WordCount案例实操

1．需求

在给定的文本文件中统计输出每一个单词出现的总次数

（1）输入数据

（2）期望输出数据

atguigu   2

banzhang 1

cls   2

hadoop   1

jiao  1

ss    2

xue  1

2．需求分析

按照MapReduce编程规范，分别编写Mapper，Reducer，Driver，如图4-2所示。

图4-2 需求分析

3．环境准备

（1）创建maven工程

（2）在pom.xml文件中添加如下依赖

<dependencies>

      <dependency>

         <groupId>junit</groupId>

         <artifactId>junit</artifactId>

         <version>RELEASE</version>

      </dependency>

      <dependency>

         <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>

         <artifactId>log4j-core</artifactId>

         <version>2.8.2</version>

      </dependency>

      <dependency>

         <groupId>org.apache.hadoop</groupId>

         <artifactId>hadoop-common</artifactId>

         <version>2.7.2</version>

      </dependency>

      <dependency>

         <groupId>org.apache.hadoop</groupId>

         <artifactId>hadoop-client</artifactId>

         <version>2.7.2</version>

      </dependency>

      <dependency>

         <groupId>org.apache.hadoop</groupId>

         <artifactId>hadoop-hdfs</artifactId>

         <version>2.7.2</version>

      </dependency>

</dependencies>

（2）在项目的src/main/resources目录下，新建一个文件，命名为“log4j.properties”，在文件中填入。

log4j.rootLogger=INFO, stdout log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] – %m%n log4j.appender.logfile=org.apache.log4j.FileAppender log4j.appender.logfile.File=target/spring.log log4j.appender.logfile.layout=org.apache.log4j.PatternLayout log4j.appender.logfile.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] – %m%n

4．编写程序

（1）编写Mapper类

package com.atguigu.mapreduce; 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;   public class WordcountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable>{     Text k = new Text();   IntWritable v = new IntWritable(1);     @Override   protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {             // 1 获取一行       String line = value.toString();             // 2 切割       String[] words = line.split(” “);             // 3 输出       for (String word : words) {                   k.set(word);          context.write(k, v);       }   } }

（2）编写Reducer类

package com.atguigu.mapreduce.wordcount; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;   public class WordcountReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>{   int sum; IntWritable v = new IntWritable();     @Override   protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,Context context) throws IOException, InterruptedException {             // 1 累加求和       sum = 0;       for (IntWritable count : values) {          sum += count.get();       }             // 2 输出        v.set(sum);       context.write(key,v);   } }

（3）编写Driver驱动类

package com.atguigu.mapreduce.wordcount; 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 WordcountDriver {     public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {         // 1 获取配置信息以及封装任务       Configuration configuration = new Configuration();       Job job = Job.getInstance(configuration);         // 2 设置jar加载路径       job.setJarByClass(WordcountDriver.class);         // 3 设置map和reduce类       job.setMapperClass(WordcountMapper.class);       job.setReducerClass(WordcountReducer.class);         // 4 设置map输出       job.setMapOutputKeyClass(Text.class);       job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);         // 5 设置最终输出kv类型       job.setOutputKeyClass(Text.class);       job.setOutputValueClass(IntWritable.class);             // 6 设置输入和输出路径       FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));       FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));         // 7 提交       boolean result = job.waitForCompletion(true);         System.exit(result ? 0 : 1);   } }

5．本地测试

（1）如果电脑系统是win7的就将win7的hadoop jar包解压到非中文路径，并在Windows环境上配置HADOOP_HOME环境变量。如果是电脑win10操作系统，就解压win10的hadoop jar包，并配置HADOOP_HOME环境变量。

注意：win8电脑和win10家庭版操作系统可能有问题，需要重新编译源码或者更改操作系统。

（2）在Eclipse/Idea上运行程序

6．集群上测试

（0）用maven打jar包，需要添加的打包插件依赖

注意：标记红颜色的部分需要替换为自己工程主类

<build>

      <plugins>

         <plugin>

            <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>

            <version>2.3.2</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>

               <archive>

                  <manifest>

                    <mainClass>com.atguigu.mr.WordcountDriver</mainClass>

                  </manifest>

               </archive>

            </configuration>

            <executions>

               <execution>

                  <id>make-assembly</id>

                  <phase>package</phase>

                  <goals>

                     <goal>single</goal>

                  </goals>

               </execution>

            </executions>

         </plugin>

      </plugins>

  </build>

注意：如果工程上显示红叉。在项目上右键->maven->update project即可。

（1）将程序打成jar包，然后拷贝到Hadoop集群中

步骤详情：右键->Run as->maven install。等待编译完成就会在项目的target文件夹中生成jar包。如果看不到。在项目上右键-》Refresh，即可看到。修改不带依赖的jar包名称为wc.jar，并拷贝该jar包到Hadoop集群。

（2）启动Hadoop集群

（3）执行WordCount程序

[atguigu@hadoop102 software]$ hadoop jar  wc.jar

 com.atguigu.mr.WordcountDriver /user/atguigu/input /user/atguigu/output 注意：com.atguigu.mr.WordcountDriver要和自己工程的全类名一致。