读书笔记--MapReduce词频统计

       词频统计作为MapReduce入门的一个基础算法，相当与各种语言的“Hello World”程序。下面简单说一下MapReduce的算法实现。

       Mapper代码：

public class WordMapper extends Mapper{
    private IntWritable one = new IntWritable(1);
    private Text word = new Text();

    private String patter = "[^a-zA-Z0-9]";

    @Override
    protected void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        //将非数字、英文的字符转换为空格
        StringTokenizer str = new StringTokenizer(value.toString().replaceAll(patter," ").toLowerCase());
        while(str.hasMoreTokens()){
            word.set(str.nextToken());
            context.write(word,one);
        }
    }
}

       一个文本文件被程序读取时，Mapper默认的LineRecordReader得到的value值是文本文件的一行，key值为初始偏移量。假如一个文本内容为：

       Hello World! Line one.

       Hello World! Line two.

       则第一次map获取到的value为：

       Hello World! Line one.

       Key为0。之后在map中通过循环，将单词一个个提取出来，通过context.write()方法输出为如的键值对输出。此时输出的结果为：

       ,,,

       在节点的mapper处理完毕后，处理结果由Reducer处理（中间可以添加combiner、排序等此处暂时省略）。

       Reducer代码：

public class WordReducer extends Reducer{

    private IntWritable result = new IntWritable();

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

       Reducer将相同的key（并非一定相同，可以通过制定不同的算法使不同的值）分配到同一个reducer上。此时可以通过取出value的值进行相加，获得该单词的频率。最后通过context.write函数将结果输出为文本。

       Main方法：

public class WordCountTest {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        Configuration conf=new Configuration();
        conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://localhost:9000");
        conf.set("fs.hdfs.impl", "org.apache.hadoop.hdfs.DistributedFileSystem");
        Job job=null;
        try{
            job=Job.getInstance(conf,"WordCount");
            job.setJarByClass(WordCountTest.class);
            job.setOutputKeyClass(Text.class);
            job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
            job.setMapperClass(WordMapper.class);
            job.setReducerClass(WordReducer.class);
            FileInputFormat.addInputPath(job,new Path(args[0]));
            FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path(args[1]));
            //job.setOutputFormatClass(SequenceFileOutputFormat.class);
            job.waitForCompletion(true);
        }
        catch (Exception e){
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

       注：Mapper和Reducer泛型声明的几个类型分别为：输入key类型、输入vlaue类型、输出key类型、输出value类型。