大数据 mr案例-排序索引

准备数据文件

启动hadoop服务

在虚拟机上创建文本文件

创建InvertedIndex目录，在里面创建三个文本文件 - file1.txt、file2.txt、file3.txt

上传文件到HDFS指定目录

创建/InvertedIndex/input目录，执行命令：hdfs dfs -mkdir -p /InvertedIndex/input

将三个文本文件 file1.txt、file2.txt、file3.txt，上传到HDFS的/InvertedIndex/input目录

创建Maven项目

Maven项目 - InvertedIndex

添加相关依赖

在pom.xml文件里添加hadoop和junit依赖

创建日志属性文件

在resources目录里创建log4j.properties文件

创建倒排索引映射器类

创建net.hw.mr包，在包里创建InvertedIndexMapper类

注意导包不要导错了

package net.hw.mr;

import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileSplit;

import java.io.IOException;

/**
 * 功能：倒排索引映射器类
 * 作者：华卫
 * 日期：2022年11月29日
 */
public class InvertedIndexMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> {

    private static Text keyInfo = new Text(); // 存储单词和URL组合
    private static final Text valueInfo = new Text("1"); // 存储词频，初始化为1

    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context)
            throws IOException, InterruptedException {
        // 获取文件行数据
        String line = value.toString();
        // 拆分得到单词数组
        String[] words = StringUtils.split(line, " ");
        // 得到这行数据所在的文件切片
        FileSplit fileSplit = (FileSplit) context.getInputSplit();
        // 根据文件切片得到文件名
        String fileName = fileSplit.getPath().getName();
        for (String word : words) {
            // key值由单词和URL组成，如“MapReduce:file1.txt”
            keyInfo.set(word + ":" + fileName);
            // 将键值对数据传入下一个阶段
            context.write(keyInfo, valueInfo);
        }
    }
}

Combine阶段实现

根据Map阶段的输出结果形式，在net.hw.mr包下，自定义实现Combine阶段的类InvertedIndexCombiner，对每个文档的单词进行词频统计。

创建倒排索引合并器类

在net.hw.mr包里创建InvertedIndexCombiner类

package net.hw.mr;

import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

import java.io.IOException;

/**
 * 功能：倒排索引合并器类
 * 作者：华卫
 * 日期：2022年11月29日
 */
public class InvertedIndexCombiner extends Reducer<Text, Text, Text, Text> {

    private static Text info = new Text();

    // 输入： <MapReduce:file3.txt {1,1,...}>
    // 输出： <MapReduce file3.txt:2>
    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context)
            throws IOException, InterruptedException {
        // 统计词频
        int sum = 0; 
        for (Text value : values) {
            sum += Integer.parseInt(value.toString());
        }
        // 获取分隔符冒号的位置
        int splitIndex = key.toString().indexOf(":");
        // 重新设置value值由URL和词频组成
        info.set(key.toString().substring(splitIndex + 1) + ":" + sum);
        // 重新设置key值为单词
        key.set(key.toString().substring(0, splitIndex));
        // 将键值对数据传入下一个阶段
        context.write(key, info);
    }
}

Reduce阶段实现

创建倒排索引归并器类

在net.hw.mr包里创建InvertedIndexReducer类

package net.hw.mr;

import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

import java.io.IOException;

/**
 * 功能：倒排索引归并器类
 * 作者：华卫
 * 日期：2022年11月29日
 */
public class InvertedIndexReducer extends Reducer<Text, Text, Text, Text> {

    private static Text result = new Text();

    // 输入：<MapReduce file3.txt:2>
    // 输出：<MapReduce file1.txt:1;file2.txt:1;file3.txt:2;>
    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context)
            throws IOException, InterruptedException {
        // 生成文档列表
        String fileList = new String();
        for (Text value : values) {
            fileList += value.toString() + ";";
        }
        // 设置结果数据
        result.set(fileList);
        // 将键值对数据输出
        context.write(key, result);
    }
}

创建倒排索引驱动器类

package net.hw.mr;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
import org.apache.hadoop.fs.FileStatus;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IOUtils;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

import java.net.URI;

/**
 * 功能：倒排索引驱动器类
 * 作者：华卫
 * 日期：2022年11月29日
 */
public class InvertedIndexDriver {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建配置对象
        Configuration conf = new Configuration();
        // 设置数据节点主机名属性
        conf.set("dfs.client.use.datanode.hostname", "true");

        // 获取作业实例
        Job job = Job.getInstance(conf);

        // 设置作业启动类
        job.setJarByClass(InvertedIndexDriver.class);

        // 设置Mapper类
        job.setMapperClass(InvertedIndexMapper.class);
        // 设置map任务输出键类型
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        // 设置map任务输出值类型
        job.setMapOutputValueClass(Text.class);

        // 设置Combiner类
        job.setCombinerClass(InvertedIndexCombiner.class);

        // 设置Reducer类
        job.setReducerClass(InvertedIndexReducer.class);
        // 设置reduce任务输出键类型
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        // 设置reduce任务输出值类型
        job.setOutputValueClass(Text.class);

        // 定义uri字符串
        String uri = "hdfs://master:9000";
        // 创建输入目录
        Path inputPath = new Path(uri + "/InvertedIndex/input");
        // 创建输出目录
        Path outputPath = new Path(uri + "/InvertedIndex/output");

        // 获取文件系统
        FileSystem fs = FileSystem.get(new URI(uri), conf);
        // 删除输出目录
        fs.delete(outputPath, true);

        // 给作业添加输入目录
        FileInputFormat.addInputPath(job, inputPath);
        // 给作业设置输出目录
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, outputPath);

        // 等待作业完成
        job.waitForCompletion(true);

        // 输出统计结果
        System.out.println("======统计结果======");
        FileStatus[] fileStatuses = fs.listStatus(outputPath);
        for (int i = 1; i < fileStatuses.length; i++) {
            // 输出结果文件路径
            System.out.println(fileStatuses[i].getPath());
            // 获取文件输入流
            FSDataInputStream in = fs.open(fileStatuses[i].getPath());
            // 将结果文件显示在控制台
            IOUtils.copyBytes(in, System.out, 4096, false);
        }
    }
}

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