyerFavoriteCount {
public static class FavoriteMapper
extends Mapper<Object, Text, Text, Text> {
private Text buyerId = new Text();
private Text itemId = new Text();
public void map(Object key, Text value, Context context
) throws IOException, InterruptedException {
String[] fields = value.toString().split("\t");
if (fields.length >= 3) {
buyerId.set(fields[0].trim());
itemId.set(fields[1].trim());
context.write(buyerId, itemId);
}
}
}
public static class FavoriteReducer
extends Reducer<Text, Text, Text, IntWritable> {
private IntWritable result = new IntWritable();
public void reduce(Text key, Iterable<Text> values,
Context context
) throws IOException, InterruptedException {
Set<String> uniqueItems = new HashSet<>();
for (Text val : values) {
uniqueItems.add(val.toString());
}
result.set(uniqueItems.size());
context.write(key, result);
}
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf, "Buyer Favorite Count");
job.setJarByClass(BuyerFavoriteCount.class);
job.setMapperClass(FavoriteMapper.class);
job.setReducerClass(FavoriteReducer.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(Text.class);
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}
}
```
### 代码说明
1. **Mapper阶段**：
- 输入格式：`<行偏移量, 文本行>`
- 解析每行数据，提取买家ID和商品ID
- 输出键值对：`<买家ID, 商品ID>`
2. **Reducer阶段**：
- 使用HashSet对商品ID进行去重
- 统计唯一商品数量
- 输出格式：`<买家ID, 收藏商品数量>`
3. **程序特征**：
- 处理数据格式：TSV文本文件
- 自动过滤不符合格式的记录
- 精确统计唯一商品数量（自动去重）
### 执行方式
1. 将代码打包为JAR文件
2. 在Hadoop集群执行命令：
```shell
hadoop jar BuyerFavoriteCount.jar /input/path /output/path
```
### 输出结果示例
```
10181 1
20001 2
20042 1
20054 5
20055 1
...
```
每个买家ID后面对应其收藏的唯一商品数量。
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