MapReduce的单元测试框架MRUnit

本文介绍如何使用MRUnit框架进行MapReduce程序的单元测试,通过具体示例展示了如何设置MapDriver、ReduceDriver及MapReduceDriver,并运行测试。
最近在写MapReduce程序,写完后再放到hadoop集群上跑,发现不是很方便。然后在window环境上装了eclipse直接写程序远程提交job到hadoop集群上,大大提高了效率。但是mapreduce的单元测试工具还是得要的,有利于程序的调试。

Apache官方提供了MRUnit框架用来专门测试MapReduce程序,它是基于Junit框架的。链接如下:

下载最新的apache-mrunit-1.0.0-hadoop1-bin.tar.gz,解压将其jar包放在Project的BuildPath下面。
MapReduce的单元测试框架MRUnit - spring8743 - 我的博客

以求气象温度的mapreduce代码为例子写单元测试

import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

import org.apache.hadoop.io.*;
import org.apache.hadoop.mrunit.mapreduce.MapDriver;
import org.apache.hadoop.mrunit.mapreduce.MapReduceDriver;
import org.apache.hadoop.mrunit.mapreduce.ReduceDriver;
import org.junit.*;

public class AvgTemperatureTest {
MapDriver<LongWritable, Text, Text, IntWritable> mapDriver;
ReduceDriver<Text, IntWritable, Text, IntWritable> reduceDriver;
MapReduceDriver<LongWritable, Text, Text, IntWritable, Text, IntWritable> mapReduceDriver;


@Before
public void setUp() {
AvgTemperatureMapper mapper = new AvgTemperatureMapper();
AvgTemperatureReducer reducer = new AvgTemperatureReducer();
mapDriver = MapDriver.newMapDriver(mapper);;
reduceDriver = ReduceDriver.newReduceDriver(reducer);
mapReduceDriver = MapReduceDriver.newMapReduceDriver(mapper, reducer);
}

@Test
public void testMapper() throws IOException{
// Temperature
Text value = new Text("0043011990999991950051518004+68750+023550FM-12+0382" + "99999V0203201N00261220001CN9999999N9-00111+99999999999");

mapDriver.withInput(new LongWritable(), value);
mapDriver.withOutput(new Text("1950"), new IntWritable(-11));
mapDriver.runTest();
}

@Test
public void testReducer() throws IOException {
List<IntWritable> values = new ArrayList<IntWritable>();
values.add(new IntWritable(40));
values.add(new IntWritable(42));
reduceDriver.withInput(new Text("1950"), values);
reduceDriver.withOutput(new Text("1950"), new IntWritable(41));
reduceDriver.runTest();
}

}


基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问题的研究与实现,重点利用Matlab进行算法编程和仿真。p-Hub选址是物流与交通网络中的关键问题,旨在通过确定最优的枢纽节点位置和非枢纽节点的分配方式,最小化网络总成本。文章详细阐述了粒子群算法的基本原理及其在解决组合优化问题中的适应性改进,结合p-Hub中转网络的特点构建数学模型,并通过Matlab代码实现算法流程,包括初始化、适应度计算、粒子更新与收敛判断等环节。同时可能涉及对算法参数设置、收敛性能及不同规模案例的仿真结果分析,以验证方法的有效性和鲁棒性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法理论知识的高校研究生、科研人员及从事物流网络规划、交通系统设计等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决物流、航空、通信等网络中的枢纽选址与路径优化问题;②学习并掌握粒子群算法在复杂组合优化问题中的建模与实现方法;③为相关科研项目或实际工程应用提供算法支持与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现逻辑,重点关注目标函数建模、粒子编码方式及约束处理策略,并尝试调整参数或拓展模型以加深对算法性能的理解。
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