开发MapReduce算法，实现统计分析——单词统计

实验：开发MapReduce算法，实现统计分析（单词统计，或者关键词统计）。

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一、前期准备：

1>环境准备：安装jdk

2>创建项目

3>导包

导入如下的包：

点击apply，然后OK即可。

二、开发过程：

1>在虚拟机里编辑数据，如：

2>将集群启动一下：，start-all.sh。

三、在idea里编写代码：

1>编写WordCountMapper

import org.apache.hadoop.io.*; 
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; 
import java.io.IOException; 
public class WordCountMapper extends Mapper {
 @Override 
public void map(LongWritable key,Text value,Context context)throws IOException, InterruptedException{ 
// 拿到一行文本内容，转换成
String String line=value.toString();
// 将这行文本切分成单词
String[] words=line.split(","); 
// 输出单词 
for(String word:words){ 
context.write(new Text(word),new IntWritable(1)); 
}
 } 
}

2>编写WordCountReducer

import  org.apache.hadoop.io.*;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import java.io.IOException;

public class WordCountReducer extends Reducer {
    @Override
    public void reduce(Text key,Iterable values,Context context) throws IOException,
            InterruptedException {
//            定义一个计数器
        int count = 0;
        for (IntWritable value : values) {
            count += value.get();
        }

        context.write(key, new IntWritable(count));
    }
}

3>编写WordCountJobSubmitteritable

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

public class WordCountJobSubmitter {
    
public static void main(String[] args) throws IOException,ClassNotFoundException,InterruptedException{
        Configuration conf =new Configuration();
        Job wordCountJob=Job.getInstance(conf);

//        指定本job所在的jar包
        wordCountJob.setJarByClass(WordCountJobSubmitter.class);

//        设置wordCountJob所在的mapper逻辑为哪个类
        wordCountJob.setMapperClass(WordCountMapper.class);

//        设置wordCountJob所用的reducer逻辑类为哪个类
        wordCountJob.setReducerClass(WordCountReducer.class);

//       设置map阶段输出的KV数据类型
        wordCountJob.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        wordCountJob.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);

//      设置最终的KV数据类型
        wordCountJob.setOutputKeyClass(Text.class);
        wordCountJob.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);

//      设置要处理的文本数据所存放的路径
       FileInputFormat.setInputPaths(wordCountJob,"hdfs://192.168.43.50:9000/mapreduce/mydata02");
FileOutputFormat.setOutputPath(wordCountJob,newPath("hdfs://192.168.43.50:9000/mapreduce/output/"));

        wordCountJob.waitForCompletion(true);
    }
}

4>将其jar包建立并上传到虚拟机中：

选择第二个：

打jar包(导完后，要在其中build）：

在本地文件夹中查看jar包：

上传到虚拟机中：

四、hadoop fs -ls /：查看是否有mapreduce

若没有，就创建一个：hadoop fs -mkdir /mapreduce

(在这里遇到了一个问题：

解决方法：在/etc/profile中找到了这个HADOOP_HOME全局变量，将其删除

运行source /etc/profile

在~/.bashrc最后一行输入unset HADOOP_HOME

source ~/.bashrc即可（这样就不用一开机就要输入unset HADOOP_HOME了）

原文链接：如何解决Cannot execute /home/hadoop/hadoop/libexec/hadoop-config.sh._北朽暖栀24的博客-CSDN博客

解决后，可以查看到：

五、将数据上传至MapReduce

1>在虚拟机上创建MapReduce。

创建：hadoop fs -mkdir /mapreduce

2>上传：hadoop fs -put mydata02 /mapreduce

查看mydata02内容：hdfs dfs -cat /mapreduce/mydata02

3>将jar包传至虚拟机中

4>输入：hadoop jar /home/hadoop/software/FirstMapReduce.jar WordCountJobSubmitter

5>查看运行结果：

hadoop fs -ls /mapreduce/output

hadoop fs -cat /mapreduce/output/part-r-00000
//具体操作如下

结束&&