hadoop的mapreduce怎么使用

要使用Hadoop的MapReduce，您需要按照以下步骤进行操作：

定义Map函数：Map函数是将输入数据分成键值对的过程。您需要编写一个Map函数来定义输入数据如何转换成键值对。
定义Reduce函数：Reduce函数是将Map函数输出的键值对进行处理的过程。您需要编写一个Reduce函数来定义如何处理Map函数输出的键值对。
配置MapReduce作业：您需要使用Hadoop的配置文件来配置MapReduce作业的各种参数，如输入路径、输出路径、Map函数、Reduce函数等。
运行MapReduce作业：您可以使用Hadoop的命令行工具或编程接口来提交并运行MapReduce作业。

下面是一个使用Hadoop MapReduce的示例代码：

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

import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;

public class WordCount {

  public static class TokenizerMapper
       extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{

    private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
    private Text word = new Text();

    public void map(Object key, Text value, Context context
                    ) throws IOException, InterruptedException {
      StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
      while (itr.hasMoreTokens()) {
        word.set(itr.nextToken());
        context.write(word, one);
      }
    }
  }

  public static class IntSumReducer
       extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> {
    private IntWritable result = new IntWritable();

    public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,
                       Context context
                       ) throws IOException, InterruptedException {
      int sum = 0;
      for (IntWritable val : values) {
        sum += val.get();
      }
      result.set(sum);
      context.write(key, result);
    }
  }

  public static void main(String[] args) throws Exception {
    Configuration conf = new Configuration();
    Job job = Job.getInstance(conf, "word count");
    job.setJarByClass(WordCount.class);
    job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
    job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
    job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
    job.setOutputKeyClass(Text.class);
    job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
    FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
    FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
    System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
  }
}

这个示例代码是一个简单的单词计数程序。它将输入文件中的每个单词拆分成键值对，然后统计每个单词出现的次数。最后，它将输出每个单词和对应的出现次数。

您可以使用Hadoop的命令行工具将该代码打包成一个JAR文件，并使用以下命令来提交并运行MapReduce作业：

hadoop jar WordCount.jar WordCount input output

其中，WordCount是您打包的JAR文件名，input是输入文件路径，output是输出文件路径。

注意：在运行MapReduce作业之前，您需要安装和配置Hadoop集群，并确保集群处于运行状态。

最新问答

相关标签