利用MapReduce解决在海量数据中求Top K个数<转>

利用MapReduce求海量数据中最大的K个数

 

[java] view plaincopy

1. package jtlyuan.csdn;  
2. import java.io.IOException;  
3. import org.apache.hadoop.conf.Configuration;  
4. import org.apache.hadoop.conf.Configured;  
5. import org.apache.hadoop.fs.Path;  
6. import org.apache.hadoop.io.IntWritable;  
7. import org.apache.hadoop.io.LongWritable;  
8. import org.apache.hadoop.io.Text;  
9. import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;  
10. import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;  
11. import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;  
12. import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;  
13. import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat;  
14. import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;  
15. import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;  
16. import org.apache.hadoop.util.Tool;  
17. import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;  
18. //利用MapReduce求最大值海量数据中的K个数  
19. public class TopKNum extends Configured implements Tool {  
20. public static class MapClass extends Mapper<LongWritable, Text, IntWritable, IntWritable> {  
21. public static final int K = 100;  
22. private int[] top = new int[K];  
23. public void map(LongWritable key, Text value, Context context)  
24. throws IOException, InterruptedException {  
25. String[] str = value.toString().split(",", -2);  
26. try {// 对于非数字字符我们忽略掉  
27. int temp = Integer.parseInt(str[8]);  
28. add(temp);  
29. } catch (NumberFormatException e) {  
30. }  
31. }  
32. private void add(int temp) {//实现插入  
33. if(temp>top[0]){  
34. top[0]=temp;  
35. int i=0;  
36. for(;i<99&&temp>top[i+1];i++){  
37. top[i]=top[i+1];  
38. }  
39. top[i]=temp;  
40. }  
41. }  
42. @Override  
43. protected void cleanup(Context context) throws IOException,  
44. InterruptedException {  
45. for(int i=0;i<100;i++){  
46. context.write(new IntWritable(top[i]), new IntWritable(top[i]));  
47. }  
48. }  
49. }  
50. public static class Reduce extends Reducer<IntWritable, IntWritable, IntWritable, IntWritable> {  
51. public static final int K = 100;  
52. private int[] top = new int[K];  
53. public void reduce(IntWritable key, Iterable<IntWritable> values, Context context)  
54. throws IOException, InterruptedException {  
55. for (IntWritable val : values) {  
56. add(val.get());  
57. }  
58. }  
59. private void add(int temp) {//实现插入if(temp>top[0]){  
60. top[0]=temp;  
61. int i=0;  
62. for(;i<99&&temp>top[i+1];i++){  
63. top[i]=top[i+1];  
64. }  
65. top[i]=temp;  
66. }  
67. }  
68. @Override  
69. protected void cleanup(Context context) throws IOException,  
70. InterruptedException {  
71. for(int i=0;i<100;i++){  
72. context.write(new IntWritable(top[i]), new IntWritable(top[i]));  
73. }  
74. }  
75. }  
76. public int run(String[] args) throws Exception {  
77. Configuration conf = getConf();  
78. Job job = new Job(conf, "TopKNum");  
79. job.setJarByClass(TopKNum.class);  
80. FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));  
81. FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));  
82. job.setMapperClass(MapClass.class);  
83. job.setCombinerClass(Reduce.class);  
84. job.setReducerClass(Reduce.class);  
85. job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);  
86. job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);  
87. job.setOutputKeyClass(IntWritable.class);  
88. job.setOutputValueClass(IntWritable.class);  
89. System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);  
90. return 0;  
91. }  
92. public static void main(String[] args) throws Exception {  
93. int res = ToolRunner.run(new Configuration(), new TopKNum(), args);  
94. System.exit(res);  
95. }  
96. }  
97. /* 
98. * 列举一部分出来： 
99. * 306 306 
100. 307 307 
101. 309 309 
102. 313 313 
103. 320 320 
104. 346 346 
105. 348 348 
106. 393 393 
107. 394 394 
108. 472 472 
109. 642 642 
110. 706 706 
111. 868 868 
112. */