文本数据Hadoop 采集

文本数据Hadoop 采集流程

为了实现文本数据的 Hadoop 采集，我们需要按照以下步骤进行操作。下面的表格展示了整个流程的步骤。

步骤	描述
步骤一	设置 Hadoop 环境
步骤二	准备文本数据
步骤三	编写 MapReduce 代码
步骤四	打包和部署代码
步骤五	运行 MapReduce 作业
步骤六	查看结果

下面，我将详细介绍每个步骤需要做什么，并提供相应的代码和注释。

步骤一：设置 Hadoop 环境

在开始之前，确保你已经正确安装和配置好 Hadoop 环境。

步骤二：准备文本数据

在 Hadoop 集群的任意节点上创建一个目录，用于存放你要采集的文本数据。将文本文件复制到这个目录下。

步骤三：编写 MapReduce 代码

在这一步中，我们需要编写 MapReduce 代码来处理文本数据。下面是一个示例代码：

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

  public static class TextDataMapper 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 {
      String line = value.toString();
      StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(line);
      while (tokenizer.hasMoreTokens()) {
        word.set(tokenizer.nextToken());
        context.write(word, one);
      }
    }
  }

  public static class TextDataReducer 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, "text data collection");
    job.setJarByClass(TextDataCollector.class);
    job.setMapperClass(TextDataMapper.class);
    job.setCombinerClass(TextDataReducer.class);
    job.setReducerClass(TextDataReducer.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);
  }
}

上述代码中，我们定义了一个 TextDataMapper 类和一个 TextDataReducer 类，分别用于处理 Map 和 Reduce 阶段的数据。在 main 方法中，我们设置了作业的各种属性，如输入路径、输出路径等。

步骤四：打包和部署代码

将上述代码保存为一个 Java 文件，并使用 Maven 或其他构建工具进行打包。将打包后的 JAR 文件上传到 Hadoop 集群中的任意节点。

步骤五：运行 MapReduce 作业

使用以下命令来运行 MapReduce 作业：

hadoop jar <path_to_jar_file> <input_path> <output_path>

其中，<path_to_jar_file> 是 JAR 文件在集群中的路径，<input_path> 是文本数据的路径，<output_path> 是输出结果的路径。

步骤六：查看结果

在运行完作业后，可以使用以下命令来查看输出结果：

hadoop fs -cat <output_path>/part-r-00000

这样就可以看到采集到的文本数据的统计结果了。

序列图

下面是一个使用 Mermaid 语法表示的序列图，展示了文本数据 Hadoop 采集的步骤和交互过程。