MapReduce 单词统计编程

No1、mapreduce，‘wordcount案例’编程思路

No1-1 :MapReduce运行步骤

input  -->map -->reduce-->output

No1-1-1 : input

input阶段：将文件中每行的数据转换成一个{key,value}键值对
key:是数据在每行中的偏移量，value：是数据内容

No1-1-2 : map

map阶段:map获取input输出的value值，并将value拆分split()成单个单词

No1-1-3 : reduce

reduce阶段：获取map拆分的单词将之作为reduce的key，得到{key，value}，其中value以集合的形式储存key的数量
(举例)eg：其中一行数据包括三个reduce单词，则在{key，value}中存储则为

No1-1-4 : output

output阶段：输出reduce的内容，在默认情况下，每个{key，value}输出一行

“`

No2-1 :wordcount编程

No2-1-1：在Linux系统搭建Eclipse和Maven环境以及创建Mven project

 关于在Linux搭建Eclipse和Maven环境以及创建Mven project，在之前的文章中有详细介绍，如有疑问可进入以下链接：

[在Linux机上配置Eclipse并部署Maven](http://blog.csdn.net/huoyuyan/article/details/50650084

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No2-1 -2： 代码部分

package com.hao.bigdata.hadoop.mapreduce;

import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
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;

public class WordCountMapReduce {

    /***
     * maper classs
     * @author hao 
     *  public class Mapper
     */

    public static class WordCountMapper extends           // 繼承mapper的基類
            Mapper {     
        // set map output value
          //创建map输出的Key
        private Text mapOutputKey = new Text();    
         //创建map输出的value值
        private final static IntWritable mapOutputvalue = new IntWritable(1);  

        @Override 
        public void map(LongWritable key, Text value, Context context)
                throws IOException, InterruptedException {
            // line value
          //将Text转为字符串类型
            String linevalue = value.toString();         
            // split
             //将字符串类型的value进行分割
            String[] strs = linevalue.split(" ");             
            // interator
             //通过for循环遍历，input进来的所有数据
            for (String str : strs) {                                
                // set map out key and value
                 //设置map输出 
                mapOutputKey.set(str);   
                context.write(mapOutputKey, mapOutputvalue);
            }
        }

    }

    /**
     * reducer class
     * @author hao
     *   public class Reducer
     */
    public static class WordCountReduce extends
            Reducer {
            //设置reduce value输出的类型
        private IntWritable outputValue = new IntWritable();

        @Override
        public void reduce(Text key, Iterable values,
                Context context) throws IOException, InterruptedException {
            // SET SUM
            int sum = 0;
            // interator                     
           //通过for循环，叠加reduce value的值
            for (IntWritable value : values) {       
                // total
                sum += value.get();
            }
            // set output values
            outputValue.set(sum);
            // output
            context.write(key, outputValue);
        }
    }

    /**
     * @author hao 
     *  driver
     */
    public int run(String args[]) throws Exception {
        // step 1: get Configuration
        Configuration configuration = new Configuration();  // 读取配置文件
        // step 2: creat Job chuanlian input-> map->reduce->output
        Job job = Job.getInstance(configuration, this.getClass()     //创建job任务
                .getSimpleName()
                );
        job.setJarByClass(this.getClass());          // jar包运行的类                              
        // step job 将个步骤联系在一起
        // input ->map ->reduce ->output
        // step 3.1:input
        Path inPath = new Path(args[0]); // 封装上传路径
        FileInputFormat.addInputPath(job, inPath); //读文件,设置路径
        // step 3.2:mapper
        job.setMapperClass(WordCountMapper.class)  // 调用mapper类;
        // set map output   
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);             //设置map-Key输出类型      
        job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);  //设置map-value输出类型
        // step 3.3:reducer
        job.setReducerClass(WordCountReduce.class);   //调用reduce类
        // set reduce output                  
        job.setOutputKeyClass(Text.class);                   //设置reduce-Key输出类型  
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);    //设置reduce-value输出类型
        // step 3.4:output
        Path outPath = new Path(args[1]);                    //封装输出路径
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, outPath);  

        boolean isSuccess = job.waitForCompletion(true);   //提交
        return isSuccess ? 0 : 1;
    }

    // main
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // run job
        int status = new WordCountMapReduce().run(args);
        System.exit(status);
    }
}

No3-1 ： 打包jar，并在yarn上运行

No3-1-1 :打包jar文件

第一步：右键工程类选择“export”

第二步：选择“java”目录下“jar file”

第三步：选择 存储路径后“下一步”

第四：选择归属的类 后点击”完成“

No3-2-1：在hadoop上查看jar文件

打包完成后，在hadoop上查看是否成功

No3-2 -2 ：执行jar文件，wordcount3.jar

[hao@bigdata00 hadoop-2.5.0]$ bin/yarn jar jars/wc-wordcount3.jar /data/inputFiles/input02 /data/outpputFiles/output02

No3-3 ： 运行完毕后查看结果

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No4-1 ： 执行出现的问题

No4-1-1 ：出现的问题

  在第一次 运行的时候，出现了如下结果:

No4-1-2 ：问题原因

原因是在mapper类中少写了红线中一句，导致没有将字符串设置给map的输出对象