通过在idea上搭建虚拟hadoop环境使用MapReduce做词频去重

news2024/11/27 8:28:11

idea上的MapReduce

一般在开发中，若是等到环境搭配好了再进行测试或者统计数据，数据处理等操作，那会很耽误时间，所以一般都是2头跑，1波人去在客户机上搭建环境，1波人通过在idea上搭建虚拟hadoop环境，然后再虚拟环境下编写测试功能代码

使用Java API实现MapReduce经典案例

【案例1：数据去重】

1）配置windows下的hadoop环境变量

步骤1：将hadoop的安装包解压到指定位置（本例指定位置是:C:\Program Files)

在这里插入图片描述

步骤2：新建系统环境变量HADOOP_HOME

在这里插入图片描述

步骤3：编辑系统环境变量path

在这里插入图片描述

步骤4：添加windows系统的依赖文件，在hadoop安装路径下添加winutils.exe,winutils.pdb和hadoop.dll共3个文件

在这里插入图片描述

注意：

1）一定要重启电脑让以上配置生效（有时候不用重启也可以）

2）在命令提示符cmd中找不到hadoop的版本不影响后续编程

在这里插入图片描述

2）配置好Maven

步骤1：将maven相关文件夹apache-maven-3.6.0放在D盘的根目录

步骤2：使用idea新建maven项目,并做如下maven设置

在这里插入图片描述

3）编辑pom.xml文件，添加Maven库依赖

在这里插入图片描述

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
        <artifactId>hadoop-common</artifactId>
        <version>3.1.3</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
        <artifactId>hadoop-hdfs</artifactId>
        <version>3.1.3</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
        <artifactId>hadoop-client</artifactId>
        <version>3.1.3</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>junit</groupId>
        <artifactId>junit</artifactId>
        <version>4.12</version>
    </dependency>
</dependencies>

4）Map阶段的实现：编写DedupMapper.java代码（教材P116

在这里插入图片描述

package com.xyzy;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import java.io.IOException;

public class DedupDriver {
 public static  void main (String[] args) throws IOException,
         ClassNotFoundException, InterruptedException {
     Configuration conf = new Configuration();
     Job job = Job.getInstance(conf);
     job.setJarByClass(DedupDriver.class);
     job.setMapperClass(DedupMapper.class);
     job.setReducerClass(DedupReducer.class);
     job.setOutputKeyClass(Text.class);
     job.setOutputValueClass(NullWritable.class);
     FileInputFormat.setInputPaths(job,new Path("D:/testdata/input"));
     FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("D:/testdata/output2"));
     boolean res = job.waitForCompletion(true);
     System.exit(res ? 0 : 1);
 }
}

5）Reduce阶段的实现：编写DedupReducer.java代码（教材P117)

在这里插入图片描述

package com.xyzy;

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

import java.io.IOException;

public class DedupMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text,NullWritable> {
    private static Text field = new Text();
    @ Override
    protected void map(LongWritable key, Text value , Context context)
            throws IOException, InterruptedException{
        field = value;
        context.write(field, NullWritable.get());
    }
}

6）驱动类的实现：编写DedupDriver.java代码（教材P117）

在这里插入图片描述

package com.xyzy;

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

public class DedupReducer extends Reducer<Text,NullWritable, Text,NullWritable> {
    @ Override
    protected void reduce(Text key, Iterable<NullWritable>value,Context context) throws
            IOException, InterruptedException{
        context.write(key, NullWritable.get());
    }
}