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[经验分享] Hadoop 学习一

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发表于 2018-10-30 13:44:30 | 显示全部楼层 |阅读模式
package cn.edu.ytu.botao.wordcount;  

  
import java.io.IOException;
  
import java.util.StringTokenizer;
  

  
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
  
import org.apache.hadoop.io.Text;
  
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
  
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
  
/**
  
* 单词计数
  
* @author botao
  
*
  
*/
  
public class WordCount {
  /**
  * map 过程
  * 继承Mapper接口 设置map的输入类型为
  * 输出类型为
  */
  public static class TokenizerMapper extends Mapper{
  //one 表示单词出现一次
  private final static IntWritable one=new IntWritable(1);
  //word 用于存储切下的单词
  private Text word=new Text();
  /**
  * 重写map()方法
  */
  @Override
  protected void map(Object key, Text value, Context context)
  throws IOException, InterruptedException {
  // TODO Auto-generated method stub
  //super.map(key, value, context);
  //对value(要计数的文件进行单词切割) 进行切分
  StringTokenizer tokenizer=new StringTokenizer(value.toString());
  //将切割后的单词取出  输出
  while (tokenizer.hasMoreTokens()) {
  word.set(tokenizer.nextToken());
  //map 输出格式  
  context.write(word, one);
  }
  }
  /**
  * reduce 过程
  * 继承Reducer接口 设置输入类型为  (该输入类型正为 mapper 的输出类型)
  * 输出类型为:
  */
  public static class SumReducer extends Reducer{
  //numResult 记录单词的频数
  private IntWritable numResult=new IntWritable();
  /**
  * 重写reduce()方法
  */
  @Override
  protected void reduce(Text key, Iterable values,
  Context context)
  throws IOException, InterruptedException {
  // TODO Auto-generated method stub
  int  sum=0;
  //对获取的 计算value的和
  for (IntWritable val : values) {
  sum+=val.get();
  }
  //将频数存放到numResult 中
  numResult.set(sum);
  //收集结果
  context.write(key, numResult);
  }
  }
  }
  
}



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