package com.my.hadoop.mapreduce.dataformat;

import java.io.DataInput;
import java.io.DataOutput;
import java.io.IOException;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.io.Writable;
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;

import com.my.hadoop.common.Configs;

/**
 * hadoop的序列化
 * @author yao
 *
 */
public class DataCount {

static class DTMap extends Mapper<LongWritable, Text, Text, DataBean>{
        DataBean dataBean = null;
        @Override
        public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException ,InterruptedException {
            String[] fields = value.toString().split("\t");
            String telNo = fields[1];
            long upPayLoad = Long.parseLong(fields[8]);
            long downPayLoad = Long.parseLong(fields[9]);
            dataBean = new DataBean(telNo, upPayLoad, downPayLoad);
            context.write(new Text(telNo), dataBean);
        }
    }
    
    static class DTReduce extends Reducer<Text, DataBean, Text, DataBean>{
        @Override
        public void reduce(Text key, Iterable<DataBean> dataBeans, Context context) throws IOException ,InterruptedException {
            long upPayLoad = 0;
            long downPayLoad = 0;
            for (DataBean dataBean : dataBeans) {
                upPayLoad += dataBean.getUpPayLoad();
                downPayLoad += dataBean.getDownPayLoad();
            }
            DataBean dataBean = new DataBean("", upPayLoad, downPayLoad);
            context.write(key, dataBean);
        }
    }
    
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = Configs.getConfigInstance();
        
        String[] paths = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();
        if (paths.length != 2) {
            System.err.println("Usage: " + DataCount.class.getName() + " <in> <out>");
            System.exit(2);
        }
        
        Job job = Job.getInstance(conf, DataCount.class.getSimpleName());
        job.setJarByClass(DataCount.class);                                //设置main函数所在的类
        
        FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
        job.setMapperClass(DTMap.class);
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(DataBean.class);
        
        job.setReducerClass(DTReduce.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(DataBean.class);
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
        
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);                //等待MapReduce执行完成并打印作业进度详情
        
    }

}

/**
 * 实现Writable接口,重写Write方法和readFields方法,严格按字段顺序进行写入写出
 * @author yao
 *
 */
class DataBean implements Writable {

private String telNo;
    private long upPayLoad;
    private long downPayLoad;
    private long totalPayLoad;
    
    public DataBean(){
        
    }
    
    public DataBean(String telNo, long upPayLoad, long downPayLoad) {
        super();
        this.telNo = telNo;
        this.upPayLoad = upPayLoad;
        this.downPayLoad = downPayLoad;
        this.totalPayLoad = upPayLoad + downPayLoad;
    }

@Override
    public void readFields(DataInput in) throws IOException {
        this.telNo = in.readUTF();
        this.upPayLoad = in.readLong();
        this.downPayLoad = in.readLong();
        this.totalPayLoad = in.readLong();
    }

@Override
    public void write(DataOutput out) throws IOException {
        out.writeUTF(telNo);
        out.writeLong(upPayLoad);
        out.writeLong(downPayLoad);
        out.writeLong(totalPayLoad);
    }

@Override
    public String toString() {
        return this.telNo+"\t"+this.upPayLoad+"\t"+this.downPayLoad+"\t"+this.totalPayLoad;
    }

public String getTelNo() {
        return telNo;
    }

public void setTelNo(String telNo) {
        this.telNo = telNo;
    }

public long getUpPayLoad() {
        return upPayLoad;
    }

public void setUpPayLoad(long upPayLoad) {
        this.upPayLoad = upPayLoad;
    }

public long getDownPayLoad() {
        return downPayLoad;
    }

public void setDownPayLoad(long downPayLoad) {
        this.downPayLoad = downPayLoad;
    }

public long getTotalPayLoad() {
        return totalPayLoad;
    }

public void setTotalPayLoad(long totalPayLoad) {
        this.totalPayLoad = totalPayLoad;
    }

}

hadoop2.2.0 MapReduce的序列化的更多相关文章

  1. hadoop2.2.0 MapReduce求和并排序

    javabean必须实现WritableComparable接口,并实现该接口的序列化,反序列话和比较方法 package com.my.hadoop.mapreduce.sort; import j ...

  2. hadoop2.2.0 MapReduce分区

    package com.my.hadoop.mapreduce.partition; import java.util.HashMap;import java.util.Map; import org ...

