三、MapReduce编程实例

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MapReduce编程实例

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MapReduce编程实例
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前言

简介

讲解_Hadoop 中文网

Hadoop测试项目：HadoopDemo

注意事项

如果下载了HadoopDemo作为测试，用到HDFS_CRUD.java

需要提前准备winutils。最好对应版本。

单词统计 WordCount

WordCountMapper.java

package top.rabbitcrows.hadoop.mr;

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;

import org.apache.hadoop.io.LongWritable;

import org.apache.hadoop.io.Text;

import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

import java.io.IOException;

/**

 * 这里就是MapReduce程序 Map阶段业务逻辑实现的类 Mapper<KEYIN, VALUEIN, KEYOUT, VALUEOUT>

 * <p>

 * KEYIN:表示mapper数据输入时key的数据类型，在默认读取数据组件下，叫作ImportFormat,它的行为是每行读取待处理的数据

 * 读取一行，就返回一行给MR程序，这种情况下 KEYIN就表示每一行的起始偏移，因此数据类型是Long

 * <p>

 * VALUEIN:表示mapper数据输入的时候Value的数据类型，在默认读取数据组件下，

 * valueIN就表示读取的一行内容 因此数据类型是String

 * <p>

 * KEYOUT:表示mapper阶段数据输出的时候key的数据类型，在本案例中输出的key是单词，因此数据类型是String

 * ValueOUT:表示mapper阶段数据输出的时候value的数据类型，在本案例中输出的value是单次的此书，因此数据类型是Integer

 * <p>

 * 这里所说的数据类型String,Long都是JDK的自带的类型，

 * 数据在分布式系统中跨网络传输就需要将数据序列化，默认JDK序列化时效率低下，因此

 * 使用Hadoop封装的序列化类型。 long--LongWritable String --Text Integer intWritable ....

 *

 * @author LEHOSO

 */

public class WordCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {

    /**

     * 这里就是mapper阶段具体业务逻辑实现的方法 该方法的调用取决于读取数据的组件有没有给MR传入数据

     * 如果有数据传入，每一个<k,v>对，map就会被调用一次

     */

    @Override

    protected void map(LongWritable key, Text value,

                       Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable>.Context context)

            throws IOException, InterruptedException {

        // 拿到传入进来的一行内容，把数据类型转换为String

        String line = value.toString();

        // 将这行内容按照分隔符切割

        String[] words = line.split(" ");

        // 遍历数组，每出现一个单词就标记一个数组1 例如：<单词,1>

        for (String word : words) {

            // 使用MR上下文context，把Map阶段处理的数据发送给Reduce阶段作为输入数据

            context.write(new Text(word), new IntWritable(1));

            //第一行 hadoop hadoop spark  发送出去的是<hadoop,1><hadoop,1><spark,1>

        }

    }

}

WordCountReducer.java

package top.rabbitcrows.hadoop.mr;

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;

import org.apache.hadoop.io.Text;

import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

import java.io.IOException;

//都要继承Reducer 这就是我们所说的变成模型，只需要套模板就行了

/**

 * 这里是MR程序 reducer阶段处理的类

 * <p>

 * KEYIN：就是Reducer阶段输入的数据key类型，对应Mapper阶段输出KEY类型 ，在本案例中就是单词

 * <p>

 * VALUEIN：就是Reducer阶段输入的数据value类型，对应Mapper阶段输出VALUE类型 ，在本案例中就是个数

 * <p>

 * KEYOUT:就是Reducer阶段输出的数据key类型，在本案例中，就是单词 Text

 * <p>

 * VALUEOUT:reducer阶段输出的数据value类型，在本案例中，就是单词的总次数

 *

 * @author LEHOSO

 */

public class WordCountReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {

    /**

     * 这里是REDUCE阶段具体业务类的实现方法

     * 第一行 hadoop hadoop spark  发送出去的是<hadoop,1><hadoop,1><spark,1>

     * reduce接受所有来自Map阶段处理的数据之后，按照Key的字典序进行排序

     * 按照key是否相同作一组去调用reduce方法

     * 本方法的key就是这一组相同的kv对 共同的Key

     * 把这一组的所有v作为一个迭代器传入我们的reduce方法

     * <p>

     * 迭代器：<hadoop,[1,1]>

     */

    @Override

    protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> value,

                          Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>.Context context)

            throws IOException, InterruptedException {

        //定义一个计数器

        int count = 0;

        //遍历一组迭代器，把每一个数量1累加起来就构成了单词的总次数

        //

        for (IntWritable iw : value) {

            count += iw.get();

        }

        context.write(key, new IntWritable(count));

    }

}

WordCountCombiner.java

package top.rabbitcrows.hadoop.mr;

