hadoop实例分析之WordCount单词统计分析

冷不防 2022-08-25 08:50 238阅读 0赞

**WordCount单词统计分析**

** 最近在网上看了hadoop相关资料以及单词计数的一个实例，结合网上的资料和自己的看法简要分析一下执行过程。**

MyMapper.java

**package** com.mpred;

**import** java.io.IOException;

**import** org.apache.hadoop.io.IntWritable;

**import** org.apache.hadoop.io.LongWritable;

**import** org.apache.hadoop.io.Text;

**import** org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

**public  class** MyMapper **extends** Mapper<LongWritable, Text, Text,IntWritable> \{

@Override

**protected  void**map(LongWritable key, Text value, Context context)

**throws** IOException, InterruptedException \{

String val=value.toString();

String str\[\]=val.split(" ");

**for**(String s:str)\{

context.write(**new** Text(s),**new** IntWritable(1));

MyReducer.java

**package** com.mpred;

**import** java.io.IOException;

**import** org.apache.hadoop.io.IntWritable;

**import** org.apache.hadoop.io.Text;

**import**org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

**public  class** MyReducer **extends** Reducer<Text, IntWritable, Text,IntWritable> \{

/\* (non-Javadoc)

\* @seeorg.apache.hadoop.mapreduce.Reducer\#reduce(java.lang.Object,java.lang.Iterable, org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer.Context)

\*/

@Override

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

Context context)

**throws** IOException, InterruptedException \{

**int** sum=0;

**for**(IntWritable val:values)\{

sum+=val.get();

context.write(key,**new** IntWritable(sum));

WordCount.java

**package** com.mpred;

**import** java.io.IOException;

**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;

**public  class** WordCount \{

**public  staticvoid**main(String\[\] args) **throws** IOException, InterruptedException, ClassNotFoundException \{

Configuration conf=**new** Configuration();//加载配置文件

Job job=**new** Job(conf);//创建一个job,供JobTracker使用

job.setJarByClass(WordCount.**class**);

job.setMapperClass(MyMapper.**class**);

job.setReducerClass(MyReducer.**class**);

FileInputFormat.*addInputPath*(job,**new**Path("hdfs://192.168.0.9:9000/hello.txt"));

FileOutputFormat.*setOutputPath*(job,**new** Path("hdfs://192.168.0.9:9000/wordcount"));

job.setMapOutputKeyClass(Text.**class**);

job.setMapOutputValueClass(IntWritable.**class**);

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

输入文件

hello you

hello me

follow me

followyou

执行流程简要分析：

1.        map任务处理

a)        读取文件内容，解析成key、value对。对输入文件的每一行，解析成key、value对。每一个键值对调用一个map函数。

b)        在map函数中可以编写自己的逻辑，对输入的key、value处理，转换成新的key、value输出。

c)        对输出的key、value进行分区。

d)        对不同分区的数据，按照key进行排序、分组。相同key的value放到一个集合中。

2.        reduce任务处理

a)        对多个map任务的输出，按照不同的分区，通过网络copy到不同的reduce节点。

b)        对多个map任务的输出进行合并、排序。写reduce函数自己的逻辑，对输入的key、reduce处理，转换成新的key、value输出。

c)        把reduce的输出保存到文件中。

分析以上示例代码：

**输入文件的分析：**

helloyou           //key是0，value是hello you

hello me            //key是10，value是hello me

注：map函数的key表示字节偏移量，value表示一行文本内容。

**map函数分析：**

**protected  void** map(LongWritable key, Text value, Contextcontext)

**throws** IOException, InterruptedException \{

String val=value.toString();

String str\[\]=val.split(" ");

**for**(String s:str)\{

context.write(**new** Text(s),**new** IntWritable(1));

key为偏移量，value为每一行的数据；通过split方法（按空格）分离出每一个单词；然后通过循环输出每一组单词（<hello,1>,<you,1>,<hello,1>,<me,1>）

排序后的结果:<hello,1>,<hello,1>,<me,1>,<you,1>

分组后的结果:<hello,\{1,1\}>,<me,\{1\}>,<you,\{1\}>

**reduce函数分析**

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

Context context)

**throws** IOException, InterruptedException \{

**int** sum=0;

**for**(IntWritable val:values)\{

sum+=val.get();

context.write(key,**new** IntWritable(sum));

key为单词，value为单词数的集合；可以看出reduce函数将会被调用3次，每一次调用都会计算values集合的和，然后输出每一组数据

reduce输出后的数据为<hello,2>,<you,1>,<me,1>

至此map和reduce函数执行完毕，将数据写入文件。

hadoop实例分析之WordCount单词统计分析

发表评论取消回复

还没有评论，来说两句吧...

相关阅读

相关大数据：Hadoop入门经典案例wordcount单词统计Java代码实现

相关 8、MapReduce实现WordCount单词统计

相关 WordCount源码分析

相关 hadoop实例分析之WordCount单词统计分析

相关 hadoop入门（六）JavaAPI+Mapreduce实例wordCount单词计数详解

相关 hadoop之wordcount

相关【MapReduce实例】单词统计

相关利用Hadoop MapReduce实现单词统计——Wordcount

相关 Hadoop之日志分析

相关 Hadoop之Wordcount流量统计入门实例