Hadoop MapReduce编程 API入门系列之wordcount版本5（九）

 

　　这篇博客，给大家，体会不一样的版本编程。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

代码

package zhouls.bigdata.myMapReduce.wordcount1;

import java.io.IOException;

import org.apache.commons.lang.StringUtils;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

//4个泛型中，前两个是指定mapper输入数据的类型，KEYIN是输入的key的类型，VALUEIN是输入的value的类型
//map 和 reduce 的数据输入输出都是以 key-value对的形式封装的
//默认情况下，框架传递给我们的mapper的输入数据中，key是要处理的文本中一行的起始偏移量，这一行的内容作为value
public class WCMapper extends Mapper{

//mapreduce框架每读一行数据就调用一次该方法
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value,Context context)
throws IOException, InterruptedException {
//具体业务逻辑就写在这个方法体中，而且我们业务要处理的数据已经被框架传递进来，在方法的参数中 key-value
//key 是这一行数据的起始偏移量 value 是这一行的文本内容

//将这一行的内容转换成string类型
String line = value.toString();

//对这一行的文本按特定分隔符切分
String[] words = StringUtils.split(line, " ");

//遍历这个单词数组输出为kv形式 k：单词 v ： 1
for(String word : words){

context.write(new Text(word), new LongWritable(1));

}

}

}

 

 

 

 

 

 

 

 

 

package zhouls.bigdata.myMapReduce.wordcount1;

import java.io.IOException;

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

public class WCReducer extends Reducer{



//框架在map处理完成之后，将所有kv对缓存起来，进行分组，然后传递一个组，调用一次reduce方法
//
@Override
protected void reduce(Text key, Iterable values,Context context)
throws IOException, InterruptedException {

long count = 0;
//遍历value的list，进行累加求和
for(LongWritable value:values){

count += value.get();
}

//输出这一个单词的统计结果

context.write(key, new LongWritable(count));

}

}

 

 

 

 

 

 

 

 

package zhouls.bigdata.myMapReduce.wordcount1;

import java.io.IOException;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
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.Tool;
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;

import zhouls.bigdata.myMapReduce.Anagram.Anagram;

/**
* 用来描述一个特定的作业
* 比如，该作业使用哪个类作为逻辑处理中的map，哪个作为reduce
* 还可以指定该作业要处理的数据所在的路径
* 还可以指定改作业输出的结果放到哪个路径
* ....
*
*
*/
public class WCRunner implements Tool {
public int run(String[] arg0) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
//2删除已经存在的输出目录
Path mypath = new Path(arg0[1]);//下标为1，即是输出路径
FileSystem hdfs = mypath.getFileSystem(conf);//获取文件系统
if (hdfs.isDirectory(mypath))
{//如果文件系统中存在这个输出路径，则删除掉
hdfs.delete(mypath, true);
}

Job wcjob = new Job(conf, "WC");//构建一个job对象，取名为testAnagram

//设置整个job所用的那些类在哪个jar包
wcjob.setJarByClass(WCRunner.class);


//本job使用的mapper和reducer的类
wcjob.setMapperClass(WCMapper.class);
wcjob.setReducerClass(WCReducer.class);


//指定reduce的输出数据kv类型
wcjob.setOutputKeyClass(Text.class);
wcjob.setOutputValueClass(LongWritable.class);

//指定mapper的输出数据kv类型
wcjob.setMapOutputKeyClass(Text.class);
wcjob.setMapOutputValueClass(LongWritable.class);





FileInputFormat.addInputPath(wcjob, new Path(arg0[0]));// 文件输入路径
FileOutputFormat.setOutputPath(wcjob, new Path(arg0[1]));// 文件输出路径
//将job提交给集群运行
wcjob.waitForCompletion(true);

return 0;

}


public static void main(String[] args) throws Exception
{//定义数组来保存输入路径和输出路径
//集群路径
// String[] args0 = { "hdfs://HadoopMaster:9000/wc.txt",
// "hdfs://HadoopMaster:9000/out/wc/"};

//本地路径
String[] args0 = { "./data/wc.txt",
"out/wc/"};

int ec = ToolRunner.run( new Configuration(), new WCRunner(), args0);
System. exit(ec);
}

@Override
public Configuration getConf() {
// TODO Auto-generated method stub
return null;
}

@Override
public void setConf(Configuration arg0) {
// TODO Auto-generated method stub

}


}