Maven集成hadoop实现wordcount

1、环境需求

idea开发工具
maven 3.3.9
hadoop-2.7.7
jdk1.8
以上版本非必须，可根据自己的版本并修改下面的pom.xml对应版本号
基于windows本地hadoop实现

2、开始创建项目

（1）、打开idea、创建maven项目。并选择SDK为jdk1.8,然后点击next。

(2)、填写groupid和artifactid，然后点击next。

GroupId（俗称：包结构）：GroupID是项目组织唯一的标识符，一般包含多段，第一段为域，第二段为公司名称，
实际对应项目的包名称；
ArtifactId（俗称：项目名）：ArtifactID 就是项目的唯一的标识符，实际对应项目名称

（3）、填写项目名称和项目位置，然后点击finlsh，完成maven项目创建。

创建完成后的项目目录结构

3、pom中添加hadoop相关依赖

在pom.xml文件中添加hadoop相关依赖

    
    <properties>
        <java.version>1.8java.version>
        <hadoop.version>2.7.7hadoop.version>
        <log4j.version>1.2.14log4j.version>
        <junit.version>4.8.2junit.version>
    properties>

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoopgroupId>
            <artifactId>hadoop-commonartifactId>
            <version>${hadoop.version}version>
        dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoopgroupId>
            <artifactId>hadoop-hdfsartifactId>
            <version>${hadoop.version}version>
        dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoopgroupId>
            <artifactId>hadoop-clientartifactId>
            <version>${hadoop.version}version>
        dependency>
        <dependency>
            <groupId>log4jgroupId>
            <artifactId>log4jartifactId>
            <version>${log4j.version}version>
        dependency>
        <dependency>
            <groupId>junitgroupId>
            <artifactId>junitartifactId>
            <version>${junit.version}version>
        dependency>
    dependencies>

4、创建WordCountMapper

idea中可以使用 Ctrl+O快速重写父类方法。

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import java.io.IOException;

public class WordCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text,Text, IntWritable> {


    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        //读取数据并将数据hadoop hive spark hive 按照空格进行切分，生成单词字符串数组。
        String[] words = value.toString().split(" ");

        //循环数组生成(hadoop，1),并由context上下文将数据输出。
        for (String word:words){
            context.write(new Text(word),new IntWritable(1));
        }

    }
}

5、创建WordCountReducer

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

import java.io.IOException;

public class WordCountReducer extends Reducer<Text, IntWritable,Text,IntWritable> {
    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        int count = 0;
        //对(hadoop,1)(hadoop,1)...等，进行循环取值进行求和。
        for(IntWritable v:values){
            count += v.get();
        }
        //将聚合后的结果进行输出。
        context.write(key,new IntWritable(count));
    }
}

6、创建主程序

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 WordCount {
    public static void main(String[] args) throws IOException,
            IllegalArgumentException, ClassCastException, ClassNotFoundException, InterruptedException, IOException {
        // 加载配置类
        Configuration conf = new Configuration();

        // 获取Job对象
        Job job = Job.getInstance();

        // 设置jar存储的位置
        job.setJarByClass(WordCount.class);

        // 关联Mapper 和 reducer
        job.setMapperClass(WordCountMapper.class);
        job.setReducerClass(WordCountReducer.class);

        // 设置Mapper输出阶段的数据键值的类型
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);

        // 设置最终输出阶段的数据键值的类型
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

        // 设置输出和输入路径
        FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("data/words.txt"));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("data/out"));

        //提交job
        boolean res = job.waitForCompletion(true);
        System.exit(res?0:1);
    }
}

7、创建需要统计的数据文件

hadoop hadoop hive
hive spark java
java
java hadoop hadoop

8、运行主类，并查看运行结果

查看结果。