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
- 接口测试基础——第6篇unittest模块(三)
今天是unittest最后一讲,我们解决一下如何只运行一次setUp和tearDown方法以及简单的数据驱动的知识. 1.只运行一次setUp和tearDown方法 很简单,只需要把setUp和tea ...
- Kalman Filter
本质是一种最优估计法. 核心是"预测"+"测量反馈". 一个视频: http://blog.sina.com.cn/s/blog_461db08c0102uw ...
- asp搭建网站
测试环境:Windows 2003 下载asp源码导入 C:\Inetpub\wwwroot ###一.通过ip访问 最后浏览 浏览器输入ip或者 http://127.0.0.1 二.通过域名访问 ...
- VS2010单元测试入门实践教程
单元测试的重要性这里我就不多说了,以前大家一直使用NUnit来进行单元测试,其实早在Visual Studio 2005里面,微软就已经集成了一个叫Test的专门测试插件,经过几年的发展,这个工具现在 ...
- oracle之 等待事件LOG FILE SYNC (awr)优化
log file sycn是ORACLE里最普遍的等待事件之一,一般log file sycn的等待时间都非常短 1-5ms,不会有什么问题,但是一旦出问题,往往都比较难解决.什么时候会产生log f ...
- (转)Linux安装SwfTools-0.9.2安装事,在执行make install时报错
系统:CentOS6.5 安装SwfTools-0.9.2的时候,在执行make install时报错, rm -f /usr/local/share/swftools/swfs/default_vi ...
- Redis简单介绍与安装
Redis是一个开源,高级的键值存储和一个适用的解决方案,用于构建高性能,可扩展的Web应用程序. Redis有三个主要特点,使它优越于其它键值数据存储系统 - 1) Redis将其数据库完全保存在内 ...
- laravel验证器例子
直接贴测试代码 Route::get('/', function() { $name = "rico"; $validateData = array('name1' => $ ...
- C++11标准库中cstdio头文件新增的5个格式化I/O函数学习
刚开始学网络编程,稍微扩展书上的简单C/S程序时,发现以前太忽略标准I/O这一块,查官网发现C++11新增了几个格式化I/O函数. snprintf 将格式化输出写入到有大小限制的缓存中 vfs ...
- linux用户,组,文件等操作
参考: https://blog.csdn.net/chengqiuming/article/details/78601977 , https://www.cnblogs.com/123-/p/4 ...