在 Hadoop 上编写 MapReduce 程序 —— 上下文 已翻译 100%

Map Reduce是包含两个过程：Map过程和Reduce过程。每一个过程都包含键值对作为输入，程序员可以选择键和值的类型。

Map和Reduce的数据流是这样的：

Input ==> Map ==> Mapper Output ==> Sort and shuffle ==> Reduce ==> Final Output

Map Reduce程序需要三个元素：Map， Reduce和运行任务的代码（在这里，我们把它叫做Invoker）。

1） 创建Map（可以是任何名字）类和map函数，map函数是在org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper.class类中，以抽象方法定义的。

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

import java.io.IOException;

public class Map 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 {
        word.set(value.toString());
        context.write(word, one);
    }
}

解释：

Mapper类是一个泛型类，带有4个参数（输入的键，输入的值，输出的键，输出的值）。在这里输入的键为LongWritable（hadoop中的Long类型），输入的值为Text（hadoop中的String类型），输出的键为Text（关键字）和输出的值为Intwritable（hadoop中的int类型）。以上所有hadoop数据类型和java的数据类型都很相像，除了它们是针对网络序列化而做的特殊优化。

2） 创建Reducer（任何名字）类和reduce函数，reduce函数是在org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer.class类中，以抽象方法定义的。

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

import java.io.IOException;
import java.util.Iterator;

public class Reduce extends Reducer<Text, IntWritable, Text,IntWritable> {
    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        int sum = 0;
        for(IntWritable intWritable : values){
            sum += intWritable.get();
        }
        context.write(key, new IntWritable(sum));
    }
}

解释：

Reducer类是一个泛型类，带有4个参数（输入的键，输入的值，输出的键，输出的值）。在这里输入的键和输入的值必须跟Mapper的输出的类型相匹配，输出的键是Text（关键字），输出的值是Intwritable（出现的次数）

3）我们已经准备号了Map和Reduce的实现类，现在我们需要invoker来配置Hadoop任务，调用Map Reduce程序。

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
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 configuration = new Configuration();
        configuration.set("fs.default.name", "hdfs://localhost:10011");
        configuration.set("mapred.job.tracker","localhost:10012");

        Job job = new Job(configuration, "Word Count");

        job.setJarByClass(WordCount.class);
        job.setMapperClass(Map.class);
        job.setReducerClass(Reduce.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(Text.class);
        job.setInputFormatClass(org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat.class);
        job.setOutputFormatClass(org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat.class);
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));

        //Submit the job to the cluster and wait for it to finish.
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}

mkdir WordCount javac -classpath ${HADOOP_HOME}/hadoop-0.20.2+228-core.jar -d WordCount path/*.java

jar -cvf ~/WordCount.jar -C WordCount/ .

例如：mkdir /home/user1/wordcount/input

cd /wordcount/input gedit file01 gedit file02

$HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -cp ~/wordcount/input/file01 /home/user1/dfs/input/file01 $HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -cp ~/wordcount/input/file02 /home/user1/dfs/input/file02

$HADOOP_HOME/bin/hadoop jar WordCount.jar WordCount /home/user1/dfs/input /home/user1/dfs/output

$HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -ls /home/user1/dfs/output/

$HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -cat hdfs:///home/user1/dfs/output/part-00000 $HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -cat hdfs:///home/user1/dfs/output/part-00001 $HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -cat hdfs:///home/user1/dfs/output/part-00002