10. MapReduce实现wordcount

苍老流年

已于 2024-10-29 11:14:42 修改

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分类专栏： # hadoop知识笔记文章标签： mapreduce wordcount

于 2024-10-24 11:16:20 首次发布

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一. MapReduce概述

MapReduce是一个并行计算框架，它起源于Google的MapReduce论文，它主要用于离线海量数据计算。

优点：海量数据离线处理，开发简单，部署方便
缺点：仅适用于批处理，不支持实时数据计算

二. wordcount案例

1. 需求

统计一个文件中每个单词出现的次数(文件中每行的多个单词用空格分开)，下面是用MapReduce实现wordcount的数据流程：
在这里插入图片描述

2. 代码实现

package mr;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

import java.io.IOException;

public class WordCountMR {
	
	// 实现map方法
    static class WordCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
        @Override
        public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            String[] words = value.toString().split(" ");
            for (String word: words) {
                context.write(new Text(word), new IntWritable(1));
            }
        }

    }

	// 实现reduce方法
    static class WordCountReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
        @Override
        public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            int sum = 0;
            for (IntWritable val : values) {
                sum += val.get();
            }
            context.write(key, new IntWritable(sum));
        }

    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf);
        job.setJarByClass(WordCountMR.class);
        job.setJobName("WordCount");

        // 设置输入,输出路径
        FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));


        // 设置Mapper
        job.setMapperClass(WordCountMapper.class);
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);

        // 设置Reducer
        job.setReducerClass(WordCountReducer.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
		
		// 设置reduce task 数量
        job.setNumReduceTasks(1);

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

maven 依赖

<dependency>
	<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
	<artifactId>hadoop-client</artifactId>
	<version>3.2.4</version>
</dependency>

3. 运行

MapReduce程序运行方式可以分为本地模式和集群模式

本地运行模式：方便程序开发与调试
在这里插入图片描述

输入文件：
在这里插入图片描述

结果文件：
在这里插入图片描述

集群运行模式：可以利用集群的计算资源，一般为生产部署方式
将代码打包，并上传到集群上去。

# 查看输入文件
[root@hadoop1 ~]# hdfs dfs -text /test/a.txt
hello world
name hello
world

# 提交任务
[root@hadoop1 ~]# hadoop jar learn-1.0-SNAPSHOT.jar  mr.WordCountMR  /test/a.txt  /output

# 查看结果文件
[root@hadoop1 ~]# hdfs dfs -text /output/part-r-00000
hello   2
name    1
world   2