【Hadoop】MapReduce自定义分区Partition输出各运营商的手机号码
MapReduce和自定义Partition
MobileDriver主类
package Partition;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
public class MobileDriver {
public static void main(String[] args) {
String[] paths = {"F:\\mobile.txt", "F:\\output"};
JobUtils.commit(paths, true, 3, MobileDriver.class,
MobileMapper.class, Text.class, NullWritable.class, MobilePartition.class,
MobileReduce.class, Text.class, NullWritable.class);
}
}
JobUtils工具类
package Partition;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
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.File;
import java.io.IOException;
public class JobUtils {
private static Configuration conf;
static {
conf = new Configuration();
}
/**
* 提交job
*
* @param paths 输入输出路径数组
* @param isPartition 是否包含自定义分区类
* @param reduceNumber reduce数量(若自定义分区为true,则此项必须>=自定义分区数)
* @param params 可变参数
*/
public static void commit(String[] paths, boolean isPartition, int reduceNumber, Class... params) {
try {
Job job = Job.getInstance(conf);
job.setJarByClass(params[0]);
job.setMapperClass(params[1]);
job.setOutputKeyClass(params[2]);
job.setOutputValueClass(params[3]);
if (isPartition) {
job.setPartitionerClass(params[4]);//设置自定义分区;
}
if (reduceNumber > 0) {
job.setNumReduceTasks(reduceNumber);
job.setReducerClass(params[5]);
job.setOutputKeyClass(params[6]);
job.setOutputValueClass(params[7]);
} else {
job.setNumReduceTasks(0);
}
deleteDirectory(paths[1]);
FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(paths[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(paths[1]));
job.waitForCompletion(true);
} catch (InterruptedException | ClassNotFoundException | IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
//输出目录存在则删除
public static void deleteDirectory(String path) {
File pFile = new File(path);
if (!pFile.exists()) {
return;
}
if ((pFile.isDirectory() && pFile.listFiles().length == 0) || pFile.isFile()) {
pFile.delete();
} else {
for (File file : pFile.listFiles()) {
if (file.isDirectory()) {
deleteDirectory(file.getAbsolutePath());
} else {
file.delete();
}
}
}
pFile.delete();
}
}
Map自定义类
package Partition;
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;
public class MobileMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, NullWritable> {
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
String line = value.toString();
String[] mobiles = line.split("\t");
for (String mobile : mobiles) {
//不满足11位手机号进行过滤
if (mobile.length() == 11) {
context.write(new Text(mobile), NullWritable.get());
}
}
}
}
Reduce自定义类
package Partition;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import java.io.IOException;
public class MobileReduce extends Reducer<Text, NullWritable, Text, NullWritable> {
@Override
protected void reduce(Text key, Iterable<NullWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
context.write(key, NullWritable.get());
}
}
Partition自定义分区类
package Partition;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Partitioner;
import java.util.Arrays;
public class MobilePartition extends Partitioner<Text, NullWritable> {
@Override
public int getPartition(Text text, NullWritable nullWritable, int i) {
String line = text.toString();
String flag = line.substring(0, 3);
if (Arrays.asList(Mobile.CHINA_MOBILE).contains(flag)) {
return 0;//移动
} else if (Arrays.asList(Mobile.CHINA_UNICOM).contains(flag)) {
return 1;//联通
} else {
return 2;//电信
}
}
}
【Hadoop】MapReduce自定义分区Partition输出各运营商的手机号码的更多相关文章
- Hadoop mapreduce自定义分区HashPartitioner
本文发表于本人博客. 在上一篇文章我写了个简单的WordCount程序,也大致了解了下关于mapreduce运行原来,其中说到还可以自定义分区.排序.分组这些,那今天我就接上一次的代码继续完善实现自定 ...
- Hadoop mapreduce自定义分组RawComparator
本文发表于本人博客. 今天接着上次[Hadoop mapreduce自定义排序WritableComparable]文章写,按照顺序那么这次应该是讲解自定义分组如何实现,关于操作顺序在这里不多说了,需 ...
- Hadoop学习之路(6)MapReduce自定义分区实现
MapReduce自带的分区器是HashPartitioner 原理:先对map输出的key求hash值,再模上reduce task个数,根据结果,决定此输出kv对,被匹配的reduce任务取走. ...
