Scala开发Hadoop示例
import org.apache.hadoop.conf.{Configuration, Configured};
import org.apache.hadoop.util.{ToolRunner, Tool};
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.io.{LongWritable, Text, IntWritable};
import org.apache.hadoop.mapreduce.{Reducer, Mapper, Job};
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
/**
* Created with IntelliJ IDEA.
* User: riley
* Date: 8/26/13
* Time: 1:58 PM
*/
object WordCount extends Configured with Tool
{
class Map extends Mapper[LongWritable, Text, Text, IntWritable]
{
private val one: IntWritable = new IntWritable(1);
private var word: Text;
override def map(key: LongWritable, rowLine: Text, context: Mapper[LongWritable, Text, Text, IntWritable]#Context)
{
val line = rowLine.toString();
if (line.isEmpty) return;
val tokens: Array[String] = line.split(" ");
for (item: String <- tokens) {
word.set(item);
context.write(word, one);
}
}
}
class Reduce extends Reducer[Text, IntWritable, Text, IntWritable]
{
private var count: IntWritable = new IntWritable();
override def reduce(key: Text, values: Iterable[IntWritable], context: Reducer[Text, IntWritable, Text, IntWritable]#Context)
{
var sum: Int = 0;
for (i: IntWritable <- values) sum = sum + i.get();
count.set(sum);
context.write(key, count);
}
}
def run(args: Array[String]) =
{
val conf = super.getConf();
val job = new Job(conf, "WordCount");
job.setJarByClass(this.getClass);
job.setOutputKeyClass(classOf[Text]);
job.setOutputValueClass(classOf[IntWritable]);
job.setMapperClass(classOf[Map]);
job.setReducerClass(classOf[Reduce]);
job.setCombinerClass(classOf[Reduce]);
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args(0)));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args(1)));
val status = job.waitForCompletion(true);
if (status) 0 else 1;
}
def main(args: Array[String])
{
val conf: Configuration = new Configuration();
System.exit(ToolRunner.run(conf, this, args));
}
}
Scala开发Hadoop示例的更多相关文章
- 使用scala开发spark入门总结
使用scala开发spark入门总结 一.spark简单介绍 关于spark的介绍网上有很多,可以自行百度和google,这里只做简单介绍.推荐简单介绍连接:http://blog.jobbole.c ...
- 通过IDEA搭建scala开发环境开发spark应用程序
一.idea社区版安装scala插件 因为idea默认不支持scala开发环境,所以当需要使用idea搭建scala开发环境时,首先需要安装scala插件,具体安装办法如下. 1.打开idea,点击c ...
- IDEA搭建scala开发环境开发spark应用程序
通过IDEA搭建scala开发环境开发spark应用程序 一.idea社区版安装scala插件 因为idea默认不支持scala开发环境,所以当需要使用idea搭建scala开发环境时,首先需要安 ...
- Scala系统学习(二):Scala开发环境安装配置
Scala可以安装在任何基于UNIX/Linux或基于Windows的系统上.在您的机器上开始安装Scala之前,必须在计算机上安装Java 1.8或更高版本. 下面请按照以下步骤安装Scala. 步 ...
- 转】[1.0.2] 详解基于maven管理-scala开发的spark项目开发环境的搭建与测试
场景 好的,假设项目数据调研与需求分析已接近尾声,马上进入Coding阶段了,辣么在Coding之前需要干马呢?是的,“统一开发工具.开发环境的搭建与本地测试.测试环境的搭建与测试” - 本文详细记录 ...
- IDEA 支持scala开发
IDEA支持scala开发,需要安装scala插件,并且pom.xml也需要添加对应依赖. 1. 安装scala插件 下载地址:https://plugins.jetbrains.com/plugin ...
- Java开发Hbase示例
Java开发Hbase示例 使用Hbase操作数据 package com.sunteng.clickidc.test; import java.io.IOException; import java ...
- Linux下使用Eclipse开发Hadoop应用程序
在前面一篇文章中介绍了如果在完全分布式的环境下搭建Hadoop0.20.2,现在就再利用这个环境完成开发. 首先用hadoop这个用户登录linux系统(hadoop用户在前面一篇文章中创建的),然后 ...
- Spark集群 + Akka + Kafka + Scala 开发(3) : 开发一个Akka + Spark的应用
前言 在Spark集群 + Akka + Kafka + Scala 开发(1) : 配置开发环境中,我们已经部署好了一个Spark的开发环境. 在Spark集群 + Akka + Kafka + S ...
随机推荐
- Python学习系列(九)(IO与异常处理)
Python学习系列(九)(IO与异常处理) Python学习系列(八)( 面向对象基础) 一,存储器 1,Python提供一个标准的模块,称为pickle,使用它既可以在一个文件中存储任何Pytho ...
- Window下SVN使用总结
1 地址:http://subversion.apache.org/packages.html#windows 找到windows下的svn客户端工具.选择Win32Svn 进行安装. 一般环境变量会 ...
- vue怎么自定义指令??
最近看看vue中自定义指令,感觉vue的指令和angular1的指令相差较大 <script> //指令钩子函数: /* bind 只调用一次,指令第一次绑定到元素的时调用 inserte ...
- 基于Oracle的EntityFramework的WEBAPI2的实现(四)——自动生成在线帮助文档
打开我们项目中的Area文件夹,正常情况下,我们会发现已经有了一个名字叫做[HelpPage]的区域(Area),这个区域是vs帮助我们自动建立的,它是一个mvc(不是webapi),它有普通的Con ...
- 默认库“library”与其他库的使用冲突;使用 /NODEFAULTLIB:library
您试图与不兼容的库链接. 重要事项 运行时库现在包含防止混合不同类型的指令.如果试图在同一个程序中使用不同类型的运行时库或使用调试和非调试版本的运行时库,则将收到此警告.例如,如果编译一个文件以使用一 ...
- Android网络技术
WebView使用方法: 1.设置布局,在activity_main.xml中添加<webView> <LinearLayout...... <webView android: ...
- hdu 1576 A/B(拓展欧几里得)
A/B Time Limit: 1000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submiss ...
- 架构-架构风格:RESTful
ylbtech-架构-架构风格:RESTful 一种软件架构风格.设计风格,而不是标准,只是提供了一组设计原则和约束条件.它主要用于客户端和服务器交互类的软件.基于这个风格设计的软件可以更简洁,更有层 ...
- hsqldb简单使用总结
hsqldb数据库是一款纯Java实现的开源免费数据库,相对其他数据库来说,体积非常小,使用方便,非常利于在测试环境中使用,无需复杂的数据库配置. hsqldb数据库引擎有几种服务器模式:Se ...
- abbreviation
1. ps------process status 2. tty-----teletype 3. ping----packet internet groper 4. nohup-----no hang ...