实验5 MapReduce初级编程实践——编写程序实现对输入文件的排序

Posted 2021-12-19 Z.Q.Fengᯤ⁵ᴳ

一、实验目的

1. 通过实验掌握基本的MapReduce编程方法；
2. 掌握用MapReduce解决一些常见的数据处理问题，包括数据去重、数据排序和数据挖掘等。

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二、实验平台

1. 操作系统：Linux（建议Ubuntu16.04或Ubuntu18.04）
2. Hadoop版本：3.1.3

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三、实验内容

编写程序实现对输入文件的排序

现在有多个输入文件，每个文件中的每行内容均为一个整数。要求读取所有文件中的整数，进行升序排序后，输出到一个新的文件中，输出的数据格式为每行两个整数，第一个数字为第二个整数的排序位次，第二个整数为原待排列的整数。下面是输入文件和输出文件的一个样例供参考。

输入文件 1 的样例如下：

33
37
12
40

输入文件 2 的样例如下：

4
16
39
5

输入文件 3 的样例如下：

1
45
25

根据输入文件 1、2 和 3 得到的输出文件C的样例如下：

1 1
2 4
3 5
4 12
5 16
6 25
7 33
8 37
9 39
10 40
11 45

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四、实验步骤

进入 Hadoop 安装目录，启动 hadoop：

cd /usr/local/hadoop
sbin/start-dfs.sh

新建文件夹，创建文件 1、2 和 3：

sudo mkdir Pritice2 && cd Pritice2
sudo vim 1
sudo vim 2
sudo vim 3

编写 Java 文件实现 MapReduce：

sudo vim MergeSort.java

实现的 Java 代码如下：

import java.io.IOException;
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.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Partitioner;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;


public class MergeSort 
	/**
	 * @param args
	 * 输入多个文件，每个文件中的每行内容均为一个整数
	 * 输出到一个新的文件中，输出的数据格式为每行两个整数，第一个数字为第二个整数的排序位次，第二个整数为原待排列的整数
	 */
	//map函数读取输入中的value，将其转化成IntWritable类型，最后作为输出key
	public static class Map extends Mapper<Object, Text, IntWritable, IntWritable>
		
		private static IntWritable data = new IntWritable();
		public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException,InterruptedException
			String text = value.toString();
			data.set(Integer.parseInt(text));
			context.write(data, new IntWritable(1));
		
	
	
	//reduce函数将map输入的key复制到输出的value上，然后根据输入的value-list中元素的个数决定key的输出次数,定义一个全局变量line_num来代表key的位次
	public static class Reduce extends Reducer<IntWritable, IntWritable, IntWritable, IntWritable>
		private static IntWritable line_num = new IntWritable(1);
		public void reduce(IntWritable key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException,InterruptedException
			for(IntWritable val : values)
				context.write(line_num, key);
				line_num = new IntWritable(line_num.get() + 1);
			
		
	
	
	//自定义Partition函数，此函数根据输入数据的最大值和MapReduce框架中Partition的数量获取将输入数据按照大小分块的边界，然后根据输入数值和边界的关系返回对应的Partiton ID
	public static class Partition extends Partitioner<IntWritable, IntWritable>
		public int getPartition(IntWritable key, IntWritable value, int num_Partition)
			int Maxnumber = 65223;//int型的最大数值
			int bound = Maxnumber/num_Partition+1;
			int keynumber = key.get();
			for (int i = 0; i<num_Partition; i++)
				if(keynumber<bound * (i+1) && keynumber>=bound * i)
					return i;
				
			
			return -1;
		
	
	
	public static void main(String[] args) throws Exception
		// TODO Auto-generated method stub
		Configuration conf = new Configuration();
		conf.set("fs.default.name","hdfs://localhost:9000");
		String[] otherArgs = new String[]"input","output"; /* 直接设置输入参数 */
		if (otherArgs.length != 2) 
			System.err.println("Usage: wordcount <in><out>");
			System.exit(2);
			
		Job job = Job.getInstance(conf,"Merge and sort");
		job.setJarByClass(MergeSort.class);
		job.setMapperClass(Map.class);
		job.setReducerClass(Reduce.class);
		job.setPartitionerClass(Partition.class);
		job.setOutputKeyClass(IntWritable.class);
		job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
		FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));
		FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));
		System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
	

赋予用户相关权限：

sudo chown -R hadoop /usr/local/hadoop

添加编译所需要使用的 jar 包：

vim ~/.bashrc

添加下面一行到文件的最后：

export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop
export CLASSPATH=$($HADOOP_HOME/bin/hadoop classpath):$CLASSPATH

使更改立即生效：

source ~/.bashrc

编译 MergeSort.java：

javac MergeSort.java

打包生成的 class 文件为 jar 包：

jar -cvf MergeSort.jar *.class

创建 Hadoop 主目录为 /user/hadoop 并创建 input 文件夹：

/usr/local/hadoop/bin/hdfs dfs -mkdir -p /user/hadoop
/usr/local/hadoop/bin/hdfs dfs -mkdir input

若 intput 已存在则删除原有文件：

/usr/local/hadoop/bin/hdfs dfs -rm input/*

上传 1、2 和 3 文件到 input 文件夹中：

/usr/local/hadoop/bin/hdfs dfs -put ./1 input
/usr/local/hadoop/bin/hdfs dfs -put ./2 input
/usr/local/hadoop/bin/hdfs dfs -put ./3 input

使用之前确保 output 文件夹不存在：

/usr/local/hadoop/bin/hdfs dfs -rm -r output

使用我们刚生成的 Merge.jar 包：

/usr/local/hadoop/bin/hadoop jar MergeSort.jar MergeSort

查看输出结果：

/usr/local/hadoop/bin/hdfs dfs -cat output/*

输出如下：

hadoop@fzqs-Laptop:/usr/local/hadoop$ hdfs dfs -cat output/*
1 1
2 4
3 5
4 12
5 16
6 25
7 33
8 37
9 39
10 40
11 45
hadoop@fzqs-Laptop:/usr/local/hadoop$ 

此外，有想用 Python 写的可以参考我这篇博客：实验5 MapReduce初级编程实践（Python实现）