Hadoop如何对HDFS中非结构化数据进行分析计算

问题描述

假设我们有一个存储在HDFS中的非结构化数据集合，该数据集合包含了大量的文本文件。我们想要对这些文本文件进行分析计算，以获取其中的有用信息，比如文本的关键词频率、文本的情感分析等等。

解决方案概述

为了实现对HDFS中非结构化数据的分析计算，我们可以使用Hadoop生态系统中的一些工具和技术。具体而言，我们可以使用Hadoop MapReduce框架来处理数据，并使用Hadoop Distributed File System (HDFS)来存储数据。下面将详细介绍解决方案的步骤。

解决方案步骤

步骤 1: 将非结构化数据存储到HDFS

首先，我们需要将非结构化数据存储到HDFS中。我们可以使用Hadoop命令行工具来完成这个任务，例如使用以下命令将一个本地文件复制到HDFS：

hadoop fs -put local_file hdfs_directory

步骤 2: 编写MapReduce程序

接下来，我们需要编写一个MapReduce程序来处理数据。MapReduce是一种用于分布式计算的编程模型，它将数据划分成多个片段，并在集群中的多个计算节点上并行处理这些数据。

我们可以使用Java编程语言来编写MapReduce程序。以下是一个示例程序，该程序计算文本文件中每个单词的频率：

import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;

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.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

public class WordCount {
  
  public static class TokenizerMapper
       extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{
    
    private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
    private Text word = new Text();
      
    public void map(Object key, Text value, Context context
                    ) throws IOException, InterruptedException {
      StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
      while (itr.hasMoreTokens()) {
        word.set(itr.nextToken());
        context.write(word, one);
      }
    }
  }
  
  public static class IntSumReducer
       extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> {
    private IntWritable result = new IntWritable();
  
    public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,
                       Context context
                       ) throws IOException, InterruptedException {
      int sum = 0;
      for (IntWritable val : values) {
        sum += val.get();
      }
      result.set(sum);
      context.write(key, result);
    }
  }
  
  public static void main(String[] args) throws Exception {
    Configuration conf = new Configuration();
    Job job = Job.getInstance(conf, "word count");
    job.setJarByClass(WordCount.class);
    job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
    job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
    job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
    job.setOutputKeyClass(Text.class);
    job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
    FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
    FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
    System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
  }
}

在上面的示例程序中，我们定义了两个类：TokenizerMapper和IntSumReducer。TokenizerMapper类将输入文本文件拆分成单词，并将每个单词映射为(key, value)对，其中key是单词，value是1。IntSumReducer类对相同的单词进行求和，得到每个单词的频率。

步骤 3: 执行MapReduce任务

一旦我们编写好了MapReduce程序，我们就可以使用Hadoop命令行工具来提交MapReduce任务。以下是一个示例命令，该命令将我们的MapReduce程序提交到Hadoop集群上执行：

hadoop jar wordcount.jar WordCount input_directory output_directory

步骤 4: 从HDFS中获取计算结果

最后，一旦MapReduce任务完成，我们可以从HDFS中获取计算结果。