Hadoop2.6.0版本MapReudce示例之WordCount（一）

来源：互联网发布：jq push 二维数组编辑：程序博客网时间：2024/06/06 02:56

一、准备测试数据

1、在本地Linux系统/var/lib/hadoop-hdfs/file/路径下准备两个文件file1.txt和file2.txt，文件列表及各自内容如下图所示：

2、在hdfs中，准备/input路径，并上传两个文件file1.txt和file2.txt，如下图所示：

二、编写代码，封装Jar包并上传至linux

将代码封装成TestMapReduce.jar，并上传至linux的/usr/local路径下，如下图所示：

三、运行命令

执行命令如下：hadoop jar /usr/local/TestMapReduce.jar com.jngreen.mapreduce.test.WordCount /input/file1.txt /input/file2.txt /output/output

命令执行过程截图如下：

四、查看运行结果

查看hdfs输出路径/output下的结果，如下图所示：

运行结果为Hello 4、Hadoop 1、Man 1、Boy 1、Word 1，完全正确！

五、WordCount展示

源码如下：

import java.io.IOException;import java.util.StringTokenizer;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.Job;import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;public class WordCount {  // TokenizerMapper作为Map阶段，需要继承Mapper，并重写map()函数  public static class TokenizerMapper        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 {            // 用StringTokenizer作为分词器，对value进行分词      StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());            // 遍历分词后结果      while (itr.hasMoreTokens()) {          // 将String设置入Text类型word        word.set(itr.nextToken());        // 将(word,1)，即(Text,IntWritable)写入上下文context，供后续Reduce阶段使用        context.write(word, one);      }    }  }    // IntSumReducer作为Reduce阶段，需要继承Reducer，并重写reduce()函数  public static class IntSumReducer        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;      // 遍历map阶段输出结果中的values中每个val，累加至sum      for (IntWritable val : values) {        sum += val.get();      }            // 将sum设置入IntWritable类型result      result.set(sum);            // 通过上下文context的write()方法，输出结果(key, result)，即(Text,IntWritable)      context.write(key, result);    }  }  public static void main(String[] args) throws Exception {    // 加载hadoop配置Configuration conf = new Configuration();    // 校验命令行输入参数if (args.length < 2) {      System.err.println("Usage: wordcount <in> [<in>...] <out>");      System.exit(2);    }// 构造一个Job实例job，并命名为"word count"    Job job = new Job(conf, "word count");        // 设置jar    job.setJarByClass(WordCount.class);        // 设置Mapper    job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);    // 设置Combiner    job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);    // 设置Reducer    job.setReducerClass(IntSumReducer.class);    // 设置OutputKey    job.setOutputKeyClass(Text.class);    // 设置OutputValue    job.setOutputValueClass(IntWritable.class);        // 添加输入路径    for (int i = 0; i < args.length - 1; ++i) {      FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[i]));    }        // 添加输出路径    FileOutputFormat.setOutputPath(job,      new Path(args[args.length - 1]));        // 等待作业job运行完成并退出    System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);  }}

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