简单的MapReduce程序（Hadoop2.2.0）

继上篇文章： 配置Hadoop开发环境（Eclipse） http://blog.youkuaiyun.com/zythy/article/details/17397153

我们以简化版的气温统计为例，演示如何开发一个MapReduce程序。

 

Eclipse中新建一个MapReduce项目，命名为MaxTemperature。

源代码文件

新建以下3个类文件，代码依次如下：

MaxTemperatureDriver.java

package com.oss.maxtemperature;

 

importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;

importorg.apache.hadoop.conf.Configured;

importorg.apache.hadoop.fs.Path;

importorg.apache.hadoop.io.IntWritable;

importorg.apache.hadoop.io.Text;

importorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;

importorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

importorg.apache.hadoop.mapreduce.Job;

importorg.apache.hadoop.util.Tool;

importorg.apache.hadoop.util.ToolRunner;

 

public class MaxTemperatureDriver extends Configuredimplements Tool {

 

         @SuppressWarnings("deprecation")

         @Override

         public int run(String[] args) throwsException {                  

                   if (args.length != 2){

                            System.err.printf("Usage: %s <input><output>",getClass().getSimpleName());

                            ToolRunner.printGenericCommandUsage(System.err);

                            return -1;                  

                   }                  

                   Configuration conf =getConf();                

                   Job job = newJob(getConf());

                   job.setJobName("Max Temperature");                  

                   job.setJarByClass(getClass());

                   FileInputFormat.addInputPath(job,new Path(args[0]));

                   FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path(args[1]));                  

                   job.setMapperClass(MaxTemperatureMapper.class);

                   job.setReducerClass(MaxTemperatureReducer.class);                  

                   job.setOutputKeyClass(Text.class);

                   job.setOutputValueClass(IntWritable.class);                  

                   return job.waitForCompletion(true)?0:1;                  

         }

        

         public static void main(String[] args)throws Exception{

                   int exitcode = ToolRunner.run(new MaxTemperatureDriver(), args);

                   System.exit(exitcode);                  

         }   

}

 

MaxTemperatureMapper.java

packagecom.oss.maxtemperature; 

importjava.io.IOException; 

importorg.apache.hadoop.io.IntWritable;

importorg.apache.hadoop.io.LongWritable;

importorg.apache.hadoop.io.Text;

importorg.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

 

public class MaxTemperatureMapper extends Mapper<LongWritable, Text,Text, IntWritable> { 

         @Override

         public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException{                                    

                   String line =value.toString();                               

                   try {

                            String year =line.substring(0,4);

                            int airTemperature = Integer.parseInt(line.substring(5));            

                            context.write(new Text(year),new IntWritable(airTemperature));                           

                   } catch (Exception e) {

                            System.out.print("Error in line:" + line);

                   }                                  

         }        

}

MaxTemperatureReducer.java

packagecom.oss.maxtemperature; 

importjava.io.IOException; 

importorg.apache.hadoop.io.IntWritable;

importorg.apache.hadoop.io.Text;

importorg.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

 

public class MaxTemperatureReducer extendsReducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> {        

         @Override

         public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context)throws IOException, InterruptedException        {

                   int maxValue = Integer.MIN_VALUE;                  

                   for(IntWritable value: values){

                            maxValue = Math.max(maxValue,value.get());                

                   }        

                   context.write(key, new IntWritable(maxValue));                 

         } 

}

 

导出为.Jar文件

将项目导出为jar文件，注意选择MaxTemperatureDriver作为包含main的类。

运行MapReduce程序

请确保Hadoop相关服务已经启动。

准备数据文件：

我们假设在hdfs://localhost:9000/input目录下有4个数据文件，如下图：

其中，文件的内容格式如下：

1990 21

1990 18

1991 21

1992 30

1990 21

说明：一个文件包含多行数据，前4位为年份，第5位为空格，第6位起为对应的温度。

 

进入Hadoop安装目录下的bin目录，执行以下命令：

./hadoopjar ~/hadoop_jar/maxtemperature.jar hdfs://localhost:9000/input hdfs://localhost:9000/output/temperature

注意：

以上命令请在一行输入。

请确保jar文件路径正确。

 

通过命令行或者UI接口查看job的工作进度，如下图所示，job已成功完成。

 

最终结果如下图：

 

发生错误怎么办?

有时候，你会发现job被提交后一直处于pending状态。此时，应该检查所有的hadoop服务是否正常工作。运行jps命令查看hadoop相关服务，如下图：

请确保Namenode，DataNode，ResourceManager，NodeManager正常启动。如果发现有服务未启动，应该尝试重新启动服务，或者查看对应的log文件。比如某些配置错误会导致NodeManager服务在有job提交后因为发生异常而停止服务。

源代码

包含4个数据文件。

下载地址：http://download.youkuaiyun.com/detail/zythy/6735883