- [Hadoop] - Mapreduce自定义Counter
在Hadoop的MR程序开发中,经常需要统计一些map/reduce的运行状态信息,这个时候我们可以通过自定义Counter来实现,这个实现的方式是不是通过配置信息完成的,而是通过代码运行时检查完成的 ...
- 【Hadoop】Hadoop MR 自定义分组 Partition机制
1.概念 2.Hadoop默认分组机制--所有的Key分到一个组,一个Reduce任务处理 3.代码示例 FlowBean package com.ares.hadoop.mr.flowgroup; ...
- Hadoop mapreduce自定义排序WritableComparable
本文发表于本人博客. 今天继续写练习题,上次对分区稍微理解了一下,那根据那个步骤分区.排序.分组.规约来的话,今天应该是要写个排序有关的例子了,那好现在就开始! 说到排序我们可以查看下hadoop源码 ...
- Hadoop MapReduce自定义数据类型
一 自定义数据类型的实现 1.继承接口Writable,实现其方法write()和readFields(), 以便该数据能被序列化后完成网络传输或文件输入/输出: 2.如果该数据需要作为主键key使用 ...
- 一起学Hadoop——使用自定义Partition实现hadoop部分排序
排序在很多业务场景都要用到,今天本文介绍如何借助于自定义Partition类实现hadoop部分排序.本文还是使用java和python实现排序代码. 1.部分排序. 部分排序就是在每个文件中都是有序 ...
- [MapReduce_8] MapReduce 中的自定义分区实现
0. 说明 设置分区数量 && 编写自定义分区代码 1. 设置分区数量 分区(Partition) 分区决定了指定的 Key 进入到哪个 Reduce 中 分区目的:把相同的 Key ...
随机推荐
- JavaScript中定义类的方式详解
本文实例讲述了JavaScript中定义类的方式.分享给大家供大家参考,具体如下: Javascript本身并不支持面向对象,它没有访问控制符,它没有定义类的关键字class,它没有支持继承的exte ...
- vuex直接修改state 与 用commit提交mutation来修改state的差异
一. 使用vuex修改state时,有两种方式: 1)可以直接使用 this.$store.state.变量 = xxx; 2)this.$store.dispatch(actionType, pa ...
- 05—动态sql
1.创建表 CREATE TABLE tb_employee ( ID INT(11) PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, loginname VARCHAR(18), PASSW ...
- GLSLPROGRAM METALPROGRAM unity
https://docs.unity3d.com/Manual/SL-GLSLShaderPrograms.html unity里面可以直接写原生的shader 用相应的宏包起来 CGPROGRAM ...
- VSCODE常用插件使用记录
常用必备: 1.vscode-icon 让 vscode 资源树目录加上图标,必备良品! 2.Path Intellisense 自动路劲补全,默认不带这个功能的 3.beautify Beautif ...
- Java中的集合List、ArrayList、Vector、Stack(三)
List接口 List集合代表一个有序集合,集合中每一个元素都有其对应的顺序索引.List集合容许使用重复元素,可以通过索引来访问指定位置的集合对象. ArrayList和Vector实现类 Arra ...
- mybatis注解大全
注解 目标 相对应的 XML 描述 @CacheNamespace 类 <cache> 为给定的命名空间 (比如类) 配置缓存. 属性:implemetation,eviction, fl ...
- Educational Codeforces Round 33 (Rated for Div. 2) A题
A. Chess For Three Alex, Bob and Carl will soon participate in a team chess tournament. Since they a ...
- hover([over,]out)
hover([over,]out) 概述 一个模仿悬停事件(鼠标移动到一个对象上面及移出这个对象)的方法.这是一个自定义的方法,它为频繁使用的任务提供了一种“保持在其中”的状态. 当鼠标移动到一个匹配 ...
- AGC029C - Lexicographic constraints
记录我心路历程吧,这道小水题暴露出我很多问题. 给定 \(n\) 个字符串长度 \(a_i\) ,求字符集最小多大,才能构造出按字典序比较 \(s_1 < s_2 < \dots < ...