基于Hadoop的MR开发

（一）简介

1.MaprReduce分为Map过程与Reduce过程，我们以词频计算的例子来说明；假设需要统计文本“this is a small cat。that is a small dog”的词频：

（1）Map过程：将每个单词从文本中解析出来并生成key-alue对：<"this",1>,<"is",1>,<"a",1>,<"small",1>,<"cat",1>,<"that",1>,<"is",1>,<"a",1>,<"small",1>,<"dog",1>，其中key表示单词，value表示频数，允许相同的键值对多次出现；

（2）Reduce过程：合并同类项，也就是统计单词出现的最终频数：<"this",1>,<"is",2>,<"a",2>,<"small",2>,<"cat",1>，<"that",1>,<"dog",1>；

2.标准形式的MapReduce程序：一个Map的java文件，一个Reduce的java文件，一个负责调用的主程序Java文件；

3.基于Hadoop的WordCount的流程：

（1）调用hdfs命令行工具，将本地文本文件复制到hdfs上；

（2）用java写MapReduce代码，写完后调戏编译，然后打包成jar包；

（3）调用Hadoop命令，将jar包放在Hadoop集群上处理文本文件进行词频统计，然后将结果存放在指定的目录；

（4）调用hdfs命令行工具，查看处理结果；

（二）wordcount的实现

新建目录wordcount_01存放项目，子目录src存放java源码，子目录classes存放编译结果；源码包括TokenizerMapper.java，IntSumReducer.java，WordCount.java：

1.源码编辑

TokenizerMapper.java源码：

package com.zake.hadoop;      

import java.io.IOException;                  //导入异常处理类
import java.util.StringTokenizer;            //导入字符串解析类

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;     //导入整数类
import org.apache.hadoop.io.Text;            //导入文本类
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;   //导入Mapper类

public class TokenizerMapper extends Mapper
{
  IntWritable one = new IntWritable(1);   //定义输出值，始终为1
  Text word = new Text();                 //定义输出键

  public void map(Object key,Text value,Context context)throws IOException,InterruptedException
{ 
  StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());//StringTokenizer类的构造函数只接受java的String类做输入

  while(itr.hasMoreTokens())
  {
    word.set(itr.nextToken());
    context.write(word,one);
  }
} 
}

（1）package语句表明该类由目录com.zake.hadoop管理；

（2）import语句表示使用java api或者hadoop api的包中的类；

（3）Mapper语句中：

          1）第一个参数为Object类，表示输入键key的参数类型，是hadoop根据默认值生成的，一般是文件块里的一行文字的行偏移数，在处理的时候一般用不上；

          2）第二个参数为Text类，表示输入值value的参数类型，也就是要处理的字符串比如“This is a cat”；

          3）第三个参数为Text类，表示输出键key的参数类型，也就是经map处理后输出键值对比如<"this",1>中的“this”；

          4）第四个参数为IntWritable类，表示输出值value的参数类型，也就是经map处理后输出键值对比如<"this",1>中的1；

（4）Context类的定义在Mapper类的内部，因此在源码开头不需要import；

IntSumReducer.java源码：

package com.zake.hadoop;

import java.io.IOException;

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

public class IntSumReducer extends Reducer
{
  IntWritable result = new IntWritable();
  public void reduce(Text key,Iterable values,Context context)
  throws IOException,InterruptedException
  {
    int sum = 0;
    for(IntWritable val:values) //不断地将values中的IntWritable整数提取出来给val
    {
      sum+=val.get();
    }
    result.set(sum);
    context.write(key,result);
  }  
}

（1）Reducer语句中：

          1）第一个参数为Text类，表示输入键key的参数类型；

          2）第二个参数为IntWritable类，表示输入值value的参数类型；

          3）第三个参数为Text类，表示输出键key的参数类型；

          4）第四个参数为IntWritable类，表示输出值value的参数类型；

（2）Iterable values是一个实现了Iterable接口的变量 ，可以理解伪alues里包含若干个IntWritable整数，比如处理字符串“this is this”，经过map过程之后，到达reduce函数时，依次传递给reduce函数的是：key=“this”，values=<1,1>；key=“is”，values=<1>；
WordCount.java源码：

package com.zake.hadoop;

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

public class WordCount
{
  public static void main(String[]args)throws Exception
  {
    Configuration conf = new Configuration(); //从hadoop配置文件读取参数
    String [] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf,args).getRemainingArgs(); //从命令行读取参数
    if(otherArgs.length!=2)
    {
      System.err.println("Usage:wordcount");
      System.exit(2);
    }
    Job job = new Job(conf,"wordcount");  
    job.setJarByClass(WordCount.class);
    job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
    job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
    job.setOutputKeyClass(Text.class);
    job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
    FileInputFormat.addInputPath(job,new Path(otherArgs[0]));
    FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path(otherArgs[1]));
    System.exit(job.waitForCompletion(true)?0:1);
  }
}

2.编译

javac -classpath /usr/local/lib/hadoop-1.2.1/hadoop-core-1.2.1.jar：/usr/local/lib/hadoop-1.2.1/lib/commons-cli-1.2.jar  -d  ./classes/  ./src/*.java

编译后将生成./classes/com/zake/hadoop/TokenizerMapper.class，./classes/com/zake/hadoop/IntSumReducer.class，./classes/com/zake/hadoop/WordCount.class

3.打包

jar -cvf wordcount.jar -C ./classes/  .

4.执行

 （1）开启hadoop：start-all.sh

（2）构造输入文本：vim input输入“hello world”

（3）将输入文本从本地文件系统放到hdfs上：hadoop fs -put input input 

PS：可以看到hdfs上已经有已经上传的input文件了，由于这里已经存在output所以要删除:hadoop fs -rmr output

（4）调用包：hadoop jar wordcount,jar com.zake.hadoop.WordCount input output

（5）查看运行结果：hadoop fs -cat output/*

（6）将运行结果从hdfs复制到本地：hadoop fs -copyToLocal output  .