Mapreduce小试牛刀(2)--java api

1.同hdfs 的java api,我们首先要在IDE中建立一个maven项目

Mapreduce小试牛刀(2)--java api_第1张图片

pom.xml中配置如下:


    
      org.apache.hadoop
      hadoop-mapreduce-client-common
      3.3.4
    
    
      org.apache.hadoop
      hadoop-mapreduce-client-jobclient
      3.3.4
    
    
      org.apache.hadoop
      hadoop-client
      3.3.4
    
    
      org.slf4j
      slf4j-log4j12
      1.7.30
    
    
      junit
      junit
      4.13.2
      test
    
  

---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

2. 编写java 代码,重写map与reduce类(我们以最经典的wordcount为例)
第一步,建立java目录,建立一个叫test的包(可写可不写,看自己喜好)

Mapreduce小试牛刀(2)--java api_第2张图片

第二步,导入hadoop包,以及其他所需的包

package test;
import java.io.IOException;
import java.util.*;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.*;
import org.apache.hadoop.mapred.*;

第三步,重写map,resuce方法

1.map方法,目的在于切割文章内容为一对对键值对,实现map-reduce中的map过程

class Map extends MapReduceBase implements Mapper {
    //前两个为输入类型,第一个数据类型表示首行偏移量;后两个为输出类型,输出为键值对类型
    private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
    //IntWritable实例对象初始化为1
    private Text word = new Text();
    public void map(LongWritable key, Text value, OutputCollector output, Reporter reporter)
            throws IOException {
        String line = value.toString();
        //将待测信息转化为字符串
        StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(line);
        //以空格区分
        while (tokenizer.hasMoreTokens()) {
            word.set(tokenizer.nextToken());
            output.collect(word, one);
        }
    }
}

2.reduce方法,目的在于处理map方法切割过的数据,实现reduce过程

class Reduce extends MapReduceBase implements Reducer {
    //前两个为map输出结果类型,后两个为reduce输出结果
    public void reduce(Text key, Iterator values, OutputCollector output, Reporter reporter)
            throws IOException {
        //开始计数,为每一个键统计对应的值
        int sum = 0;
        while (values.hasNext()) {
            sum += values.next().get();
        }
        output.collect(key, new IntWritable(sum));
    }
}

3.编写主函数,利用作业类引入map与reduce类

public class wordcount {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        JobConf conf = new JobConf(wordcount.class);
        conf.setJobName("my_word_count");
        conf.setOutputKeyClass(Text.class);
        conf.setOutputValueClass(IntWritable.class);
        conf.setMapperClass(Map.class);
        conf.setCombinerClass(Reduce.class);
        conf.setReducerClass(Reduce.class);
        conf.setInputFormat(TextInputFormat.class);
        conf.setOutputFormat(TextOutputFormat.class);
        FileInputFormat.setInputPaths(conf, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(conf, new Path(args[1]));
        JobClient.runJob(conf);
    }
}

4.打包为jar文件

filr -> project structure -> artifacts -> + -> jar

Mapreduce小试牛刀(2)--java api_第3张图片

按java包的结构,新建dictionary,必须一模一样!然后在合适的包下面,导入这三个文件

Mapreduce小试牛刀(2)--java api_第4张图片

完成配置后,点击ok,再次点击Build Artifacts

Mapreduce小试牛刀(2)--java api_第5张图片

完成后,在output dictionary中设置的地址中可以找到jar包,比如我设置的是桌面,那么就将在桌面找到jar包

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3.导入hadoop主虚拟机

使用xshell中rz指令,将jar包导入到虚拟机中,输入ls检查是否上传成功

确保hdfs目录中已经存在待检测的文件,在这里我的待测文件名叫做input,jar包所在的位置是/home/hadoop,所以对应的指令就是:

hadoop jar /home/hadoop/wordcount.jar test.wordcount /input /output

因为我的jar包没有打包MANIFEST.MF文件,所以必须要使用test.wordcount即包名+主类名的方法来定位主类,如果你上一步已经打包了,那就无需这个指令。结果将输出hdfs中output文件夹下,所以执行这一步之前必须保证hdfs中不存在一个叫ouput的文件夹。可以采用50070端口监控文件

使用cat命令查看统计结果:

hadoop fs -cat /output/part-00000

这里的part-00000是output文件夹中统计文件文件名,以自己ouput文件夹中文件名为准

Mapreduce小试牛刀(2)--java api_第6张图片

那么,这就代表着我们的程序运行正确且成功了!

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