MapReduce基础编程

news2024/10/7 2:17:55

文章目录

  • 第1关：合并去重
  • 第2关：整合排序
  • 第3关：信息挖掘

第1关：合并去重

编程要求
对于两个输入文件，即文件A和文件B，请编写MapReduce程序，对两个文件进行合并，并剔除其中重复的内容，得到一个新的输出文件C。
为了完成文件合并去重的任务，你编写的程序要能将含有重复内容的不同文件合并到一个没有重复的整合文件，规则如下：

第一列按学号排列；
学号相同，按x，y，z排列。
测试说明
程序会对你编写的代码进行测试：
输入已经指定了测试文本数据：需要你的程序输出合并去重后的结果。
下面是输入文件和输出文件的一个样例供参考。
输入文件A的样例如下：
20150101 x
20150102 y
20150103 x
20150104 y
20150105 z
20150106 x

输入文件B的样例如下：
20150101 y
20150102 y
20150103 x
20150104 z
20150105 y

根据输入文件A和B合并得到的输出文件C的样例如下：
20150101 x
20150101 y
20150102 y
20150103 x
20150104 y
20150104 z
20150105 y
20150105 z
20150106 x

开始你的任务吧，祝你成功！
代码示例如下:

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.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.GenericOptionsParser;
public class Merge {
    /**
     * @param args
     * 对A,B两个文件进行合并，并剔除其中重复的内容，得到一个新的输出文件C
     */
    //重载map函数，直接将输入中的value复制到输出数据的key上
    /********** Begin **********/
    public static class Map extends Mapper<Object, Text, Text, Text>{
        private static Text text = new Text();
        public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException,InterruptedException{
            text = value;
            context.write(text, new Text(""));
        }
    }
    /********** End **********/
    //重载reduce函数，直接将输入中的key复制到输出数据的key上
    /********** Begin **********/
    public static class Reduce extends Reducer<Text, Text, Text, Text>{
        public void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context ) throws IOException,InterruptedException{
            context.write(key, new Text(""));
        }
    }
    /********** End **********/
    
    public static void main(String[] args) throws Exception{
        
        // TODO Auto-generated method stub
        Configuration conf = new Configuration();
        conf.set("fs.default.name","hdfs://localhost:9000");
        String[] otherArgs = new String[]{"input","output"}; /* 直接设置输入参数 */
        if (otherArgs.length != 2) {
            System.err.println("Usage: wordcount <in> <out>");
            System.exit(2);
            }
        Job job = Job.getInstance(conf,"Merge and duplicate removal");
        job.setJarByClass(Merge.class);
        job.setMapperClass(Map.class);
        job.setCombinerClass(Reduce.class);
        job.setReducerClass(Reduce.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(Text.class);
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}

在这里插入图片描述

第2关：整合排序

编程要求
为了完成合并文件并排序的功能，你编写的程序要能将整合排序后的结果输出，规则如下：

现在有多个输入文件，每个文件中的每行内容均为一个整数。要求读取所有文件中的整数，进行升序排序后，输出到一个新的文件中；
输出的数据格式为每行两个整数，第一个数字为第二个整数的排序位次，第二个整数为原待排列的整数。
测试说明
程序会对你编写的代码进行测试：
下面是输入文件和输出文件的一个样例供参考。
输入文件1的样例如下：

33
37
12
40

输入文件2的样例如下：
4
16
39
5

输入文件3的样例如下：

1
45
25

根据输入文件1、2和3得到的输出文件如下：

1 1
2 4
3 5
4 12
5 16
6 25
7 33
8 37
9 39
10 40
11 45

开始你的任务吧，祝你成功！
示例代码如下:

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.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Partitioner;
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.GenericOptionsParser;
public class MergeSort {
    /**
     * @param args
     * 输入多个文件，每个文件中的每行内容均为一个整数
     * 输出到一个新的文件中，输出的数据格式为每行两个整数，第一个数字为第二个整数的排序位次，第二个整数为原待排列的整数
     */
    //map函数读取输入中的value，将其转化成IntWritable类型，最后作为输出key
    public static class Map extends Mapper<Object, Text, IntWritable, IntWritable>{
        private static IntWritable data = new IntWritable();
        public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException,InterruptedException{
    /********** Begin **********/
            String text = value.toString();
            data.set(Integer.parseInt(text));
            context.write(data, new IntWritable(1));
    /********** End **********/
        }
    }
    
