Hadoop3：MapReduce之简介、WordCount案例源码阅读、简单功能开发

news2024/9/21 20:26:33

一、概念

MapReduce是一个 分布式运算程序 的编程框架，是用户开发“基于 Hadoop的数据分析
应用”的核心框架。
MapReduce核心功能是将 用户编写的业务逻辑代码 和 自带默认组件 整合成一个完整的
分布式运算程序 ，并发运行在一个 Hadoop集群上。

1、MapReduce是集群上的并行计算框架
2、平时开发中只需要基于MapReduce接口，编写业务逻辑代码即可。

二、优缺点

优点

1、易于编程
2、良好的扩展性
3、高容错性
4、适合PB级以上海量数据的离线处理

缺点

1、不擅长实时计算
Spark Streaming
2、不擅长流式计算
Spark Streaming、Flink
3、不擅长DAG（有向无环图）计算
Spark

三、算法思想

学过Java8的都知道MapReduce框架。
它是一款并发任务框架。
但是开发难度较大

在Hadoop中的MapReduce框架算法思想是一样的。
分两个阶段
第一阶段，任务分发阶段（Map阶段），并行计算数据，所有数据是互不相干。所有计算任务也是互不相干的。
第二阶段，结果汇总阶段（Reduce阶段），并行统计Map计算出的结果，汇总出最终结果，返回给用户。

如果，我们拿到的一批数据，并非是等价的，可能之间存在数据依赖，那么，我们就需要写多个MapReduce任务，分别计算各个层级的数据。
所以，开发MapReduce，首先要分析数据的依赖关系，然后，编写分多个MapReduce进行计算即可。

四、WordCount案例源码阅读

1、WordCount源码

package org.apache.hadoop.examples;

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;
import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;


public class WordCount
{
	public static class TokenizerMapper
			extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>
	{
		private static final IntWritable one = new IntWritable(1);
		private Text word = new Text();


		public void map(Object key, Text value, Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>.Context context) throws IOException, InterruptedException {
			StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
			while (itr.hasMoreTokens()) {
				this.word.set(itr.nextToken());
				context.write(this.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, Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>.Context context) throws IOException, InterruptedException {
			int sum = 0;
			for (IntWritable val : values) {
				sum += val.get();
			}
			this.result.set(sum);
			context.write(key, this.result);
		}
	}

	public static void main(String[] args) throws Exception {
		Configuration conf = new Configuration();
		String[] otherArgs = (new GenericOptionsParser(conf, args)).getRemainingArgs();
		if (otherArgs.length < 2) {
			System.err.println("Usage: wordcount <in> [<in>...] <out>");
			System.exit(2);
		}
		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);
		for (int i = 0; i < otherArgs.length - 1; i++) {
			FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[i]));
		}
		FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[otherArgs.length - 1]));

		System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
	}
}

2、源码结构分析

主要三部分
1、程序入口，main函数
主要关注7个job配置
2、Mapper内部类
主要关注四个泛型配置
3、Reducer内部类
主要关注四个泛型配置

3、数据类型对应关系

在这里插入图片描述

五、自定义开发WordCount

1、案例需求分析

从图中，我们需要注意的是：
Mapper阶段，数据结构的变化过程，最终输出的数据结构
Reducer阶段，收到的数据结构和输出的数据结构
在这里插入图片描述

2、Mapper类实现

package com.atguigu.mapreduce.wordcount;

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

import java.io.IOException;

/**
 * KEYIN, map阶段输入的key的类型：LongWritable，偏移量，可以理解为txt文本内容中，字符的下标。下标按行累加
 * VALUEIN,map阶段输入value类型：Text
 * KEYOUT,map阶段输出的Key类型：Text
 * VALUEOUT,map阶段输出的value类型：IntWritable
 */
public class WordCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
	private Text outK = new Text();
	private IntWritable outV = new IntWritable(1);

	@Override
	protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
		//可以看出，这个案例中，key偏移量没有起作用
		// 1 获取一行
		// atguigu atguigu
		String line = value.toString();

		// 2 切割
		// atguigu
		// atguigu
		String[] words = line.split(" ");

		// 3 循环写出
		for (String word : words) {
			// 封装outk
			outK.set(word);

			// 写出
			context.write(outK, outV);
		}
	}
}

3、Reducer类实现

package com.atguigu.mapreduce.wordcount;

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

import java.io.IOException;

/**
 * KEYIN, reduce阶段输入的key的类型：Text
 * VALUEIN,reduce阶段输入value类型：IntWritable
 * KEYOUT,reduce阶段输出的Key类型：Text
 * VALUEOUT,reduce阶段输出的value类型：IntWritable
 */
public class WordCountReducer extends Reducer<Text, IntWritable,Text,IntWritable> {
	private IntWritable outV = new IntWritable();

