hadoop相同key重复reduce

实现"Hadoop相同key重复reduce"的流程

在Hadoop中，当我们需要对具有相同key的输入数据进行reduce操作时，可以通过自定义Reducer类来实现。下面是实现"Hadoop相同key重复reduce"的步骤和相应的代码。

步骤一：编写Mapper类

首先，我们需要编写一个Mapper类，将输入数据中的key和value进行分割，并输出为(key, value)对的形式。下面是一个示例的Mapper类：

import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

public class MyMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> {

    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        // 将输入数据按照分隔符进行分割，得到key和value
        String line = value.toString();
        String[] tokens = line.split("\t");
        String myKey = tokens[0];
        String myValue = tokens[1];

        // 将(key, value)输出到Reducer
        context.write(new Text(myKey), new Text(myValue));
    }
}

步骤二：编写Reducer类

接下来，我们需要编写一个Reducer类，将具有相同key的输入数据进行reduce操作，并输出结果。下面是一个示例的Reducer类：

import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

public class MyReducer extends Reducer<Text, Text, Text, Text> {

    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        // 对具有相同key的value进行处理，这里简单地将它们拼接为一个字符串
        StringBuilder result = new StringBuilder();
        for (Text value : values) {
            result.append(value.toString()).append(",");
        }

        // 将处理结果输出
        context.write(key, new Text(result.toString()));
    }
}

步骤三：配置Job和运行

最后，我们需要配置Job，并将Mapper和Reducer类设置为Job的Mapper和Reducer。下面是一个示例的配置和运行的代码：

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
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;

public class MyJob {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建配置对象和Job对象
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf, "Hadoop Same Key Reduce");

        // 设置Jar包
        job.setJarByClass(MyJob.class);

        // 设置Mapper和Reducer类
        job.setMapperClass(MyMapper.class);
        job.setReducerClass(MyReducer.class);

        // 设置输入输出类型
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(Text.class);

        // 设置输入输出路径
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));

        // 提交Job并等待完成
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}

在以上代码中，我们通过job.setMapperClass(MyMapper.class)和job.setReducerClass(MyReducer.class)将自定义的Mapper和Reducer类设置为Job的Mapper和Reducer。

类图

下面是一个示例的类图，展示了Mapper、Reducer和Job之间的关系：

classDiagram
    class MyMapper {
        +map(key: LongWritable, value: Text, context: Context): void
    }

    class MyReducer {
        +reduce(key: Text, values: Iterable<Text>, context: Context): void
    }

    class MyJob {
        +main(args: String[]): void
    }

    MyMapper --|> org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper
    MyReducer --|> org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer
    MyJob --> MyMapper
    MyJob --> MyReducer

总结

通过自定义Mapper和Reducer类，我们可以实现"Hadoop相同key重复reduce"的功能。在Mapper类中，我们将输入数据按照分隔符进行分割，并输出为(key, value)对的形式；在Reducer类中，我们对具有相同key的value进行处理，并输出结果。最后，通过配置Job并设置Mapper和Reducer类，我们可以提交Job并等待完成，从而实现整个流程。以上是实现"Hadoop相同key重复reduce"的步骤和相应的代码。