    //reduce函数将map输入的key复制到输出的value上，然后根据输入的value-list中元素的个数决定key的输出次数,定义一个全局变量line_num来代表key的位次
    public static class Reduce extends Reducer<IntWritable, IntWritable, IntWritable, IntWritable>{
        private static IntWritable line_num = new IntWritable(1);
        
        public void reduce(IntWritable key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException,InterruptedException{
    /********** Begin **********/
            for(IntWritable val : values){
                context.write(line_num, key);
                line_num = new IntWritable(line_num.get() + 1);
            }
    /********** End **********/
        }
    }
    
    //自定义Partition函数，此函数根据输入数据的最大值和MapReduce框架中Partition的数量获取将输入数据按照大小分块的边界，然后根据输入数值和边界的关系返回对应的Partiton ID
    public static class Partition extends Partitioner<IntWritable, IntWritable>{
        public int getPartition(IntWritable key, IntWritable value, int num_Partition){
    /********** Begin **********/
            int Maxnumber = 65223;//int型的最大数值
            int bound = Maxnumber/num_Partition+1;
            int keynumber = key.get();
            for (int i = 0; i<num_Partition; i++){
                if(keynumber<bound * (i+1) && keynumber>=bound * i){
                    return i;
                }
            }
            return -1;
    /********** End **********/
        }
    }
    
    public static void main(String[] args) throws Exception{
        // TODO Auto-generated method stub
        Configuration conf = new Configuration();
        conf.set("fs.default.name","hdfs://localhost:9000");
        String[] otherArgs = new String[]{"input","output"}; /* 直接设置输入参数 */
        if (otherArgs.length != 2) {
            System.err.println("Usage: wordcount <in> <out>");
            System.exit(2);
            }
        Job job = Job.getInstance(conf,"Merge and sort");
        job.setJarByClass(MergeSort.class);
        job.setMapperClass(Map.class);
        job.setReducerClass(Reduce.class);
        job.setPartitionerClass(Partition.class);
        job.setOutputKeyClass(IntWritable.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}

在这里插入图片描述

第3关：信息挖掘

编程要求
为了完成信息挖掘的任务，你编写的程序要能挖掘父子辈关系，给出祖孙辈关系的表格。规则如下：

孙子在前，祖父在后；
孙子相同，祖父的名字按照A-Z排列。
测试说明
程序会对你编写的代码进行测试：
下面给出一个child-parent的表格，要求挖掘其中的父子辈关系，给出祖孙辈关系的表格。

输入文件内容如下：
child parent
Steven Lucy
Steven Jack
Jone Lucy
Jone Jack
Lucy Mary
Lucy Frank
Jack Alice
Jack Jesse
David Alice
David Jesse
Philip David
Philip Alma
Mark David
Mark Alma

输出文件内容如下：

grandchild grandparent
Steven Alice
Steven Jesse
Jone Alice
Jone Jesse
Steven Mary
Steven Frank
Jone Mary
Jone Frank
Philip Alice
Philip Jesse
Mark Alice
Mark Jesse

开始你的任务吧，祝你成功！

示例代码如下:

import java.io.IOException;
import java.util.*;
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;
import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;
public class simple_data_mining {
    public static int time = 0;
    /**
     * @param args
     * 输入一个child-parent的表格
     * 输出一个体现grandchild-grandparent关系的表格
     */
    //Map将输入文件按照空格分割成child和parent，然后正序输出一次作为右表，反序输出一次作为左表，需要注意的是在输出的value中必须加上左右表区别标志
    public static class Map extends Mapper<Object, Text, Text, Text>{
        public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException,InterruptedException{
    /********** Begin **********/
            String child_name = new String();
            String parent_name = new String();
            String relation_type = new String();
            String line = value.toString();
            int i = 0;
            while(line.charAt(i) != ' '){
                i++;
            }
            String[] values = {line.substring(0,i),line.substring(i+1)};
            if(values[0].compareTo("child") != 0){
                child_name = values[0];
                parent_name = values[1];
                relation_type = "1";//左右表区分标志
                context.write(new Text(values[1]), new Text(relation_type+"+"+child_name+"+"+parent_name));
                //左表
                relation_type = "2";
                context.write(new Text(values[0]), new Text(relation_type+"+"+child_name+"+"+parent_name));
                //右表
            }
    /********** End **********/
        }
    }
    
    public static class Reduce extends Reducer<Text, Text, Text, Text>{
        public void reduce(Text key, Iterable<Text> values,Context context) throws IOException,InterruptedException{
    /********** Begin **********/
            if(time == 0){   //输出表头
                context.write(new Text("grand_child"), new Text("grand_parent"));
                time++;
            }
            int grand_child_num = 0;
            String grand_child[] = new String[10];
            int grand_parent_num = 0;
            String grand_parent[]= new String[10];
            Iterator ite = values.iterator();
            while(ite.hasNext()){
                String record = ite.next().toString();
                int len = record.length();
                int i = 2;
                if(len == 0) continue;
                char relation_type = record.charAt(0);
                String child_name = new String();
                String parent_name = new String();
                //获取value-list中value的child
                
