Hadoop：WordCount分析

Posted 2020-10-18 一只敲码的猫

 相关代码：

  1 package com.hadoop;
  2 
  3 import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
  4 import org.apache.hadoop.fs.Path;
  5 import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
  6 import org.apache.hadoop.io.Text;
  7 import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
  8 import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
  9 import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
 10 import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
 11 import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
 12 
 13 import java.io.IOException;
 14 import java.util.StringTokenizer;
 15 
 16 public class WordCount {
 17 
 18 
 19     /**
 20      * Mapper接口是个泛型类型，它有4个形式参数类型，分别指定map函数的输入键、输入值、输出键和输出值的类型。
 21      * WordCount为例：输入键是一个长整数偏移量，输入的值是一行文本，输出的键是单词，输出的值是单词个数（整型）
 22      * Hadoop规定了自己的一套用于网络序列化的基本类型，而不直接使用Java内嵌的类型。这些类型在org.apache.hadoop.io包中。
 23      *      LongWritable类型相当于Java的Long类型
 24      *      Text类型相当于Java的String类型
 25      *      IntWritable类型相当于Java的Integer类型
 26 
 27      */
 28     public static class TokenizerMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> {
 29 
 30         private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
 31         private Text word = new Text();
 32 
 33         /**
 34          *
 35          * @param key
 36          * @param value
 37          * @param context
 38          * @throws IOException
 39          * @throws InterruptedException
 40          * map( )方法的输入是一个键和一个值。首先使用StringTokenizer类将输入的Text值转换成String类型，然后使用nextToken( )方法将单词提取出来。
 41          * map( )方法还提供Context实例用于输出内容的写入。将单词数据按照Text类型进行读写，因为单词作为键。将单词数据数封装为IntWritable类型。
 42          */
 43         public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
 44             StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());  // 有三个重载方法，这里以空白字符（“ ”，“\\t”，“\\n”）为分隔符分割字符串
 45             while (itr.hasMoreTokens()) {  // 判断是否还有分隔符
 46                 // set方法将String转换成Text
 47                 // nextToken返回当前位置到下一个分隔符位置的字符串
 48                 word.set(itr.nextToken());
 49                 context.write(word, one);   // 使用Context实例用于输出内容的写入
 50             }
 51         }
 52     }
 53 
 54     /**
 55      * reduce函数也有四个形式参数类型用于指定输入和输出类型。reduce函数的输入类型必须匹配map函数的输出类型：即Text类型和IntWritable类型。
 56      */
 57     public static class IntSumReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
 58         private IntWritable result = new IntWritable();
 59 
 60         public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
 61             int sum = 0;
 62             for (IntWritable val : values) { // 遍历相同的key（单词）对应的values，并进行相加
 63                 sum += val.get();
 64             }
 65             result.set(sum);
 66             context.write(key, result); // 将统计的数目赋给每一个不同的单词
 67         }
 68     }
 69 
 70     public static void main(String[] args) throws Exception {
 71         /**
 72          * Configuration类是作业的配置信息类，任何作用的配置信息必须通过Configuration传递，
 73          * 因为通过Configuration可以实现在多个mapper和多个reducer任务之间共享信息。
 74          */
 75         Configuration conf = new Configuration();
 76         Job job = Job.getInstance(conf, "word count"); //Job对象制定作业执行规范，用它来控制整个作业的运行。
 77 
 78         /**
 79          * 在Hadoop集群上运行这个作业时，要把代码打包成一个JAR包，发布在集群上。
 80          * 不必明确指定JAR文件的名称，在Job对象的setJarByClass( )方法中传递一个类即可，Hadoop利用这个类查找包含它的JAR文件。
 81          */
 82         job.setJarByClass(WordCount.class);
 83 
 84         /**
 85          * setMapperClass( ) 和setReducerClass( )方法指定要用的map类型和reduce类型
 86          */
 87         job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
 88         job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
 89         job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
 90 
 91 
 92         /**
 93          * setOutputKeyClass( ) 和setOutputValueClass( )方法控制reduce函数的输出类型，必须要和Reduce类产生的相匹配。
 94          * 输入的类型没有设置，因为使用了默认的TextInputFormat（文本输入格式）
 95          */
 96         job.setOutputKeyClass(Text.class);
 97         job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
 98 
 99         /**
100          * FileInputFormat类的静态方法addInputPath( )来指定输入数据的路径
101          * 该路径可以是单个的文件、一个目录或符合特定文件模式的一系列文件。
102          * \'可以多次调用addInputPath( )来实现多路径的输入。
103          */
104         FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
105 
106         /**
107          * FileOutputFormat类中的静态方法setOutputPath( )来指定输出路径（只能有一个输出路径），即reduce函数输出文件的写入目录。
108          * 在运行作业前该目录不能存在，否则Hadoop会报错并拒绝运行作业。
109          * 目的：防止数据丢失，假如一个作业运行了很久才得出结果，现在被另一个作业不小心覆盖会令人崩溃。
110          */
111         FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
112 
113 
114         /**
115          * waitForCompletion( )方法提交作业并等待执行完成。该方法的唯一参数是一个标识，指示是否已生成详细输出。
116          */
117         System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
118     }
119 }

 

　　

运行结果：