文章目录
- 一、提出任务
- 二、完成任务
- (一)准备数据
- 1、在虚拟机上创建文本文件
- 2、上传文件到HDFS指定目录
- (二)实现步骤
- 1、创建Maven项目
- 2、添加相关依赖
- 3、创建日志属性文件
- 4、创建成绩映射器类
- 5、创建成绩驱动器类
- 6、启动成绩驱动器类,查看结果
- 7、创建成绩归并器类
- 8、修改成绩驱动器类
- 9、启动成绩驱动器列,查看结果
一、提出任务
- 成绩表,包含六个字段(姓名、语文、数学、英语、物理、化学),有五条记录
- 利用MR框架,计算每个同学的总分与平均分
二、完成任务
(一)准备数据
- 启动hadoop服务
1、在虚拟机上创建文本文件
- 创建
calcscore
目录,在里面创建score.txt
文件
- 注意:每列之间故意隔两个空格
2、上传文件到HDFS指定目录
- 创建
/calcscore/input
目录,执行命令:hdfs dfs -mkdir -p /calcscore/input
- 将文本文件
score.txt
,上传到HDFS的/calcscore/input
目录
(二)实现步骤
1、创建Maven项目
-
Maven项目 -
CalcScore
-
单击【Finish】按钮
2、添加相关依赖
- 在
pom.xml
文件里添加hadoop
和junit
依赖
<dependencies>
<!--hadoop客户端-->
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-client</artifactId>
<version>3.3.4</version>
</dependency>
<!--单元测试框架-->
<dependency>
<groupId>junit</groupId>
<artifactId>junit</artifactId>
<version>4.13.2</version>
</dependency>
</dependencies>
3、创建日志属性文件
- 在
resources
目录里创建log4j.properties
文件
log4j.rootLogger=ERROR, stdout, logfile
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/calcscore.log
log4j.appender.logfile.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.logfile.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n
4、创建成绩映射器类
- 在
net.hw.mr
里创建ScoreMapper
类
package net.hw.mr;
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;
/**
* 功能:成绩映射器类
* 作者:华卫
* 日期:2022年12月17日
*/
public class ScoreMapper extends Mapper <LongWritable, Text, Text, IntWritable>{
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
// 获取行内容
String line = value.toString();
// 按空格拆分得到字段数组
String[] fields = line.split(" ");
// 获取姓名
String name = fields[0].trim();
// 遍历各科成绩
for (int i = 1; i < fields.length; i++) {
// 获取成绩
int score = Integer.parseInt(fields[i].trim());
// 写入<姓名,成绩>键值对
context.write(new Text(name), new IntWritable(score));
}
}
}
5、创建成绩驱动器类
- 在
net.hw.mr
包里创建ScoreDriver
类
package net.hw.mr;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
import org.apache.hadoop.fs.FileStatus;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IOUtils;
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.net.URI;
/**
* 功能:成绩驱动器类
* 作者:华卫
* 日期:2022年12月17日
*/
public class ScoreDriver {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 创建配置对象
Configuration conf = new Configuration();
// 设置数据节点主机名属性
conf.set("dfs.client.use.datanode.hostname", "true");
// 获取作业实例
Job job = Job.getInstance(conf);
// 设置作业启动类
job.setJarByClass(ScoreDriver.class);
// 设置Mapper类
job.setMapperClass(ScoreMapper.class);
// 设置map任务输出键类型
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
// 设置map任务输出值类型
job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
// 定义uri字符串
String uri = "hdfs://master:9000";
// 创建输入目录
Path inputPath = new Path(uri + "/calcscore/input");
// 创建输出目录
Path outputPath = new Path(uri + "/calcscore/output");
// 获取文件系统
FileSystem fs = FileSystem.get(new URI(uri), conf);
// 删除输出目录(第二个参数设置是否递归)
fs.delete(outputPath, true);
// 给作业添加输入目录(允许多个)
FileInputFormat.addInputPath(job, inputPath);
// 给作业设置输出目录(只能一个)
FileOutputFormat.setOutputPath(job, outputPath);
// 等待作业完成
job.waitForCompletion(true);
// 输出统计结果
System.out.println("======统计结果======");
FileStatus[] fileStatuses = fs.listStatus(outputPath);
for (int i = 1; i < fileStatuses.length; i++) {
// 输出结果文件路径
System.out.println(fileStatuses[i].getPath());
// 获取文件系统数据字节输入流
FSDataInputStream in = fs.open(fileStatuses[i].getPath());
// 将结果文件显示在控制台
IOUtils.copyBytes(in, System.out, 4096, false);
}
}
}
6、启动成绩驱动器类,查看结果
- 运行
ScoreDriver
类
7、创建成绩归并器类
- 在
net.hw.mr
包里创建ScoreReducer
类
package net.hw.mr;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import java.io.IOException;
import java.text.DecimalFormat;
/**
* 功能:成绩归并器类
* 作者:华卫
* 日期:2022年12月17日
*/
public class ScoreReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, NullWritable> {
@Override
protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
// 声明变量
int count = 0; // 科目数
int sum = 0; // 总分
double avg = 0; // 平均分
// 遍历迭代器计算总分
for (IntWritable value : values) {
count++; // 科目数累加
sum += value.get(); // 总分累加
}
// 计算平均分
avg = sum * 1.0 / count;
// 创建小数格式对象
DecimalFormat df = new DecimalFormat("#.#");
// 拼接每个学生总分与平均分成绩信息
String scoreInfo = "(" + key + "," + sum + "," + df.format(avg) + ")";
// 写入键值对
context.write(new Text(scoreInfo), NullWritable.get());
}
}
8、修改成绩驱动器类
- 设置Reducer类及其输出键值类型
9、启动成绩驱动器列,查看结果
- 运行
ScoreDriver
类
- 利用HDFS Shell命令查看结果文件内容