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;

import org.apache.hadoop.io.Text;

import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

import java.io.IOException;

public class WordCountCombiner extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {

    @Override

    protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,

                          Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>.Context context)

            throws IOException, InterruptedException {

        // 1.局部汇总

        int count = 0;

        for (IntWritable v : values) {

            count += v.get();

        }

        context.write(key, new IntWritable(count));

    }

}

WordCountDriver.java

package top.rabbitcrows.hadoop.mr;

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.lib.input.FileInputFormat;

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

/**

 * Driver类就是MR程序运行的主类，本类中组装了一些程序运行时所需要的信息

 * 比如：使用的Mapper类是什么，Reducer类，数据在什么地方，输出在哪里

 *

 * @author LEHOSO

 */

public class WordCountDriver {

    public static void main(String[] args) throws Exception {

        // 通过Job来封装本次MR的相关信息

        Configuration conf = new Configuration();

        conf.set("mapreduce.framework.name", "local");

        Job wcjob = Job.getInstance(conf);

        // 指定MR Job jar包运行主类

        wcjob.setJarByClass(WordCountDriver.class);

        // 指定本次MR所有的Mapper Reducer类

        wcjob.setMapperClass(WordCountMapper.class);

        wcjob.setReducerClass(WordCountReducer.class);

        // 设置我们的业务逻辑 Mapper类的输出 key和 value的数据类型

        wcjob.setMapOutputKeyClass(Text.class);

        wcjob.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);

        // 设置我们的业务逻辑 Reducer类的输出 key和 value的数据类型

        wcjob.setOutputKeyClass(Text.class);

        wcjob.setOutputValueClass(IntWritable.class);

        //设置Combiner组件

        wcjob.setCombinerClass(WordCountCombiner.class);

        // 指定要处理的数据所在的位置

        FileInputFormat.setInputPaths(wcjob, new Path("input/mr"));

        // 指定处理完成之后的结果所保存的位置

        FileOutputFormat.setOutputPath(wcjob, new Path("output/mr"));

        // 提交程序并且监控打印程序执行情况

        boolean res = wcjob.waitForCompletion(true);

        System.exit(res ? 0 : 1);

    }

}

MapReduce 经典案例——倒排索引

InvertedIndexMapper.java

package top.rabbitcrows.mr.InvertedIndex;

import org.apache.commons.lang3.StringUtils;

import org.apache.hadoop.io.LongWritable;

import org.apache.hadoop.io.Text;

import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileSplit;

import java.io.IOException;

/**

 * @author LEHOSO

 * @date 2021/11/2

 * @apinote

 */

public class InvertedIndexMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> {

    //存储单词和文档名称

    private static Text KeyInfo = new Text();

    //存储词频，初始化为1

    private static final Text valueInfo = new Text("1");

    @Override

    protected void map(LongWritable key, Text value, Mapper<LongWritable, Text, Text, Text>.Context context) throws IOException, InterruptedException {

        String line = value.toString();

        String[] fileds = StringUtils.split(line, " ");

        //得到这行数据所在的文件切片

        FileSplit fileSplit = (FileSplit) context.getInputSplit();

        //根据文件切片得到文件名

        String fileName = fileSplit.getPath().getName();

        for (String filed : fileds) {

            //key值由单词和文档名称组成，如“MapReduce：file1.txt”

            KeyInfo.set(filed + ":" + fileName);

            context.write(KeyInfo, valueInfo);

        }

    }

}

InvertedIndexCombiner.java

package top.rabbitcrows.mr.InvertedIndex;

import org.apache.hadoop.io.Text;

import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

import java.io.IOException;

/**

 * @author LEHOSO

 * @date 2021/11/2

 * @apinote

 */

public class InvertedIndexCombiner extends Reducer<Text, Text, Text, Text> {

    private static Text info = new Text();

    //输入：<MapReduce:file3.txt{1,1}>

    //输出：<MapReduce:file3.txt:2>

    @Override

    protected void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Reducer<Text, Text, Text, Text>.Context context) throws IOException, InterruptedException {

        int sum = 0;    //统计词频

        for (Text value : values) {

            sum += Integer.parseInt(value.toString());

        }

        int splitIndex = key.toString().indexOf(":");

        //重新设置value值并由文档名称和词频组成

        info.set(key.toString().substring(splitIndex + 1) + ":" + sum);

        //重新设置key值为单词

        key.set(key.toString().substring(0, splitIndex));

        context.write(key, info);

    }

}

InvertedIndexReducer.java

package top.rabbitcrows.mr.InvertedIndex;

import org.apache.hadoop.io.Text;

import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

import java.io.IOException;

/**

 * @author LEHOSO

 * @date 2021/11/2

 * @apinote

 */

public class InvertedIndexReducer extends Reducer<Text, Text, Text, Text> {

    private static Text result = new Text();

