分布式wordcount Reduce阶段

MapReduce WordCount 源码详细解析 MapReduce 基本的执行流程 与学习编程语言时采用“hello world”程序作为入门示例程序不同,在大数据处理领域常常使用“wordcount”程序作为入门程序。WordCount 程序是用来统计一段输入的数据中相同单词出现的频率。其基本的执行流程如下图所示: 一个基于MapReduce的WordCount程序主要由一下几个部分组成: 1、Split 将程序的输入数据进行切... 阅读详情
package com.ws.wordcount;


import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.*;

import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.HashMap;

public class WordCountReduce {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        run("0");
    }
    public static void run (String reduceId) throws IOException {
        System.setProperty("HADOOP_USER_NAME","root");
        Configuration conf = new Configuration();
        conf.set("fs.defaultFS","hdfs://dream1:9000");
        FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
        RemoteIterator<LocatedFileStatus> filemetas = fs.listFiles(new Path("/wordcount/mapout/"), false);
        if(!fs.exists(new Path("/wordcount/reduceout"))){
            fs.mkdirs(new Path("/wordcount/reduceout/"));
        }
        FSDataInputStream in;
        BufferedReader br;
        String name;
        String line;
        HashMap<String, Integer> resultmap = new HashMap<>();
        while (filemetas.hasNext()){
            name = filemetas.next().getPath().getName();
            if(name.split("\\.")[0].endsWith(reduceId)){
               in = fs.open(new Path("/wordcount/mapout/" + name));
               br = new BufferedReader(new InputStreamReader(in));
               while ((line=br.readLine()) != null){
                   for (String word : line.split("\001")) {
                     resultmap.put(word,resultmap.getOrDefault(word,0)+1);
                   }
               }
            }
        }
        FSDataOutputStream out = fs.create(new Path("/wordcount/reduceout/reduce"+reduceId+".txt"));
        for (String key : resultmap.keySet()) {
            out.write((key+"有"+resultmap.get(key)+"个\n").getBytes());
        }
    }
}

 

大数据 ---分布式并行计算框架MapReduce 分布式并行计算框架MapReduce 是指实现某项任务或某项工作从开始到结束的计算过程或流的结构。 游戏中,目标是计算每组纸条中每个图形的总个数。一共八个步骤,每个步骤都是计算的一部分,是框架的一部分。 MapReduce计算框架 分布式并行计算框架 一个大的任务被拆分成多个小任务,每个小任务同时执行。按照执行流程进行计算。 大数据为什快 横向扩展 移动程序到数据端 多个数据副本 分布式存储(... 阅读详情

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