MapReduce Java手册，实验手册的疑问解析

MapReduce Java手册_实验手册

创建一个新的Java项目

创建一个新的Java项目是编写MapReduce程序的第一步，在你的IDE（例如Eclipse或IntelliJ IDEA）中，创建一个新的Java项目，然后创建一个新的Java类，这个类将包含你的Map函数和Reduce函数。

编写Map函数

Map函数的主要任务是处理输入数据，将数据转化为一系列的键值对，在Java中，我们通常使用Mapper类来实现这个功能，Mapper类有一个map方法，这个方法接受一个键和一个值作为输入，然后生成一系列的键值对。

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;
public class MyMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> {
    private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
    private Text word = new Text();
    @Override
    protected 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);
        }
    }
}

编写Reduce函数

Reduce函数的任务是处理Map函数生成的键值对，将这些键值对合并成最终的结果，在Java中，我们通常使用Reducer类来实现这个功能，Reducer类有一个reduce方法，这个方法接受一个键和一个键值对的迭代器作为输入，然后合并这些键值对，生成最终的结果。

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import java.io.IOException;
public class MyReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
    @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));
    }
}

编写Driver类

Driver类是MapReduce程序的入口点，它负责配置和运行MapReduce作业，在Driver类中，你需要设置一些参数，例如输入和输出的路径，使用的Map和Reduce类，以及输出的键和值的类型。

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 static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf, "word count");
        job.setJarByClass(WordCount.class);
        job.setMapperClass(MyMapper.class);
        job.setCombinerClass(MyReducer.class);
        job.setReducerClass(MyReducer.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);
    }
}

编译并运行程序

你需要编译并运行你的MapReduce程序，你需要将你的Java项目编译成一个JAR文件，你可以使用Hadoop命令行工具来运行这个JAR文件，在运行时，你需要指定你的Driver类，以及输入和输出的路径。

$ hadoop jar yourjarfile.jar com.example.WordCount /input /output

就是使用Java编写MapReduce程序的主要步骤，虽然这个过程可能会有些复杂，但是一旦你掌握了基本的概念和方法，你就会发现MapReduce是一个非常强大的工具，它可以帮助你处理大量的数据，并从中提取出有价值的信息。