如何开发一个MapReduce统计样例程序?

MapReduce程序开发涉及将大规模数据处理任务分解为多个小任务,分别由Map和Reduce两个阶段完成。在Map阶段,输入数据被分成小块,每块由一个Map任务处理生成中间键值对;Reduce阶段则汇总中间结果,输出最终结果。统计样例程序通常用于展示如何通过MapReduce模型进行数据分析和聚合。

MapReduce统计样例程序开发思路

mapreduce程序开发_MapReduce统计样例程序开发思路
(图片来源网络,侵删)

MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算,概念“Map(映射)”和“Reduce(归约)”,以及他们的主要思想,都是从函数式编程语言借来的,还有矢量编程语言,这种模型极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下,将自己的程序运行在分布式系统上。

开发环境准备

安装Java开发环境:JDK 1.8或更高版本

安装Hadoop环境:Hadoop 2.x或更高版本

配置Hadoop环境变量

安装并配置IDE(如Eclipse、IntelliJ IDEA等)

需求分析

假设我们需要统计大量文本中单词出现的次数。

设计思路

1. Map阶段

mapreduce程序开发_MapReduce统计样例程序开发思路
(图片来源网络,侵删)

输入:文本文件

处理:按行读取文件内容,将每一行文本拆分成单词

输出:<单词,1>键值对

2. Shuffle阶段

输入:Map阶段的输出

处理:根据键值对的键(单词)进行排序和分组

输出:<单词,[1,1,…,1]>键值对

mapreduce程序开发_MapReduce统计样例程序开发思路
(图片来源网络,侵删)

3. Reduce阶段

输入:Shuffle阶段的输出

处理:对每个键值对中的值列表进行累加

输出:<单词,出现次数>键值对

代码实现

1、Map类

public static class WordCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
    private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
    private Text word = new Text();
    public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
        while (itr.hasMoreTokens()) {
            word.set(itr.nextToken());
            context.write(word, one);
        }
    }
}

2、Reduce类

public static 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);
    }
}

3、主类

public class WordCount {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf, "word count");
        job.setJarByClass(WordCount.class);
        job.setMapperClass(WordCountMapper.class);
        job.setCombinerClass(WordCountReducer.class);
        job.setReducerClass(WordCountReducer.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}

编译与运行

1、使用javac命令编译代码

2、使用hadoop jar命令运行程序

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