创建词频统计归并器类
一个类继承Reducer,变成一个Reducer组件类
Reducer组件会接收Mapper组件的输出结果
第一个泛型对应的是Mapper输出key类型
第二个泛型对应的是Mapper输出value类型
第三个泛型和第四个泛型是Reducer的输出key类型和输出value类型
Reducer组件不能单独存在,但是Mapper组件可以单独存在
当引入Reducer组件后,输出结果文件内容就是Reducer的输出key和输出value
在net.hw.mr包里创建WordCountReducer
package net.hw.mr;
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.ArrayList;
import java.util.List;
/**
* 功能:词频统计归并器
* 作者:cl
* 日期:2022年12月14日
*/
public class WordCountReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, Text> {
@Override
protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
// 定义整数数组列表
List<Integer> integers = new ArrayList<>();
// 遍历输入值迭代器
for (IntWritable value : values) {
// 将每个值添加到数组列表
integers.add(value.get()); // 利用get()方法将hadoop数据类型转换成java数据类型
}
// 输出新的键值对,注意要将java字符串转换成hadoop的text类型
context.write(key, new Text(integers.toString()));
}
}
修改词频统计驱动器类
设置词频统计的Reducer类及其输出键类型和输出值类型(Text,Text)
运行词频统计驱动器类,查看结果
运行WordCountDriver
类
修改词频统计归并器类
输出键值类型改为IntWritable
,遍历值迭代器,累加得到单词出现次数
package net.hw.mr;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import java.io.IOException;
/**
* 功能:词频统计归并器
* 作者:cl
* 日期:2022年12月14日
*/
public class WordCountReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
@Override
protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
// 定义键出现次数
int count = 0;
// 遍历输入值迭代器
for (IntWritable value : values) {
count += value.get(); // 其实针对此案例,可用count++来处理
}
// 输出新的键值对,注意要将java的int类型转换成hadoop的IntWritable类型
context.write(key, new IntWritable(count));
}
}
修改词频统计驱动器类
修改归并任务的输出值类型(IntWritable类型)
采用多个Reduce做合并
MR默认采用哈希分区HashPartitioner
Mapper输出key.hashcode & Integer.MAX_ VALUE % Reduce任务数量
修改词频统计驱动器类,设置分区数量
运行结果
在Hadoop WebUI界面上查看
打包上传到虚拟机上运行
利用Maven打包
打开Maven管理窗口,找到项目的LifeCycle
下的package
命令
双击package
命令,报错,maven插件版本不对
修改pom.xml
文件,添加maven插件,记得要刷新maven
再次打包,即可生成MRWordCount-1.0-SNAPSHOT.jar
将jar包上传到虚拟机
将MRWordCount-1.0-SNAPSHOT.jar
上传到master虚拟机/home
目录
查看上传的jar包
运行jar包,查看结果
运行报错,Java编译版本不一致导致错误,本地打包用的是JDK11,虚拟机上安装的JDK8
降低项目JDK版本,重新打包
修改项目JDK
修改pom.xml
文件
重新利用maven打包
重新上传jar包到虚拟机
删除master虚拟机上的jar包
重新上传jar包
运行jar包,查看结果
执行命令:hadoop jar MRWordCount-1.0-SNAPSHOT.jar net.hw.mr.WordCountDriver
创建新词频统计驱动器类
由用户指定输入路径和输出路径,如果用户不指定,那么由程序来设置
在net.hw.mr
包里创建WordCountDriverNew
类
package net.hw.mr;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
import org.apache.hadoop.fs.FileStatus;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IOUtils;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
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.net.URI;
/**
* 功能:新词频统计驱动器类
* 作者:cl
* 日期:2022年12月14日
*/
public class WordCountDriverNew {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 创建配置对象
Configuration conf = new Configuration();
// 设置数据节点主机名属性
conf.set("dfs.client.use.datanode.hostname", "true");
// 获取作业实例
Job job = Job.getInstance(conf);
// 设置作业启动类
job.setJarByClass(WordCountDriverNew.class);
// 设置Mapper类
job.setMapperClass(WordCountMapper.class);
// 设置map任务输出键类型
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
// 设置map任务输出值类型
job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
// 设置Reducer类
job.setReducerClass(WordCountReducer.class);
// 设置reduce任务输出键类型
job.setOutputKeyClass(Text.class);
// 设置reduce任务输出值类型
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
// 设置分区数量(reduce任务的数量,结果文件的数量)
job.setNumReduceTasks(3);
// 定义uri字符串
String uri = "hdfs://master:9000";
// 声明输入目录
Path inputPath = null;
// 声明输出目录
Path outputPath = null;
// 判断输入参数个数
if (args.length == 0) {
// 创建输入目录
inputPath = new Path(uri + "/wordcount/input");
// 创建输出目录
outputPath = new Path(uri + "/wordcount/output");
} else if (args.length == 2) {
// 创建输入目录
inputPath = new Path(uri + args[0]);
// 创建输出目录
outputPath = new Path(uri + args[1]);
} else {
// 提示用户参数个数不符合要求
System.out.println("参数个数不符合要求,要么是0个,要么是2个!");
// 结束应用程序
return;
}
// 获取文件系统
FileSystem fs = FileSystem.get(new URI(uri), conf);
// 删除输出目录(第二个参数设置是否递归)
fs.delete(outputPath, true);
// 给作业添加输入目录(允许多个)
FileInputFormat.addInputPath(job, inputPath);
// 给作业设置输出目录(只能一个)
FileOutputFormat.setOutputPath(job, outputPath);
