要使用Hadoop的MapReduce,您需要按照以下步驟進(jìn)行操作:
定義Map函數(shù):Map函數(shù)是將輸入數(shù)據(jù)分成鍵值對的過程。您需要編寫一個(gè)Map函數(shù)來定義輸入數(shù)據(jù)如何轉(zhuǎn)換成鍵值對。
定義Reduce函數(shù):Reduce函數(shù)是將Map函數(shù)輸出的鍵值對進(jìn)行處理的過程。您需要編寫一個(gè)Reduce函數(shù)來定義如何處理Map函數(shù)輸出的鍵值對。
配置MapReduce作業(yè):您需要使用Hadoop的配置文件來配置MapReduce作業(yè)的各種參數(shù),如輸入路徑、輸出路徑、Map函數(shù)、Reduce函數(shù)等。
運(yùn)行MapReduce作業(yè):您可以使用Hadoop的命令行工具或編程接口來提交并運(yùn)行MapReduce作業(yè)。
下面是一個(gè)使用Hadoop MapReduce的示例代碼:
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 java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;
public class WordCount {
public static class TokenizerMapper
extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{
private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
private Text word = new Text();
public void map(Object key, Text value, Context context
) throws IOException, InterruptedException {
StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
while (itr.hasMoreTokens()) {
word.set(itr.nextToken());
context.write(word, one);
}
}
}
public static class IntSumReducer
extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> {
private IntWritable result = new IntWritable();
public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,
Context context
) throws IOException, InterruptedException {
int sum = 0;
for (IntWritable val : values) {
sum += val.get();
}
result.set(sum);
context.write(key, result);
}
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf, "word count");
job.setJarByClass(WordCount.class);
job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}
}
這個(gè)示例代碼是一個(gè)簡單的單詞計(jì)數(shù)程序。它將輸入文件中的每個(gè)單詞拆分成鍵值對,然后統(tǒng)計(jì)每個(gè)單詞出現(xiàn)的次數(shù)。最后,它將輸出每個(gè)單詞和對應(yīng)的出現(xiàn)次數(shù)。
您可以使用Hadoop的命令行工具將該代碼打包成一個(gè)JAR文件,并使用以下命令來提交并運(yùn)行MapReduce作業(yè):
hadoop jar WordCount.jar WordCount input output
其中,WordCount
是您打包的JAR文件名,input
是輸入文件路徑,output
是輸出文件路徑。
注意:在運(yùn)行MapReduce作業(yè)之前,您需要安裝和配置Hadoop集群,并確保集群處于運(yùn)行狀態(tài)。