MapReduce 应用实例：词频统计
1. 应用背景
MapReduce 是一种编程模型，用于大规模数据集（大数据）的并行运算，它通过将数据分割成小部分，由多个节点并行处理，最后合并结果，本实例通过开发一个简单的词频统计程序，展示如何使用 MapReduce 进行数据处理。
2. 应用目标
实现一个 MapReduce 应用，对给定文本文件进行词频统计，输出每个单词及其出现的次数。
3. 系统架构
MapReduce 应用通常由三个主要部分组成：Mapper、Reducer 和 Shuffle & Sort。
Mapper：接收输入数据，将其转换成键值对（KeyValue Pair）。
Reducer：接收 Mapper 输出的键值对，对相同键的值进行聚合处理。
Shuffle & Sort：对 Mapper 输出的键值对进行排序和分配到不同的 Reducer。
4. 应用实现
以下是一个简单的词频统计 MapReduce 应用实现：
4.1 Mapper
public class WordCountMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> {
private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
private Text word = new Text();
public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
String[] words = value.toString().split("s+");
for (String word : words) {
this.word.set(word);
context.write(this.word, one);
}
}
}
4.2 Reducer
public class WordCountReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
private IntWritable result = new IntWritable();
public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
int sum = 0;
for (IntWritable val : values) {
sum += val.get();
}
result.set(sum);
context.write(key, result);
}
}
4.3 Shuffle & Sort
MapReduce 框架会自动处理 Shuffle & Sort 阶段，确保相同键的值被分配到同一个 Reducer。
5. 运行示例
1、编译 Java 代码。
2、使用 Hadoop 提供的hadoop jar 命令运行 MapReduce 应用。
hadoop jar wordcount.jar WordCountMapper WordCountReducer input output
wordcount.jar 是编译后的 Java 程序，input 是输入文件路径，output 是输出文件路径。
6. 输出结果
执行完成后，可以在output 目录下查看结果文件，其中包含每个单词及其出现的次数。
7. 总结
通过以上实例，我们展示了如何使用 MapReduce 进行词频统计，MapReduce 框架提供了并行处理大规模数据集的能力，使得数据处理变得更加高效。
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