第六篇：Eclipse上运行第一个Hadoop实例

需求

计算出文件中每个单词的频数。要求输出结果按照单词的字母顺序进行排序。每个单词和其频数占一行，单词和频数之间有间隔。

比如，输入两个文件，其一内容如下：

hello world

hello hadoop

hello mapreduce

另一内容如下：

bye world

bye hadoop

bye mapreduce

对应上面给出的输入样例，其输出样例为：

bye　　　　　 3

hadoop　　　　2

hello　　　　　 3

mapreduce　　 2

world　　　　　2

方案制定

对该案例，可设计出如下的MapReduce方案：

1. Map阶段各节点完成由输入数据到单词切分再到单词搜集的工作

2. shuffle阶段完成相同单词的聚集再到分发到各个Reduce节点的工作 (shuffle阶段是MapReduce的默认过程)

3. Reduce阶段负责接收所有单词并计算各自频数

代码示例

 /**

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  */

 package org.apache.hadoop.examples;

 import java.io.IOException;

 import java.util.StringTokenizer;

 //导入各种Hadoop包

 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.Mapper;

 import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

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

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

 import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;

 // 主类

 public class WordCount {

     // Mapper类

     public static class TokenizerMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{

         // new一个值为1的整数对象

         private final static IntWritable one = new IntWritable(1);

         // new一个空的Text对象

         private Text word = new Text();

         // 实现map函数

         public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {

             // 创建value的字符串迭代器

             StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());

             // 对数据进行再次分割并输出map结果。初始格式为<字节偏移量，单词> 目标格式为<单词，频率>

             while (itr.hasMoreTokens()) {

                     word.set(itr.nextToken());

                     context.write(word, one);

             }

         }

     }

     // Reducer类

     public static class IntSumReducer extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> {

         // new一个值为空的整数对象

         private IntWritable result = new IntWritable();

         // 实现reduce函数

         public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {

             int sum = 0;

             for (IntWritable val : values) {

                 sum += val.get();

             }

             // 得到本次计算的单词的频数

             result.set(sum);

             // 输出reduce结果

             context.write(key, result);

         }

     }

     // 主函数

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

         // 获取配置参数

         Configuration conf = new Configuration();

         String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();

         // 检查命令语法

         if (otherArgs.length != 2) {

                 System.err.println("Usage: wordcount <in> <out>");

                 System.exit(2);

         }

         // 定义作业对象

         Job job = new Job(conf, "word count");

         // 注册分布式类

         job.setJarByClass(WordCount.class);

         // 注册Mapper类

         job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);

         // 注册合并类

         job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);

         // 注册Reducer类

         job.setReducerClass(IntSumReducer.class);

         // 注册输出格式类

         job.setOutputKeyClass(Text.class);

         job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

         // 设置输入输出路径

         FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));

         FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));

         // 运行程序

         System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);

     }

 }

运行方法

1. 打开Eclipse并启动Hdfs(方法请参考前文)

2. 新建一个MapReduce工程：”file" -> "new" -> "project"，然后选择 "Map/Reduce Project"

3. 设置输入目录及文件

在项目工程包里面新建一个名为input的目录，里面存放需要处理的输入文件。这里选用2个文件名分别为file01和file02的文件进行测试。文件内容同需求示例。

4. 将输入文件传输入Hdfs

在终端输入以下命令即可将整个目录传输进Hdfs(input目录下的所有文件将会被送进Hdfs下名为input01的目录里)，请根据MapReduce工程包实际路径对如下命令略作修改即可：

 ./bin/hadoop fs -put ../workspace/Hadoop_t1/input/ input01

5. 在工程包中新建一个WordCount类并将上面的源代码拷贝进去。

6. 调整项目运行参数：右键项目 -> “Run As" -> ”Run Configurations"

需要添加的就是"Program arguments"下的那些代码。它们其实是作为命令行参数传递进程序的，第一段是输入文件路径；第二段是输出文件路径。

路径的格式为 "[主机IP地址:hdfs端口] + [输入/输出目录在hdfs中的路径]"。

可以输入以下命令查看输入目录路径：

 ./bin/hadoop fs -ls

7. 点击"Run"运行程序。

8. 执行以下命令查看结果：

 ./bin/hadoop fs -cat output01/*

这些主机和Hdfs的文件传递，显示也可以使用Eclipse，更方便容易。在此就不提了。

小结

1. 多多熟练Hadoop平台下MapReduce项目基本创建流程。

2. WordCount是一个很经典的Hadoop示例，它虽然简单，但具有很大的代表性。

3. 从某个程度上来说也反映了其设计的初衷，对日志文件的分析。