	@Override
	protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {

		int sum = 0;
		// atguigu, (1,1)
		// 累加
		for (IntWritable value : values) {
			sum += value.get();
		}

		outV.set(sum);

		// 写出
		context.write(key,outV);
	}
}

4、WordCountDriver类实现

这里需要注意的是，这里的4和5两步骤。
4步骤，确定Mapper的输入类型，Mapper的输出类型要和Reducer的输入类型一致。
5步骤，确定Reducer的输出类型。

package com.atguigu.mapreduce.wordcount;

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;

import java.io.IOException;

public class WordCountDriver {

	public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {

		// 1 获取job
		Configuration conf = new Configuration();
		Job job = Job.getInstance(conf);

		// 2 设置jar包路径
		job.setJarByClass(WordCountDriver.class);

		// 3 关联mapper和reducer
		job.setMapperClass(WordCountMapper.class);
		job.setReducerClass(WordCountReducer.class);

		// 4 设置map输出的kv类型
		job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
		job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);

		// 5 设置最终输出的kV类型
		job.setOutputKeyClass(Text.class);
		job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

		// 6 设置输入路径和输出路径
//		FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("E:\\workspace\\data\\input\\inputword"));
//		FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("E:\\workspace\\data\\ouputword"));
		FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
		FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));

		// 7 提交job
		boolean result = job.waitForCompletion(true);

		System.exit(result ? 0 : 1);
	}
}

六、运行验证

1、本地运行

直接IDEA中，运行main函数即可
在这里插入图片描述在这里插入图片描述
在这里插入图片描述在这里插入图片描述

debug查看偏移量
可以发现，第二行的偏移量是11，因为，第一行2个test，一个空格，一个换行刚好10个
第二行的s就是11开始
在这里插入图片描述

可能出现的错误

java.lang.ClassNotFoundException: Class org.apache.hadoop.hdfs.DistributedFileSystem

我的完整pom

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <groupId>com.atguigu</groupId>
    <artifactId>MapReduceDemo</artifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>

    <properties>
        <maven.compiler.source>8</maven.compiler.source>
        <maven.compiler.target>8</maven.compiler.target>
    </properties>

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-client</artifactId>
            <version>3.1.3</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-mapreduce-client-app</artifactId>
            <version>3.1.3</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-yarn-server-resourcemanager</artifactId>
            <version>3.1.3</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>junit</groupId>
            <artifactId>junit</artifactId>
            <version>4.12</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.slf4j</groupId>
            <artifactId>slf4j-log4j12</artifactId>
            <version>1.7.30</version>
        </dependency>
    </dependencies>

    <build>
        <plugins>
            <plugin>
                <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
                <version>3.6.1</version>
                <configuration>
                    <source>1.8</source>
                    <target>1.8</target>
                </configuration>
            </plugin>
            <plugin>
                <artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId>
                <configuration>
                    <descriptorRefs>
                        <descriptorRef>jar-with-dependencies</descriptorRef>
                    </descriptorRefs>
                </configuration>
                <executions>
                    <execution>
                        <id>make-assembly</id>
                        <phase>package</phase>
                        <goals>
                            <goal>single</goal>
                        </goals>
                    </execution>
                </executions>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>
</project>

2、集群中运行

集群中运行，我们需要将代码制成jar包
然后，上传到器群中，运行即可。

1、生成jar包

打jar包有两种情况
1、不将相关依赖包生成到jar包中
这个情况比较常用，因为，集群上都有相关环境，所以，这样可以节省jar大小，从而上传快。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

2、将相关依赖包生成到jar包中
这种，比较少用。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

2、器群中测试jar包

Driver类修改如下
在这里插入图片描述
上传jar包
在这里插入图片描述
在集群中找可用文件
在这里插入图片描述

执行wc.jar任务

hadoop jar wc.jar com.atguigu.mapreduce.wordcount.WordCountDriver /input/hello.txt /output

在这里插入图片描述在这里插入图片描述

在企业中，差不多也是这样
本地搭建Hadoop的开发环境
分析数据的依赖关系，然后，编写MapReduce业务代码
上传集群，执行

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.coloradmin.cn/o/1715003.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

相关文章

软件架构设计属性之一：功能性属性浅析

软件架构设计属性之一：功能性属性浅析

引言 软件架构设计属性中的功能性属性是评估软件架构是否满足其预定功能需求的关键指标。功能性属性确保软件能够执行其设计中的任务&#xff0c;并提供所需的服务。以下是对软件架构设计中功能性属性的浅析&#xff1a; 一、定义 功能性属性是指软件系统所具备的功能特性&a…
阅读更多...
怎么将3D模型转换立面图---模大狮模型网