  3. 国内最全最详细的hadoop2.2.0集群的MapReduce的最简单配置

    简介 hadoop2的中的MapReduce不再是hadoop1中的结构已经没有了JobTracker,而是分解成ResourceManager和ApplicationMaster.这次大变革被称为M ...

  4. 编写简单的Mapreduce程序并部署在Hadoop2.2.0上运行

    今天主要来说说怎么在Hadoop2.2.0分布式上面运行写好的 Mapreduce 程序. 可以在eclipse写好程序,export或用fatjar打包成jar文件. 先给出这个程序所依赖的Mave ...

  5. Hadoop2.2.0 第一步完成MapReduce wordcount计算文本数量

    1.完成Hadoop2.2.0单机版环境搭建之后需要利用一个例子程序来检验hadoop2 的mapreduce的功能 //启动hdfs和yarn sbin/start-dfs.sh sbin/star ...

  6. 【hadoop2.6.0】用C++ 编写mapreduce

    hadoop通过hadoop streaming 来实现用非Java语言写的mapreduce代码. 对于一个一点Java都不会的我来说,这真是个天大的好消息. 官网上hadoop streaming ...

  7. 使用命令行编译打包运行自己的MapReduce程序 Hadoop2.6.0

    使用命令行编译打包运行自己的MapReduce程序 Hadoop2.6.0 网上的 MapReduce WordCount 教程对于如何编译 WordCount.java 几乎是一笔带过… 而有写到的 ...

  8. Hadoop-2.2.0 (传 hadoop-2.2.0.tar.gz)

    配置hadoop 2.1 上传hadoop包 2.2 解压hadoop包 首先在根目录下创建一个cloud目录 mkdir /cloud tar -zxvf hadoop-2.2.0.tar.gz - ...

  9. Hadoop2.2.0安装过程记录

    1    安装环境1.1    客户端1.2    服务端1.3    安装准备    2    操作系统安装2.1.1    BIOS打开虚拟化支持2.1.2    关闭防火墙2.1.3    安装 ...

随机推荐

  1. shell 中条件判断

    if 中的 -z 到 -d 的意思 2011-09-05 10:30 [ -a FILE ] 如果 FILE 存在则为真. [ -b FILE ] 如果 FILE 存在且是一个块特殊文件则为真. [  ...

  2. Sql 语句添加字段、修改字段类型、默认值语法

    Sql 语句添加字段 ,) not null --修改类型 alter Table bbs ) Sql 语句修改默认值 alter table 表名 drop constraint 约束名字 --删除 ...

  3. JSP验证码

    ImageServlet.java package cn.hist.test.servlet; import java.awt.Color; import java.awt.Font; import ...

  4. nyoj 36

    //这一题是  nyoj 36  是一道求最长公共子序列的题,也是用dp做出来的 核心代码也就是一句,题目大概思路是先找到两组字符串里面相同的字母 在二维数组里面更新每次比较过后dp的值,空想很难理解 ...

  5. php5.3.3安装mongo扩展

    /usr/bin/phpize./configure --with-php-config=/usr/bin/php-configmake && make install/usr/sbi ...

  6. Nginx配置域名转发实例

    域名:cps.45wan.com   所在阿里云主机:123.35.9.12 45wan没有在阿里云备案 67wan已经在阿里云备案 阿里云主机(假如123.35.9.12)上原来的nginx配置: ...

  7. UITableView初始

    近期在自学IOS,看了黑马提供的视频,讲的很好.在此做些笔记,以供以后查阅.注明了知识来源应该不算侵权吧. 一 UITableView 1,数据展示的条件 1⃣️ UITableView的所有数据都是 ...

  8. JavaScript 函数作用域和闭包

    函数作用域和闭包  词法作用域   它们在定义它们的作用域里运行,而不是在执行的作用域运行,但是只有在运行时,作用域链中的属性才被 定义(调用对象),此时,可访问任何当前的绑定.   调用对象     ...

  9. 修改MYSQL最大连接数的2种方法

    mysql默认最大连接数是100,增加加默认MYSQL连接数的方法有两个 方法一:进入MYSQL安装目录 打开MYSQL配置文件 my.ini(windows) 或 my.cnf(linux环境)查找 ...

  10. Eclipse关闭XML文件验证的方法,解决xml警告

    XML的编写是否符合规范,可以通过XML Schema或DTD进行验证,但有时候电脑本来就很卡,而且XML的某些错误并未导致程序无法运行的情况下,暂时关闭XML的验证也算不错的选择. 如web.xml ...