    //输入：<MapReduce:file3.txt:2}>

    //输出：<MapReduce:file1.txt:1;file2.txt:1;file3.txt:2;>

    @Override

    protected void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Reducer<Text, Text, Text, Text>.Context context) throws IOException, InterruptedException {

        //生成文档列表

        String fileList = new String();

        for (Text value : values) {

            fileList += value.toString() + ";";

        }

        result.set(fileList);

        context.write(key, result);

    }

}

InvertedIndexDriver.java

package top.rabbitcrows.mr.InvertedIndex;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;

import org.apache.hadoop.fs.Path;

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;

import java.io.IOException;

/**

 * @author LEHOSO

 * @date 2021/11/2

 * @apinote

 */

public class InvertedIndexDriver {

    public static void main(String[] args)

            throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {

        Configuration conf = new Configuration();

//        conf.set("mapreduce.framework.name", "local");

        Job job = Job.getInstance(conf);

        job.setJarByClass(InvertedIndexDriver.class);

        job.setMapperClass(InvertedIndexMapper.class);

        job.setReducerClass(InvertedIndexReducer.class);

        job.setCombinerClass(InvertedIndexCombiner.class);

        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);

        job.setMapOutputValueClass(Text.class);

        // 指定要处理的数据所在的位置

        FileInputFormat.setInputPaths(job,

                new Path("input/InvertedIndex/"));

        // 指定处理完成之后的结果所保存的位置

        FileOutputFormat.setOutputPath(job,

                new Path("output/InvertedIndex"));

        // 提交程序并且监控打印程序执行情况

        boolean res = job.waitForCompletion(true);

        System.exit(res ? 0 : 1);

    }

}

MapReduce 经典案例——数据去重

DedupMapper.java

package top.rabbitcrows.mr.dedup;

import org.apache.hadoop.io.LongWritable;

import org.apache.hadoop.io.NullWritable;

import org.apache.hadoop.io.Text;

import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

import java.io.IOException;

/**

 * @author LEHOSO

 * @date 2021/11/5

 * @apinote

 */

public class DedupMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, NullWritable> {

    private static Text field = new Text();

    //<0,2021-11-1 a><11,2021-11-2 b>

    @Override

    protected void map(LongWritable key, Text value, Mapper<LongWritable, Text, Text, NullWritable>.Context context) throws IOException, InterruptedException {

        field = value;

        //NullWritable.get()方法设置空值

        context.write(field, NullWritable.get());

        // <2018-3-3 c,null> <2018-3-4 d,null>

    }

}

DedupReducer.java

package top.rabbitcrows.mr.dedup;

import org.apache.hadoop.io.NullWritable;

import org.apache.hadoop.io.Text;

import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

import java.io.IOException;

/**

 * @author LEHOSO

 * @date 2021/11/5

 * @apinote

 */

public class DedupReducer extends Reducer<Text, NullWritable,Text,NullWritable> {

    //<2021-11-1,a,null><2021-11-2,b,null><2021-11-3,c,null>

    @Override

    protected void reduce(Text key, Iterable<NullWritable> values, Reducer<Text, NullWritable, Text, NullWritable>.Context context) throws IOException, InterruptedException {

        context.write(key,NullWritable.get());

    }

}

DedupDriver.java

package top.rabbitcrows.mr.dedup;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;

import org.apache.hadoop.fs.Path;

import org.apache.hadoop.io.NullWritable;

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;

import java.io.IOException;

/**

 * @author LEHOSO

 * @date 2021/11/5

 * @apinote

 */

public class DedupDriver {

    public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {

        Configuration conf = new Configuration();

        Job job = Job.getInstance(conf);

        job.setJarByClass(DedupDriver.class);

        job.setMapperClass(DedupMapper.class);

        job.setReducerClass(DedupReducer.class);

        job.setOutputKeyClass(Text.class);

        job.setMapOutputValueClass(NullWritable.class);

        FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("input/Dedup"));

        // 指定处理完成之后的结果所保存的位置

        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("output/Dedup"));

        job.waitForCompletion(true);

    }

}

MapReduce 经典案例——TopN

TopNMapper.java

package top.rabbitcrows.mr.topN;

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;

import org.apache.hadoop.io.LongWritable;

import org.apache.hadoop.io.NullWritable;

import org.apache.hadoop.io.Text;

import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

import java.io.IOException;

import java.util.TreeMap;

/**

 * @author LEHOSO

 * @date 2021/11/5

 * @apinote

 */

public class TopNMapper extends Mapper<LongWritable, Text, NullWritable, IntWritable> {

    private TreeMap<Integer, String> repToRecordMap = new TreeMap<Integer, String>();