                while(record.charAt(i) != '+'){
                    child_name = child_name + record.charAt(i);
                    i++;
                }
                i=i+1;
                //获取value-list中value的parent
                while(i<len){
                    parent_name = parent_name+record.charAt(i);
                    i++;
                }
                //左表，取出child放入grand_child
                if(relation_type == '1'){
                    grand_child[grand_child_num] = child_name;
                    grand_child_num++;
                }
                else{//右表，取出parent放入grand_parent
                    grand_parent[grand_parent_num] = parent_name;
                    grand_parent_num++;
                }
            }
            if(grand_parent_num != 0 && grand_child_num != 0 ){
                for(int m = 0;m<grand_child_num;m++){
                    for(int n=0;n<grand_parent_num;n++){
                        context.write(new Text(grand_child[m]), new Text(grand_parent[n]));
                        //输出结果
                    }
                }
            }
    /********** End **********/
        }
    }
    public static void main(String[] args) throws Exception{
        // TODO Auto-generated method stub
        Configuration conf = new Configuration();
        conf.set("fs.default.name","hdfs://localhost:9000");
        String[] otherArgs = new String[]{"input","output"}; /* 直接设置输入参数 */
        if (otherArgs.length != 2) {
            System.err.println("Usage: wordcount <in> <out>");
            System.exit(2);
            }
        Job job = Job.getInstance(conf,"Single table join ");
        job.setJarByClass(simple_data_mining.class);
        job.setMapperClass(Map.class);
        job.setReducerClass(Reduce.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(Text.class);
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
        
    }
}

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你见过哪些令你膛目结舌的代码技巧&#xff1f; 代码世界有很多令人大呼小叫的技巧&#xff01;有的代码像魔术师一样巧妙地隐藏了自己&#xff0c;有的像魔法师一样让你眼花缭乱&#xff0c;还有的像瑜伽大师一样灵活自如。它们让我们惊叹不已&#xff0c;让我们觉得自己仿佛…
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检测当前目录，将文件名输出到excel文件并建立链接

检测当前目录，将文件名输出到excel文件并建立链接

EXCEL是一个非常使用的软件，虽然我们平时仅使用他做一些报表，仅此而已； 我在工作中，由于很懒，不愿意做考试重复的工作，就想着使用vba的宏来完成重复的工作，这样就能省出一部分的时间来了。 本人不喜欢在博客里面写以下教程类的东西，我的理念是将工作中的痛点的解决办法…
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我记不住的那些vim操作2

我记不住的那些vim操作2

背景&#xff1a;最近在重新学习vi/vim&#xff0c;发现这个编辑器的用法真是太灵活了&#xff0c;所能掌控的也太多了&#xff0c;这次学习了一些之前没有学习过的内容&#xff0c;之前都是移动鼠标、编辑、复制、粘贴、保存等等(点我查看)&#xff0c;本次将介绍 标签、区域、…
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设计模式-单例设计模式详解

设计模式-单例设计模式详解

生命无罪&#xff0c;健康万岁&#xff0c;我是laity。 我曾七次鄙视自己的灵魂&#xff1a; 第一次&#xff0c;当它本可进取时&#xff0c;却故作谦卑&#xff1b; 第二次&#xff0c;当它在空虚时&#xff0c;用爱欲来填充&#xff1b; 第三次&#xff0c;在困难和容易之…
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一文图解 Transformer，小白也看得懂（完整版）

一文图解 Transformer，小白也看得懂（完整版）

原作者&#xff1a;Jay Alammar 原链接&#xff1a;https://jalammar.github.io/illustrated-transformer 1.导语 谷歌推出的BERT模型在11项NLP任务中夺得SOTA结果&#xff0c;引爆了整个NLP界。而BERT取得成功的一个关键因素是Transformer的强大作用。谷歌的Transformer模型最…
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043.Python异常处理_自定义上下文管理器

043.Python异常处理_自定义上下文管理器

我 的 个 人 主 页&#xff1a;&#x1f449;&#x1f449; 失心疯的个人主页 &#x1f448;&#x1f448; 入 门 教 程 推 荐 &#xff1a;&#x1f449;&#x1f449; Python零基础入门教程合集 &#x1f448;&#x1f448; 虚 拟 环 境 搭 建 &#xff1a;&#x1f449;&…
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