学习日志---初次接触mapreduce

标签：hadoop

wordcount程序

package org.robby.mr;

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

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.input.TextInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;
import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;

public class WordCount {

  public static class Map 
       extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{
    //object是每一行的行表、text是每一行的内容，使用的是hadoop内置的数据结构
    //后面的text是指输出的行，也就是单词，IntWritable是单词的个数
    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()) 
      {
        //选出单词放在word里，然后用context输出，对应单词加1
        word.set(itr.nextToken());
        context.write(word, one);
      }
    }
  }
  
  public static class Reduce 
       extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> {
    private IntWritable result = new IntWritable();

    //传入一个单词和其对于的次数迭代器
    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();
    String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();
    if (otherArgs.length != 2) {
      System.err.println("Usage: wordcount <in> <out>");
      System.exit(2);
    }
    
    Job job = Job.getInstance(conf);
    job.setJarByClass(WordCount.class);
    // Set up the input
    job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
    TextInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
    // Mapper
    job.setMapperClass(Map.class);
    // Reducer
    job.setReducerClass(Reduce.class);
    // Output
    job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);
    job.setOutputKeyClass(Text.class);
    job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
    TextOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
    
    System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
  }
}

使用hadoop jar web.jar [类的全名称] [输入目录] [输出目录]

输入和输出目录都是hdfs的目录。

学习日志---初次接触mapreduce

标签：hadoop

原文地址：http://wukong0716.blog.51cto.com/10442773/1697775