hadoop wordcount详解 hadoop中wordcount

hadoop wordcount学习总结

需求

  实现对文本文件中各个单词数量的统计，文本文件的内容在hdfs文件系统的/srcdata目录下，文件名称为test.txt，文件内容如下：

wo shi yi
zhi xiao yang
mao wo e e e
e heng heng heng

  输出文件夹为output文件夹。

程序

  在eclipse 上新建一个java工程，导入hadoop目录下面的hadoop-2.7.3\share\hadoop目录中的java包，此目录下所有的包都加入。新建一个包，包名为app，mapreduce分为两个部分，第一个部分为map阶段，wordcount的map程序的功能为：
  将输入的行文本拆分成单词输出至reduce阶段。
   map阶段的类取名为WordMap，代码如下所示：

package app;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
//kv:输入数据KV对中的key的数据类型
//valueIn:输入kv数据对中的value数据类型
//keyout 输出kv数据的数据类型
//value 输出kv中value的数据类型
public class WordMap extends Mapper<LongWritable,Text,Text,IntWritable>
{
    protected void map(LongWritable key,Text value,Context context) throws IOException, InterruptedException 
    {
        String str = value.toString();
        //将一行文本分成单词
        String[] words = str.split(" ");

        //输出单词用<单词，1>
        for(String word:words)
        {
            System.out.println("map:"+word);
            context.write(new Text(word),new  IntWritable(1));
        }
    }
}

  这个Mapper类是一个泛型类型，它有四个参数类型，分别指定map函数的输入键、输入值、输出键和输出值的类型。就现在这个例子来说，输入键是一个长整数便宜，输入值是一行文本，输出键是单词，输出值是1。

  当map阶段执行完成之后，hadoop会将相同具有相同键值的k-v对输出到recuder中，hadoop mapreduce 的运行原理如下图所示

   reducer类名为：WordReduce，代码如下：

package app;

import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

class WordReduce extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable>
{
    protected void reduce(Text key,Iterable<IntWritable> values,Context context) throws IOException, InterruptedException
    {
        int count =0;

        for(IntWritable value:values)
        {

            System.out.println("reduce:"+value);
            count = count + value.get();
        }
        //输出单词的总次数
        context.write(key, new IntWritable(count));
    }
}

  reducer类的输入要和map类的输出类型一致，这个reducer类的作用是将相同键值的次数相加，最后再进行输出。
  除了mapreduce类，还要一个job提交类，job提交类取名为WordSubmit，这个类代码如下：

package app;

import java.io.IOException;

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


public class WordSubmit {

    public static void main(String [] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException
    {
        Configuration conf =  new Configuration();
        Job wJob = Job.getInstance(conf);

        //指定job指定的jar包位置
        wJob.setJarByClass(WordSubmit.class);

        wJob.setMapperClass(WordMap.class);
        wJob.setReducerClass(WordReduce.class);
        //
        wJob.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        wJob.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
        wJob.setOutputKeyClass(Text.class);
        wJob.setOutputValueClass(IntWritable.class);

        //设置要处理文本的数据在哪里

        FileInputFormat.setInputPaths(wJob, "hdfs://127.0.0.1:9000/srcdata");
        //最终输出结果所存放的路径
        FileOutputFormat.setOutputPath(wJob, new Path("hdfs://127.0.0.1:9000/output"));

        wJob.waitForCompletion(true);

    }
}

我的运行环境为centos，开发环境为eclipse,需要指定指定参数和hadoop native库，启动参数设置为Debug configurations ，启动参数设置如下图所示。

两个参数配置可以查看

http://yeelor.iteye.com/blog/1991075

最后是运行结果，如下所示：

e       4
heng    3
mao     1
shi     1
wo      2
xiao    1
yang    1
yi      1
zhi     1