写出MapReduce程序完成以下功能
Posted 素净。
tags:
篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了写出MapReduce程序完成以下功能相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
写出MapReduce程序完成以下功能.
input1:
2012-3-1 a 2012-3-2 b 2012-3-3 c 2012-3-4 d 2012-3-5 a 2012-3-6 b 2012-3-7 c 2012-3-3 c
input2:
2012-3-1 b 2012-3-2 a 2012-3-3 b 2012-3-4 d 2012-3-5 a 2012-3-6 c 2012-3-7 d 2012-3-3 c
目标操作实现结果:
2012年3月3日 c
2012年3月7日 c
2012年3月6日 b
2012年3月5日 a
2012年3月4日 d
2012年3月3日 c
2012年3月2日 b
2012年3月1日 a
2012年3月3日 c
2012年3月7日 d
2012年3月6日 c
2012年3月5日 a
2012年3月4日 d
2012年3月3日 b
2012年3月2日 a
2012年3月1日 b
代码如下(由于水平有限,不保证完全正确,如果发现错误欢迎指正):
package one; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.NullWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat; public class TestYear { public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException { Configuration config = new Configuration(); config.set("fs.defaultFS", "hdfs://192.168.0.100:9000"); config.set("yarn.resourcemanager.hostname", "192.168.0.100"); FileSystem fs = FileSystem.get(config); Job job = Job.getInstance(config); job.setJarByClass(TestYear.class); //设置所用到的map类 job.setMapperClass(myMapper.class); job.setMapOutputKeyClass(NullWritable.class); job.setMapOutputValueClass(Text.class); //设置用到的reducer类 job.setReducerClass(myReducer.class); job.setOutputKeyClass(NullWritable.class); job.setOutputValueClass(Text.class); //设置输出地址 FileInputFormat.addInputPath(job, new Path("/zhoukao3/")); Path path = new Path("/output1/"); if(fs.exists(path)){ fs.delete(path, true); } //指定文件的输出地址 FileOutputFormat.setOutputPath(job, path); //启动处理任务job boolean completion = job.waitForCompletion(true); if(completion){ System.out.println("Job Success!"); } } public static class myMapper extends Mapper<LongWritable, Text, NullWritable , Text>{ @Override protected void map(LongWritable key, Text value, Context context)throws IOException, InterruptedException { String values=value.toString(); String words[]=values.split("[-]| ");//2012,3,1,a String s=words[0]+"年"+words[1]+"月"+words[2]+"日"+" "+words[3]; context.write(NullWritable.get(),new Text(s)); } } public static class myReducer extends Reducer<NullWritable , Text,NullWritable , Text>{ @Override protected void reduce(NullWritable key, Iterable<Text> values,Context context)throws IOException, InterruptedException { for (Text value : values) { context.write(key, value); } } } }
小结:把value-list作为map的value输出,这样就不会排序和去重,然后reduce再去接收并且context.write()出来,需要注意的是-号是特殊字符,需要做分割处理,所以可以加上\\或者[ ],注意点这些小细节就能完成最终的效果。
以上是关于写出MapReduce程序完成以下功能的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章