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MapReduce实战WordCount

MapReduce是Hadoop中的核心，我们通过十分经典的WordCount程序来实战MapReduce.

一个完整的mapreduce程序在分布式运行时有三类实例进程：

1. MRAppMaster：负责整个程序的过程调度及状态协调

2. mapTask：负责map阶段的整个数据处理流程

3. ReduceTask：负责reduce阶段的整个数据处理流程

我们要对应写的MapReduce程序主要也分为三部分：Mapper，Reducer，Runner

Mapper主要负责将数据进行初步的处理，接收的数据是Key，Value键值对的形式，处理后输出的数据格式也同样为key，Value的格式（key，Value的类型可自定义）

Mapper通过继承对应的父类Mapper，将主要的业务逻辑写在map()方法中

贴上WordCountMapper代码

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> {    //map方法的生命周期：  框架每传一行数据就被调用一次    //key :  这一行的起始点在文件中的偏移量    //value: 这一行的内容    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {        //拿到一行数据转换为string        String line = value.toString();        //将这一行切分出各个单词        String[] words = line.split(" ");        //遍历数组，输出<单词，1>        for (String word : words) {            context.write(new Text(word), new IntWritable(1));        }    }}

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Reducer也是继承对应的父类Reducer，业务逻辑主要写在reduce()方法中

贴上WordCountReducer代码

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> {    //map方法的生命周期：  框架每传一行数据就被调用一次    //key :  这一行的起始点在文件中的偏移量    //value: 这一行的内容    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {        //拿到一行数据转换为string        String line = value.toString();        //将这一行切分出各个单词        String[] words = line.split(" ");        //遍历数组，输出<单词，1>        for (String word : words) {            context.write(new Text(word), new IntWritable(1));        }    }}

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Runner是用来进行提交的，提交的是一个描述了各种必要信息的job对象

贴上WordCountRunner的代码

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.lib.input.FileInputFormat;import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;public class WordCountRunner {    //把业务逻辑相关的信息（哪个是mapper，哪个是reducer，要处理的数据在哪里，输出的结果放哪里……）描述成一个job对象    //把这个描述好的job提交给集群去运行    public static void main(String[] args) throws Exception {        Configuration conf = new Configuration();        Job wcjob = Job.getInstance(conf);        wcjob.setJarByClass(WordCountRunner.class);        wcjob.setMapperClass(WordCountMapper.class);        wcjob.setReducerClass(WordCountReducer.class);        //设置我们的业务逻辑Mapper类的输出key和value的数据类型        wcjob.setMapOutputKeyClass(Text.class);        wcjob.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);        //设置Reducer类的输出key和value的数据类型        wcjob.setOutputKeyClass(Text.class);        wcjob.setOutputValueClass(IntWritable.class);        //指定要处理的数据所在的位置        FileInputFormat.setInputPaths(wcjob, "/wordcount/data/big.txt");        //指定处理完成之后的结果所保存的位置        FileOutputFormat.setOutputPath(wcjob, new Path("/wordcount/output/"));        //向yarn集群提交这个job        boolean res = wcjob.waitForCompletion(true);        System.exit(res?0:1);    }}

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接下来说明怎么通过hadoop集群运行这个WordCount程序

1. 首先将程序打包成一个jar包，可以通过idea/myeclipse/eclipse的maven工具打包(idea打包方式)

2. 然后开启虚拟机，保证hadoop集群是处于运行状态的

3. 通过SecureCRT上传刚刚打包好的WordCount.jar文件

   

4. 接着通过hdfs 创建文件夹(对应WordCountRunner中配置的路径)

   

5. 然后通过hdfs命令运行上传的WordCount.jar

    # hadoop jar wordcount.jar WordCountRunner inputpath outputpath

6.运行成功后，查看对应的文件目录下的文件(也可以通过访问http://Master:50070 ，跳转到hadoop的管理页面查看)

• 1. 通过hdfs命令查看

# hadoop fs -ls /wordcount/output# hadoop fs -cat hdfs://Master:9000/wordcount/output/part-r-00000

• 2. 通过网页下载查看

到此，我们的WordCount程序就成功完成了