八、手把手教MapReduce 单词统计案例编程

1、在 Linux  系统中搭建 Eclipse  和 Maven  环境，创建 Maven Project

2、安装jdk，并配置环境变量。

3、配置maven ，配置环境变量，用root用户身份。

4.配置Maven仓库

5.解压eclipse

6.以普通用户打开eclipse，配置maven

修改pom.xml

配置输出路径

二、基于八古文格式编写WordCount 程序

一个简单的MapReduce程序只需要指定map()、reduce()、input和output，剩下的事由框架完成。

package org.apache.hadoop.mr01;
import java.io.IOException;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.conf.Configured;
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;
import org.apache.hadoop.util.Tool;
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;

public class WordCount extends Configured implements Tool {
//四个泛型，前两个是输入类型，后两个是输出类型。
    public static class WordCountMapper extends Mapper {

        private final static IntWritable mapOutputValue=new IntWritable(1);
        private Text mapOutputKey=new Text();
        //每次读一行数据就调用一次该方法
        @Override
        public void map(LongWritable key,Text value,Context context) throws IOException, InterruptedException{

            String line=value.toString();
            String[] words=line.split(" ");
            for(String word:words){
                mapOutputKey.set(word);
                context.write(mapOutputKey, mapOutputValue);
            }
        }


    }
   public static class WordCountReducer extends Reducer{

    private IntWritable outputValue = new IntWritable() ;

    @Override
    public void reduce(Text key, Iterable values,Context context)
            throws IOException, InterruptedException {
        int sum = 0 ;
        //遍历value的list,累加求和
        for(IntWritable value: values){

            sum += value.get() ;
        }
        outputValue.set(sum);
        //输出一个单词的统计结果
        context.write(key, outputValue);
    }

}
   public int run(String[] args) throws Exception {
        //获取configuration
      Configuration configuration = super.getConf() ;
        // 创建job
        Job job = Job.getInstance(configuration,this.getClass().getSimpleName());
        job.setJarByClass(this.getClass());
        //input
        Path inPath = new Path(args[0]) ;
        FileInputFormat.addInputPath(job, inPath);
        // mapper
        job.setMapperClass(WordCountMapper.class);
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
        // reducer
        job.setReducerClass(WordCountReducer.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
        //output
        Path outPath = new Path(args[1]);
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, outPath);

        //提交job 
        boolean isSuccess = job.waitForCompletion(true);
        return isSuccess ? 0 : 1 ;
    }
   public static void main(String[] args) throws Exception {

        Configuration configuration = new Configuration();
        int status = ToolRunner.run(configuration,new WordCount(), args) ;
        System.exit(status);
    }
}

打包JAR，在YARN 运行测试

三、以WordCount 程序为例，理解MapReduce 如何并行分析数

默认一个分片split进行一个map处理，多个map经过中间的数据转换进入一个或多个reduce处理。

1、input读入数据，按行读取，转换格式为为map的输入文件，key是这行数据在文件中的偏移量。Value是这行数据的内容。
2、在map中对这行数据进行split分割，形成map的输出文件类似为。
3、经过中间过程的转换，进入reduce中，reduce的输入格式，类似为。Reduce对value值进行累加。
4、output输入数据，默认情况下每个输出一行数据。
       key和value之间分隔符为制表符。