1.在master虚拟机上创建/export/task
目录,输入命令:mkdir /export/task
2.在/export/task
目录下创建文件students.txt
,输入命令:touch /export/task/student.txt
3.向student.txt文件添加如下内容:
李晓文 女 20
张晓航 男 19
郑小刚 男 21
吴文华 女 18
肖云宇 男 22
陈燕文 女 19
李连杰 男 23
艾晓丽 女 21
童安格 男 18
1.创建/student/input
目录,输入命令:hdfs dfs -mkdir -p /student/input
2.上传student.txt文件到HDFS上,输入命令:hdfs dfs -put /export/task/student.txt /student/input
3.在hadoop webui界面查看文件是否上传成功
1.设置为下图所示,单击【Create】按钮
2.删除【Main】主类:右击【Main】类,单击【Delete】
1.在pom.xml文件里添加hadoop和junit依赖,内容如下:
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoopgroupId>
<artifactId>hadoop-clientartifactId>
<version>3.3.4version>
dependency>
<dependency>
<groupId>junitgroupId>
<artifactId>junitartifactId>
<version>4.13.2version>
dependency>
dependencies>
2.单击【maven】,单击那个刷新按钮,它会自动下载相关依赖
1.右击resources目录,单击【new】选择【resources bundle】,弹出下图界面输入log4j,单击【ok】按钮
2.在弹出的【Create Resource Bundle】对话框中输入:log4j,单击【OK】按钮
3.log4j.properties文件添加如下内容:
log4j.rootLogger=INFO, stdout, logfile
log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n
log4j.appender.logfile=org.apache.log4j.FileAppender
log4j.appender.logfile.File=target/wordcount.log
log4j.appender.logfile.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.logfile.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n
1.右击【net.army.mr】包,选择【new】,单击【java class】
2.在弹出的对话框输入ReadFileOnHDFS,按下回车键
3.编写代码
package net.army.hdfs;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.InputStreamReader;
import java.net.URI;
/**
* 作者:梁辰兴
* 日期:2022/12/14
* 功能:读取HDFS上的文件
*/
public class ReadFileOnHDFS {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 创建配置对象
Configuration conf = new Configuration();
// 设置数据节点主机名属性
conf.set("dfs.client.use.datanode.hostname", "true");
// 定义统一资源标识符(uri: uniform resource identifier)
String uri = "hdfs://master:9000";
// 创建文件系统对象(基于HDFS的文件系统)
FileSystem fs = FileSystem.get(new URI(uri), conf, "root");
// 创建路径对象(指向文件)
Path path = new Path(uri + "/student/input/student.txt");
// 创建文件系统数据字节输入流(进水管:数据从文件到程序)
FSDataInputStream in = fs.open(path);
// 创建缓冲字符输入流,提高读取效率(字节流-->字符流-->缓冲流)
BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(in));
// 定义行字符串变量
String nextLine = "";
// 通过循环遍历缓冲字符输入流
while ((nextLine = br.readLine()) != null) {
// 在控制台输出读取的行
System.out.println(nextLine);
}
// 关闭缓冲字符输入流
br.close();
// 关闭文件系统数据字节输入流
in.close();
// 关闭文件系统
fs.close();
}
}
1.配置为如下图所示,单击【Create】按钮
2.如果不想关闭当前项目,就单击【New Window】
3.成功创建并打开了项目,然后删除【Main】类,如下图操作即可
1.向pom.xml文件里添加hadoop和junit依赖,内容如下:
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoopgroupId>
<artifactId>hadoop-clientartifactId>
<version>3.3.4version>
dependency>
<dependency>
<groupId>junitgroupId>
<artifactId>junitartifactId>
<version>4.13.2version>
dependency>
dependencies>
2.添加完成后的示例图
3.刷新本地的maven仓库,如果没有下载,会自动下载依赖到本地:单击【Maven】,单击【刷新】按钮
1.在resources目录里创建log4j.properties文件,右击【resources】,选择【New】,单击【Resource Bundle】
2.在弹出的对话框中输入:log4j,按【OK】按钮,成功创建
3.向log4j.properties文件添加如下内容:
log4j.rootLogger=INFO, stdout, logfile
log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n
log4j.appender.logfile=org.apache.log4j.FileAppender
log4j.appender.logfile.File=target/topnscore.log
log4j.appender.logfile.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.logfile.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n
1.右击【net.army.mr】,选择【New】,单击【Java Class】
2.在弹出的对话框中输入:FlowBean,按下回车键,成功创建
3.编写代码
package net.army.mr;
import org.apache.hadoop.io.WritableComparable;
import java.io.DataInput;
import java.io.DataOutput;
import java.io.IOException;
/**
* 作者:梁辰兴
* 日期:2022/12/17
* 功能:序列化方法
*/
public class FlowBean implements WritableComparable<FlowBean> {
String name;
String sex;
int age;
@Override
public String toString() {
return "FlowBean{" +
"name='" + name + '\'' +
", sex='" + sex + '\'' +
", age=" + age +
'}';
}
public String getSex() {
return sex;
}
public void setSex(String sex) {
this.sex = sex;