    // <0,10 3 8 7 6 5 1 2 9 4>

    // <xx,11 12 17 14 15 20>

    @Override

    protected void map(LongWritable key, Text value, Mapper<LongWritable, Text, NullWritable, IntWritable>.Context context) throws IOException, InterruptedException {

        String line = value.toString();

        String[] nums = line.split(" ");

        for (String num : nums) {

            //读取每行数据写入TreeMap,超过5个就会移除最小的数值

            repToRecordMap.put(Integer.parseInt(num), " ");

            if (repToRecordMap.size() > 5) {

                repToRecordMap.remove(repToRecordMap.firstKey());

            }

        }

    }

    //重写cleanup()方法，读取完所有文件行数据后，再输出到Reduce阶段

    @Override

    protected void cleanup(Mapper<LongWritable, Text, NullWritable, IntWritable>.Context context) throws IOException, InterruptedException {

        for (Integer i : repToRecordMap.keySet()) {

            try {

                context.write(NullWritable.get(), new IntWritable(i));

            } catch (Exception e) {

                e.printStackTrace();

            }

        }

    }

}

TopNReducer.java

package top.rabbitcrows.mr.topN;

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;

import org.apache.hadoop.io.NullWritable;

import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

import java.io.IOException;

import java.util.Comparator;

import java.util.TreeMap;

/**

 * @author LEHOSO

 * @date 2021/11/5

 * @apinote

 */

public class TopNReducer extends Reducer<NullWritable, IntWritable, NullWritable, IntWritable> {

    private TreeMap<Integer, String> repToRecordMap = new TreeMap<Integer, String>(new Comparator<Integer>() {

        //返回一个基本类型的整型,谁大谁排后面.

        //返回负数表示：o1 小于o2

        //返回0表示:表示：o1和o2相等

        //返回正数表示：o1大于o2。

        public int compare(Integer a, Integer b) {

            return b - a;

        }

    });

    public void reduce(NullWritable key, Iterable<IntWritable> values, Context context)

            throws IOException, InterruptedException {

        for (IntWritable value : values) {

            repToRecordMap.put(value.get(), " ");

            if (repToRecordMap.size() > 5) {

                repToRecordMap.remove(repToRecordMap.firstKey());

            }

        }

        for (Integer i : repToRecordMap.keySet()) {

            context.write(NullWritable.get(), new IntWritable(i));

        }

    }

}

TopNDriver.java

package top.rabbitcrows.mr.topN;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;

import org.apache.hadoop.fs.Path;

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;

import org.apache.hadoop.io.NullWritable;

import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;

import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;

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

/**

 * @author LEHOSO

 * @date 2021/11/5

 * @apinote

 */

public class TopNDriver {

    public static void main(String[] args) throws Exception {

        Configuration conf = new Configuration();

        Job job = Job.getInstance();

        job.setJarByClass(TopNDriver.class);

        job.setMapperClass(TopNMapper.class);

        job.setReducerClass(TopNReducer.class);

        job.setNumReduceTasks(1);

        //map阶段输出的key

        job.setMapOutputKeyClass(NullWritable.class);

        //map阶段输出的value

        job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);

        //reduce阶段输出的key

        job.setOutputKeyClass(NullWritable.class);

        //reduce阶段输出的value

        job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);

        FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("input/TopN/num.txt"));

        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("output/TopN"));

        boolean res = job.waitForCompletion(true);

        System.out.println(res ? 0 : 1);

    }

}

Github下载地址

(HadoopDemo)[https://github.com/lehoso/HadoopDemo]

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2021.9.18考试总结[NOIP模拟56]
T1 爆零贪心地想,肯定要先走完整个子树再走下一个,且要尽量晚地走深度大的叶子.所以对每个点的儿子以子树树高为关键字排序$DFS$即可. 也可$DP$. $code:$ T1 #include< ...
linux中dd命令
转载:https://www.runoob.com/linux/linux-comm-dd.html Linux dd 命令用于读取.转换并输出数据. dd 可从标准输入或文件中读取数据,根据指定的格 ...
POJ 2536 Gopher II（二分图最大匹配）
题意: N只地鼠M个洞,每只地鼠.每个洞都有一个坐标. 每只地鼠速度一样,对于每只地鼠而言,如果它跑到某一个洞的所花的时间小于等于S,它才不会被老鹰吃掉. 规定每个洞最多只能藏一只地鼠. 问最少有多少 ...
IM服务器：开发一个高并发的IM服务器难在哪
IM服务器要实现的最基本功能就是消息的转发.--好像是一句废话! 这就意味着IM服务器要为每个登录用户创建一个与该用户信息相关的内存上下文,为方便描述我们在这里称之为:user_context.use ...