怎么将3D模型转换立面图---模大狮模型网

在建筑设计、室内设计以及产品建模等领域&#xff0c;经常需要将3D模型转换为立面图以进行展示、分析或交流。立面图能够清晰地呈现物体的外观和结构&#xff0c;是设计和施工中不可或缺的一部分。 一、导出3D模型 首先&#xff0c;需要将3D模型导出为CAD软件能够识别的格式。…
阅读更多...
如何配置才能连接远程服务器上的 redis server ？

如何配置才能连接远程服务器上的 redis server ？

文章目录 Intro修改点 Intro 以阿里云服为例。 首先&#xff0c;我在我买的阿里云服务器中以下载源码、手动编译的方式安装了 redis-server&#xff0c;操作流程见&#xff1a;Ubuntu redis 下载解压配置使用及密码管理 && 包管理工具联网安装。 接着&#xff0c;我…
阅读更多...
（函数）颠倒字符串顺序（C语言）

（函数）颠倒字符串顺序（C语言）

一、运行结果&#xff1b; 二、源代码&#xff1b; # define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS # include <stdio.h> # include <string.h>//声明颠倒函数; void reverse(char a[]) {//初始化变量值&#xff1b;int i, j;char t;//循环颠倒&#xff1b;for (i 0, j strl…
阅读更多...
Iphone自动化指令每隔固定天数打开闹钟关闭闹钟(二)

Iphone自动化指令每隔固定天数打开闹钟关闭闹钟(二)

1.首先在搜索和操作里搜索“查找日期日程" 1.1.然后过滤条件开始日期选择”是今天“ 1.2.增加过滤条件&#xff0c;日历是这里选择”工作“ 1.3.增加过滤条件&#xff0c;选择标题&#xff0c;是这里选择”workDay“ 1.4选中限制&#xff0c;日历日程只要一个&#xff0c;…
阅读更多...
Vue3实战笔记（51）—Vue 3封装带均线的k线图

Vue3实战笔记（51）—Vue 3封装带均线的k线图

文章目录 前言带均线的k线图总结 前言 继续封装一个封装带均线的k线图 带均线的k线图 EChartsCandlestickSh.vue&#xff1a; <template><div ref"chartContainer" style"width: 100%; height: 500px"></div></template><scr…
阅读更多...
专业的力量-在成为专家的道路上前进

专业的力量-在成为专家的道路上前进

专业的力量-在成为专家的道路上前进 我是穿拖鞋的汉子&#xff0c;魔都中坚持长期主义的汽车电子工程师。 老规矩&#xff0c;分享一段喜欢的文字&#xff0c;避免自己成为高知识低文化的工程师&#xff1a; 现在稀缺的已不再是信息资源&#xff0c;而是运用信息的能力。过去…
阅读更多...
C#多线程同步lock、Mutex

C#多线程同步lock、Mutex

C#使用多线程可以通过System.Threading命名空间下的Thread类来实现 lock和Mutex用于实现线程同步的机制&#xff1a; 上代码&#xff1a; class People{public People(int idd){id idd;}public int id;public int age;}class TestHelper{public TestHelper() { }List<Peo…
阅读更多...
AVB协议分析(一) FQTSS协议介绍

AVB协议分析(一) FQTSS协议介绍

FQTSS协议介绍 一、AVB整体架构二、概述三、协议作用及作用对象四、协议的实现五、参考文献&#xff1a; 一、AVB整体架构 可见FQTSS位于MAC层的上面&#xff0c;代码看不懂&#xff0c;咱们就从最底层开始&#xff0c;逐层分析协议&#xff0c;逐个击破&#xff0c;慢就是快。…
阅读更多...
11.RedHat认证-Linux文件系统(中)

11.RedHat认证-Linux文件系统(中)

11.RedHat认证-Linux文件系统(中) Linux的文件系统 格式化分区(1道题) #对于Linux分区来说&#xff0c;只有格式化之后才能使用&#xff0c;不格式化是无法使用的。 #Linux分区格式化之后就会变成文件系统&#xff0c;格式化的过程相当于对分区做了一个文件系统。 #Linux常见…
阅读更多...
【简单介绍下idm有那些优势】

【简单介绍下idm有那些优势】

&#x1f3a5;博主&#xff1a;程序员不想YY啊 &#x1f4ab;CSDN优质创作者&#xff0c;CSDN实力新星&#xff0c;CSDN博客专家 &#x1f917;点赞&#x1f388;收藏⭐再看&#x1f4ab;养成习惯 ✨希望本文对您有所裨益&#xff0c;如有不足之处&#xff0c;欢迎在评论区提出…
阅读更多...
SQL刷题笔记day6-1