}
public int getAge() {
return age;
}
public void setAge(int age) {
this.age = age;
}
public String getName() {
return name;
}
public void setName(String name) {
this.name = name;
}
public int compareTo(FlowBean o) {
return o.getAge() - this.getAge();
}
@Override
public void write(DataOutput dataOutput) throws IOException {
dataOutput.writeUTF(name);
dataOutput.writeUTF(sex);
dataOutput.writeInt(age);
}
@Override
public void readFields(DataInput dataInput) throws IOException {
name = dataInput.readUTF();
sex = dataInput.readUTF();
age = dataInput.readInt();
}
}
1.右击【net.army.mr】,选择【New】,单击【Java Class】
2.在弹出的对话框中输入:SortByAgeMapper,按下回车键,成功创建
3.编写代码
package net.army.mr;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import java.io.IOException;
/**
* 作者:梁辰兴
* 日期:2022/12/16
* 功能:年龄排序映射器类
*/
public class SortByAgeMapper extends Mapper<LongWritable, Text, FlowBean, NullWritable> {
public void map(LongWritable key, Text value, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
// 获取行
String line = value.toString();
// 拆分
String[] nums = line.split(" ");
// 抓取数据
String name = nums[0];
String sex = nums[1];
int age = Integer.parseInt(nums[2]);
// 创建flowbean对象
FlowBean flowBean = new FlowBean();
flowBean.setName(name);
flowBean.setSex(sex);
flowBean.setAge(age);
// 传出
context.write(flowBean, NullWritable.get());
}
}
1.右击【net.army.mr】,选择【New】,单击【Java Class】
2.在弹出的对话框中输入:SortByAgeReducer,按下回车键,成功创建
3.编写代码
package net.army.mr;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import java.io.IOException;
/**
* 作者:梁辰兴
* 日期:2022/12/16
* 功能:年龄排序归并器类
*/
public class SortByAgeReducer extends Reducer<FlowBean, NullWritable, Text, NullWritable> {
@Override
protected void reduce(FlowBean key, Iterable<NullWritable> values, Reducer<FlowBean, NullWritable, Text, NullWritable>.Context context) throws IOException, InterruptedException {
for (NullWritable value : values) {
// 拼接数据
String StudentInfo = key.getName() + "\t" + key.sex + "\t" + key.age;
// 传出
context.write(new Text(StudentInfo), NullWritable.get());
}
}
}
1.右击【net.army.mr】,选择【New】,单击【Java Class】
2.在弹出的对话框中输入:SortByAgeDriver,按下回车键,成功创建
3.编写代码
package net.army.mr;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
import org.apache.hadoop.fs.FileStatus;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.*;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import java.net.URI;
/**
* 作者:梁辰兴
* 日期:2022/12/16
* 功能:年龄排序驱动器类
*/
public class SortByAgeDriver {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 创建配置对象
Configuration conf = new Configuration();
// 设置数据节点主机名属性
conf.set("dfs.client.use.datanode.hostname", "true");
// 获取作业实例
Job job = Job.getInstance(conf);
// 设置作业启动类
job.setJarByClass(SortByAgeDriver.class);
// 设置Mapper类
job.setMapperClass(SortByAgeMapper.class);
// 设置map任务输出键类型
job.setMapOutputKeyClass(FlowBean.class);
// 设置map任务输出值类型
job.setMapOutputValueClass(NullWritable.class);
// 设置Reducer类
job.setReducerClass(SortByAgeReducer.class);
// 设置reduce任务输出键类型
job.setOutputKeyClass(Text.class);
// 设置reduce任务输出值类型
job.setOutputValueClass(NullWritable.class);
// 定义uri字符串
String uri = "hdfs://master:9000";
// 创建输入目录
Path inputPath = new Path(uri + "/student/input");
// 创建输出目录
Path outputPath = new Path(uri + "/student/output");
// 获取文件系统
FileSystem fs = FileSystem.get(new URI(uri), conf);
// 删除输出目录
fs.delete(outputPath, true);
// 给作业添加输入目录
FileInputFormat.addInputPath(job, inputPath);
// 给作业设置输出目录
FileOutputFormat.setOutputPath(job, outputPath);
// 等待作业完成
job.waitForCompletion(true);
// 输出统计结果
System.out.println("======统计结果======");
FileStatus[] fileStatuses = fs.listStatus(outputPath);
for (int i = 1; i < fileStatuses.length; i++) {
// 输出结果文件路径
System.out.println(fileStatuses[i].getPath());
// 获取文件输入流
FSDataInputStream in = fs.open(fileStatuses[i].getPath());
// 将结果文件显示在控制台
IOUtils.copyBytes(in, System.out, 4096, false);
}
}
}