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[经验分享] Java开发的mapreduce如何在hadoop中运行

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发表于 2017-12-18 06:56:17 | 显示全部楼层 |阅读模式
package com.ksy.hadoop;  

  

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;  

import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;  

  

/**  * 该例子为网上经典例子统计单词出现次数
  *
*/
  
public>
  public static>  

  private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
  private Text word = new Text();
  

  /**
  * key 偏移量包括了回车所占的字符数(Windows和Linux环境会不同)
  * value 一行数据
  * context存储新Map的对象
  */
  public void map(Object 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);
  }
  }
  }
  


  public static>  private IntWritable result = new IntWritable();
  

  /**
  * key 为Map中的key,hadoop会把相同key的内容合并为一个list,该list就为values。
  * context为存放结果的对象
  */
  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);
  }
  }
  

  public static void main(String[] args) throws Exception {
  Configuration conf = new Configuration();
  String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();
  if (otherArgs.length != 2) {
  System.err.println("Usage: wordcount <in> <out>");
  System.exit(2);
  }
  Job job = new Job(conf, "word count");
  job.setJarByClass(WordCount.class);
  job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
  job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
  job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
  job.setOutputKeyClass(Text.class);
  job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
  FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));
  FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));
  System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
  }
  
}

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