3.2 Hadoop-MapReduce，统计词数

拼搏现实的明天。 2022-05-24 01:58 246阅读 0赞

统计文件中的各个词出现的次数

![20180518102953206][]

jar包直接上传服务器上运行直接打src下的代码：

![20180518103003586][]

hadoop jar MapReduce.jar com.test.mapreduce.RunJob 直接在服务器上执行jar包相对于的类

项目中的org.apache.\*包和core-site.xml和hdfs-site.xml是方便本地eclipse上运行测试

项目结构：

![20180518103058870][]

CountMapper：

import java.io.IOException;

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;

import org.apache.hadoop.io.LongWritable;

import org.apache.hadoop.io.Text;

import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;/\*\*

\* 定义Map任务和输出类型

\* LongWritable 按下标输出

\* Text 读取数据类型

\* Text key值类型

\* IntWritable value值类型

\* @author root

\*/

public class CountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable>\{

/\*\* map方法是一行数据调用一次。每一次调用传入一行数据。该行数据的下标位为key。内容为value

\* LongWritable 输出下标

\* value 读取的数据

\* context 内容组合

\*/

protected void map(LongWritable key, Text value,Context context)

throws IOException, InterruptedException \{

String\[\] str = value.toString().split(" ");//字符按空格切割

for (int i = 0; i < str.length; i++) \{

String string = str\[i\];//获取当前字符

Text outkey = new Text(string);//字符变成Text类型

IntWritable outvalue = new IntWritable(1);//定义出现次数value

context.write(outkey, outvalue);//key ,value组合

————————————————————————————————————————————————————————————————————————————

CountReducer：

import java.io.IOException;

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;

import org.apache.hadoop.io.Text;

import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;/\*\*

\* Text 对应Mapper的key输出类型

\* IntWritable 对应Mapper的value输入类型

\* Text 对应自己定义的输出key类型

\* IntWritable 对应自己定义的输出value类型

\* @author oot

\*/

public class CountReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>\{

/\*\*

\* 该方法每一组调用一次。

\* key 改组的key数据

\* arg1 value数组

\*/

protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> arg1,Context arg2)

throws IOException, InterruptedException \{

int num=0;

for (IntWritable intWritable : arg1) \{

num = num+intWritable.get();//计算该key出现的次数累加

arg2.write(key, new IntWritable(num));//计算之后重新组合key value

————————————————————————————————————————————————————————————————————————

RunJob：

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;

import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;

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.lib.input.FileInputFormat;

import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

public class RunJob \{

public static void main(String\[\] args) \{

Configuration conf = new Configuration();//连接HDFS

conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://node1:9000"); //该处直接指定HDFS服务器，要是jar到服务器上运行，注释掉该行

try \{

FileSystem fs = FileSystem.get(conf); //定义HDFS

Job job = Job.getInstance(conf); //定义MapReduce

job.setJobName("testMapReduce");//定义这个任务的名称

job.setJarByClass(RunJob.class);//job的入口类

job.setMapperClass(CountMapper.class);//输入Mapper类

job.setReducerClass(CountReducer.class);//输入Reducer类

job.setOutputKeyClass(Text.class);//设置输出的key类型

job.setOutputValueClass(IntWritable.class);//设置输出的value类型

//定义job任务输入数据目录和输出结果目录

//把wc.txt上传到hdfs目录中/usr/intput/wc.txt

//输出结果数据放到/usr/output/wc

FileInputFormat.addInputPath(job, new Path("/usr/input/wc.txt")); //HDFS上的目录，不是服务器上的目录

Path outpath = new Path("/usr/output/wc");

//输出结果数据目录不能存在，job执行时自动创建的。如果在执行时目录已经存在，则job执行失败

if(fs.exists(outpath))\{//验证是否有该文件夹，有就删除 true是递归删除

fs.delete(outpath,true);

FileOutputFormat.setOutputPath(job, outpath);//按规则输出到相应路径

boolean f = job.waitForCompletion(true);

if(f)\{

System.out.println("Job执行成功");

\} catch (Exception e) \{

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

[20180518102953206]: /images/20220524/894fc53fc6e643f4a07f2fba888e7111.png
[20180518103003586]: /images/20220524/361e9d674e214474a1dc2d890fcbb796.png
[20180518103058870]: /images/20220524/fec5814fd40f448096a8b24641632e78.png

3.2 Hadoop-MapReduce，统计词数

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