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WordCount案例分析

给定一个路径，统计这个路径下所有的文件中的每一个单词的出现次数。

其中，需要我们去实现代码的部分是：map函数和reduce函数。它们各自的作用是：

map函数的入参是kv结构，k是偏移量，v是一行的具体内容。map函数的返回值格式也是kv结构，k是每个单词，v是数字1。

uce函数的入参是kv结构，k是单词，v是集合，每个元素值都是1。reduce函数的返回值格式也是kv结构，k是每个单词，v是汇总之后的数字。

WordCount案例实操-编码实现

准备maven工程，具体要求和之前的一致。具体操作如下：

1.新建一个空白项目

2.配置maven

3.创建三个类。

每个类的具体内容如下。

1.编写Mapper类

核心要点是：

1. 继承Mapper类。约定泛型<keyIn,ValueIn,KeyOut,ValueOut>
2. 重写map方法(keyIn, ValueIn,Content<KeyOut, Key>)

我们来看下代码。

package com.example.mapreduce;

import org.apache.hadoop.io.LongWritable;

import org.apache.hadoop.io.Text;

import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

import java.io.IOException;

// 继承Mapper

public class WordCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, LongWritable> {

    @Override

    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {

        // 获取一行数据，用空格拆分为一个个单词

        String[] words = value.toString().split(" ");

        // 遍历单词，设置键值对，值为1

        for (String word : words) {

            context.write(new Text(word), new LongWritable(1));

        }

    }

}

代码说明：

1. LongWritable是固定写法。它表示读取到一行的偏移量。
2. LongWritable, Text是hadoop的数据类型。

编写Reducer类

核心要点是：

1. 继承Reducer类。约定泛型<keyIn,ValueIn,KeyOut,ValueOut>
2. 重写reduce方法(keyIn, Iterable<ValueIn>,Content<KeyOut, Key>)

代码如下：

package com.example.mapreduce;

import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

import java.io.IOException;

// 继承 reducer类
public class WordCountReducer extends Reducer<Text, LongWritable, Text, LongWritable> {
    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable<LongWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        // 对 values中的值进行累加求和
        long sum = 0;
        for (LongWritable value : values) {
            sum += value.get();
        }
        // 输出结果
        context.write(key, new LongWritable(sum));
    }
}

请注意Mapper的来源，它是mapreduce.Mapper，而不是mapred.Mapper。后者是hadoop的老版本用法。

编写Driver驱动类

Driver类负责提交job。它的核心代码有7个步骤,属于固定写法。这七个步骤分别如下：

1. 获取job对象
2. 关联本地Driver类的jar
3. 关联map和reduce
4. 设置map的输出kv类型
5. 设置reduce的输出kv类型
6. 设置输入数据和输出结果的地址
7. 提交job。

下面我们一起来编写这份代码。

参考代码如下。

package com.example.mapreduce;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;

import org.apache.hadoop.fs.Path;

import org.apache.hadoop.io.LongWritable;

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;

import java.io.IOException;

public class WordCountDriver {

    // mapreduce的Driver

    // 提交job

    public static void main(String[] args) throws IOException, InterruptedException, ClassNotFoundException {

        // 1. 获取配置信息以及获取job对象

        Configuration conf = new Configuration();

        Job job = Job.getInstance(conf);

        // 2. 关联本地的jar

        job.setJarByClass(WordCountDriver.class);

        // 3. 关联Mapper和Reducer

        job.setMapperClass(WordCountMapper.class);

        job.setReducerClass(WordCountReducer.class);

        // 4. 设置Mapper输出的KV类型

        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);

        job.setMapOutputValueClass(LongWritable.class);

        // 5. 设置最终输出KV类型

        job.setOutputKeyClass(Text.class);

        job.setOutputValueClass(LongWritable.class);

        // 6. 设置输入和输出路径。请确保wcinput是存在的,并且下面有待统计词频的单词文件。
        //                         output1会自动被创建，如果它已经存在，程序会报错!

        FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("D://vm//wcinput"));

        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("D://vm//output1"));

        // 7. 提交job

        boolean b = job.waitForCompletion(true);

        System.exit(b ? 0 : 1);

    }

}

WordCount代码运行

在本地运行代码，在本地查看效果。此时要注意，我们的程序并没有使用集群中的资源，在yarn中看不到运行的任务，我们也没有把结果保存在hdfs中。