// 等待作业完成
job.waitForCompletion(true);
// 输出统计结果
System.out.println("======统计结果======");
FileStatus[] fileStatuses = fs.listStatus(outputPath);
for (int i = 1; i < fileStatuses.length; i++) {
// 输出结果文件路径
System.out.println(fileStatuses[i].getPath());
// 获取文件系统数据字节输入流
FSDataInputStream in = fs.open(fileStatuses[i].getPath());
// 将结果文件显示在控制台
IOUtils.copyBytes(in, System.out, 4096, false);
}
}
}
重新打包上传虚拟机并执行
重新打包
删除先前的jar包
上传新的单词文件
上传新的jar包
执行命令:hadoop jar MRWordCount-1.0-SNAPSHOT.jar net.hw.mr.WordCountDriverNew
不指定输入路径和输出路径参数
执行命令:hadoop jar MRWordCount-1.0-SNAPSHOT.jar net.hw.mr.WordCountDriverNew /winter/input /winter/output
指定输入路径和输出路径参数
执行命令:hadoop jar MRWordCount-1.0-SNAPSHOT.jar net.hw.mr.WordCountDriverNew /winter/input
指定输入路径参数,不指定输出路径参数
将三个类合并成一个类完成词频统计
在net.hw.mr
包里创建WordCount
类
package net.hw.mr;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.conf.Configured;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
import org.apache.hadoop.fs.FileStatus;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IOUtils;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
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;
import org.apache.hadoop.util.Tool;
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;
import java.io.IOException;
import java.net.URI;
/**
* 功能:词频统计
* 作者:cl
* 日期:2022年12月14日
*/
public class WordCount extends Configured implements Tool {
public static class WordCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
// 获取行内容
String line = value.toString();
// 清洗所有英文标点符号(\p——属性[property],P——标点符号[Punctuation])
line = line.replaceAll("[\\pP]", "");
// 按空格拆分得到单词数组
String[] words = line.split(" ");
// 遍历单词数组,生成输出键值对
for (int i = 0; i < words.length; i++) {
context.write(new Text(words[i]), new IntWritable(1));
}
}
}
public static class WordCountReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
@Override
protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
// 定义输出键出现次数
int count = 0;
// 历输出值迭代对象,统计其出现次数
for (IntWritable value : values) {
count = count + value.get();
}
// 生成键值对输出
context.write(key, new IntWritable(count));
}
}
@Override
public int run(String[] strings) throws Exception {
// 创建配置对象
Configuration conf = new Configuration();
// 设置数据节点主机名属性
conf.set("dfs.client.use.datanode.hostname", "true");
// 获取作业实例
Job job = Job.getInstance(conf);
// 设置作业启动类
job.setJarByClass(WordCountDriver.class);
// 设置Mapper类
job.setMapperClass(WordCountMapper.class);
// 设置map任务输出键类型
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
// 设置map任务输出值类型
job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
// 设置Reducer类
job.setReducerClass(WordCountReducer.class);
// 设置reduce任务输出键类型
job.setOutputKeyClass(Text.class);
// 设置reduce任务输出值类型
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
// 设置分区数量(reduce任务的数量,结果文件的数量)
job.setNumReduceTasks(3);
// 定义uri字符串
String uri = "hdfs://master:9000";
// 创建输入目录
Path inputPath = new Path(uri + "/wordcount2/input");
// 创建输出目录
Path outputPath = new Path(uri + "/wordcount2/output");
// 获取文件系统
FileSystem fs = FileSystem.get(new URI(uri), conf);
// 删除输出目录(第二个参数设置是否递归)
fs.delete(outputPath, true);
// 给作业添加输入目录(允许多个)
FileInputFormat.addInputPath(job, inputPath);
// 给作业设置输出目录(只能一个)
FileOutputFormat.setOutputPath(job, outputPath);
// 等待作业完成
boolean res = job.waitForCompletion(true);
// 输出统计结果
System.out.println("======统计结果======");
FileStatus[] fileStatuses = fs.listStatus(outputPath);
for (int i = 1; i < fileStatuses.length; i++) {
// 输出结果文件路径
System.out.println(fileStatuses[i].getPath());
// 获取文件系统数据字节输入流
FSDataInputStream in = fs.open(fileStatuses[i].getPath());
// 将结果文件显示在控制台
IOUtils.copyBytes(in, System.out, 4096, false);
}
if (res) {
return 0;
} else {
return -1;
}
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
int res = ToolRunner.run(new WordCount(), args);
System.exit(res);
}
}
上传一个有标点符号的单词文件
运行代码,查看结果
将JDK版本降低到8
修改编译器配置文件
运行程序,查看结果
合并分区导致的多个结果文件
利用hadoop的-getmerge命令来完成:hdfs dfs -getmerge /wordcount/result part-r-final
统计不同单词数
利用cat -nu
命令,带行号显示文件内容
利用wc -l
命令,统计文件行数,即不同单词数