如何开发一个MapReduce统计样例程序？

MapReduce程序开发涉及将大规模数据处理任务分解为多个小任务，分别由Map和Reduce两个阶段完成。在Map阶段，输入数据被分成小块，每块由一个Map任务处理生成中间键值对；Reduce阶段则汇总中间结果，输出最终结果。统计样例程序通常用于展示如何通过MapReduce模型进行数据分析和聚合。

MapReduce统计样例程序开发思路

MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算，概念“Map（映射）”和“Reduce（归约）”，以及他们的主要思想，都是从函数式编程语言借来的，还有矢量编程语言，这种模型极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。

开发环境准备

安装Java开发环境：JDK 1.8或更高版本

安装Hadoop环境：Hadoop 2.x或更高版本

配置Hadoop环境变量

安装并配置IDE（如Eclipse、IntelliJ IDEA等）

需求分析

假设我们需要统计大量文本中单词出现的次数。

设计思路

1. Map阶段

输入：文本文件

处理：按行读取文件内容，将每一行文本拆分成单词

输出：<单词，1>键值对

2. Shuffle阶段

输入：Map阶段的输出

处理：根据键值对的键（单词）进行排序和分组

输出：<单词，[1,1,…,1]>键值对

3. Reduce阶段

输入：Shuffle阶段的输出

处理：对每个键值对中的值列表进行累加

输出：<单词，出现次数>键值对

代码实现

1、Map类

public static class WordCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
    private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
    private Text word = new Text();
    public void map(LongWritable 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);
        }
    }
}

2、Reduce类

public static class WordCountReducer 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);
    }
}

3、主类

public class WordCount {
    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(WordCountMapper.class);
        job.setCombinerClass(WordCountReducer.class);
        job.setReducerClass(WordCountReducer.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);
    }
}

编译与运行

1、使用javac命令编译代码

2、使用hadoop jar命令运行程序