大数据小项目之电视收视率企业项目实战08--》MapReduce编写之Wordcount

编程规范

（1）用户编写的程序分成三个部分：Mapper，Reducer，Driver(提交运行mr程序的客户端)

（2）Mapper的输入数据是KV对的形式（KV的类型可自定义）

（3）Mapper的输出数据是KV对的形式（KV的类型可自定义）

（4）Mapper中的业务逻辑写在map()方法中

（5）map()方法（maptask进程）对每一个<K,V>调用一次

（6）Reducer的输入数据类型对应Mapper的输出数据类型，也是KV

（7）Reducer的业务逻辑写在reduce()方法中

（8）Reducetask进程对每一组相同k的<k,v>组调用一次reduce()方法

（9）用户自定义的Mapper和Reducer都要继承各自的父类

（10）整个程序需要一个Drvier来进行提交，提交的是一个描述了各种必要信息的job对象

wordcount示例编写：

(1)定义一个mapper类

package com.it18wang.TextMaven;
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 WordCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable>{
    //map方法的生命周期：  框架每传一行数据就被调用一次
    //key :  这一行的起始点在文件中的偏移量
    //value: 这一行的内容
    
        protected void map(LongWritable key, Text value,Context context)
            throws IOException, InterruptedException {
        String line=value.toString();
        String[] words = line.split(" ");
        //遍历数组，输出<单词，1>
        for(String word:words){
            context.write(new Text(word), new IntWritable(1));
        }
    　　}
　　　　}
}

(2)定义一个reducer类

//生命周期：框架每传递进来一个kv 组，reduce方法被调用一次
    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        //定义一个计数器
        int count = 0;
        //遍历这一组kv的所有v，累加到count中
        for(IntWritable value:values){
            count += value.get();
        }
        context.write(key, new IntWritable(count));
    }
}

(3)定义一个主类，用来描述job并提交job

package com.it18wang.TextMaven;

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 WordCountDriver {
    public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
        Configuration conf=new Configuration();
        Job job=Job.getInstance(conf);
        job.setJarByClass(WordCountDriver.class);
        job.setMapperClass(WordCountMapper.class);
        job.setReducerClass(WordCountReducer.class);
        
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
        
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
        
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

　　　　　　//向yarn集群提交这个job

　　　　　　int result=job.waitForCompletion(true)?0:1;

        System.exit(result);
    
    }
}

把这个项目打jar包，上传到Linux上，然后

hadoop jar mr.jar com.it18wang.testmaven.WordCountRunner /wc_input /wc_output1

运行

运行成功后，会在 HDFS上生成一个/wc_output1目录，目录下面就是结果。