SQL刷题笔记day6-1

1从不订购的客户 分析&#xff1a;从不订购&#xff0c;就是购买订单没有记录&#xff0c;not in 我的代码&#xff1a; select c.name as Customers from Customers c where c.id not in (select o.customerId from Orders o) 2 部门工资最高的员工 分析&#xff1a;每个部…
阅读更多...
三十三、openlayers官网示例Drawing Features Style——在地图上绘制图形，并修改绘制过程中的颜色

三十三、openlayers官网示例Drawing Features Style——在地图上绘制图形，并修改绘制过程中的颜色

这篇讲的是使用Draw绘制图形时根据绘制形状设置不同颜色。 根据下拉框中的值在styles对象中取对应的颜色对象&#xff0c;new Draw的时候将其设置为style参数。 const styles {Point: {"circle-radius": 5,"circle-fill-color": "red",},LineS…
阅读更多...
代码随想录算法训练营Day22|235.二叉搜索树的最近公共祖先、701.二叉搜索树中的插入操作、450.删除二叉搜索树中的节点

代码随想录算法训练营Day22|235.二叉搜索树的最近公共祖先、701.二叉搜索树中的插入操作、450.删除二叉搜索树中的节点

二叉搜索树的最近公共祖先 不考虑二叉搜索树这一条件的话&#xff0c;普通的二叉搜索树搜索最近的公共祖先就是昨日的做法&#xff0c;这种做法也能解决二叉搜索树的最近公共祖先。 class Solution { public:TreeNode* lowestCommonAncestor(TreeNode* root, TreeNode* p, Tr…
阅读更多...
基于Visual Studio版本的AI编程助手

基于Visual Studio版本的AI编程助手

Visual Studio 是一个出色的 IDE,可用于构建适用于 Windows、Mac、Linux、iOS 和 Android 的丰富、精美的跨平台应用程序。 使用一系列技术(例如 WinForms、WPF、WinUI、MAUI 或 Xamarin)构建丰富。 1、安装 点击上方工具栏拓展选项，选择管理拓展选项 接着在联机页面中搜索&q…
阅读更多...
基于transformers框架实践Bert系列6-完形填空

基于transformers框架实践Bert系列6-完形填空

本系列用于Bert模型实践实际场景&#xff0c;分别包括分类器、命名实体识别、选择题、文本摘要等等。&#xff08;关于Bert的结构和详细这里就不做讲解&#xff0c;但了解Bert的基本结构是做实践的基础&#xff0c;因此看本系列之前&#xff0c;最好了解一下transformers和Bert…
阅读更多...
网络故障与排除

网络故障与排除

一、Router-ID冲突导致OSPF路由环路 路由器收到相同Router-ID的两台设备发送的LSA&#xff0c;所以查看路由表看到的OSPF缺省路由信息就会不断变动。而当C1的缺省路由从C2中学到&#xff0c;C2的缺省路由又从C1中学到时&#xff0c;就形成了路由环路&#xff0c;因此出现路由不…
阅读更多...
如何找出真正的交易信号？Anzo Capital昂首资本总结7个

如何找出真正的交易信号？Anzo Capital昂首资本总结7个

匕首是一种新兴的价格走势形态&#xff0c;虽然不常见&#xff0c;但具有较高的统计可靠性。它通常预示着趋势的持续发展。该模式涉及到同时参考两个不同的时间周期进行交易&#xff0c;一个是短期&#xff0c;另一个是长期&#xff0c;比如一周时间框架与一天时间框架、一天时…
阅读更多...
【微机原理及接口技术】可编程计数器/定时器8253

【微机原理及接口技术】可编程计数器/定时器8253

【微机原理及接口技术】可编程计数器/定时器8253 文章目录 【微机原理及接口技术】可编程计数器/定时器8253前言一、8253的内部结构和引脚二、8253的工作方式三、8253的编程总结 前言 本篇文章就8253芯片展开&#xff0c;详细介绍8253的内部结构和引脚&#xff0c;8253的工作方…
阅读更多...
JRT性能演示

JRT性能演示

演示视频 君生我未生&#xff0c;我生君已老&#xff0c;这里是java信创频道JRT&#xff0c;真信创-不糊弄。 基础架构决定上层建筑&#xff0c;和给有些品种的植物种植一样&#xff0c;品种不对&#xff0c;施肥浇水再多&#xff0c;也是不可能长成参天大树的。JRT吸收了各方…
阅读更多...
推荐文章
最新文章

Copyright @ 2022~2023