MapReduce 기본 내용 소개(코드 포함)

이 기사의 내용은 MapReduce의 기본 내용(코드 포함)에 대한 소개입니다. 도움이 필요한 친구들이 참고할 수 있기를 바랍니다. O1, WordCount 프로그램

1.1 Wordcount 소스 프로그램

import java.io.IOException;
import java.util.Iterator;
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 WordCount() {
    }
     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(WordCount.TokenizerMapper.class);
        job.setCombinerClass(WordCount.IntSumReducer.class);
        job.setReducerClass(WordCount.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);
    }
    public static class TokenizerMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> {
        private static final IntWritable one = new IntWritable(1);
        private Text word = new Text();
        public TokenizerMapper() {
        }
        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 IntSumReducer() {
        }
        public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>.Context context) throws IOException, InterruptedException {
            int sum = 0;
            IntWritable val;
            for(Iterator i$ = values.iterator(); i$.hasNext(); sum += val.get()) {
                val = (IntWritable)i$.next();
            }
            this.result.set(sum);
            context.write(key, this.result);
        }
    }
}

1.2 프로그램 실행, 실행 as-& gt; Java 애플리케이션

1.3 패킹 프로그램 컴파일, jar 파일 생성

2 실행 프로그램

2.1 필수 텍스트 설정 단어 빈도를 계산하는 파일

wordfile1.txt

Spark Hadoop

Big Data

wordfile2.txt

Spark Hadoop

Big Cloud

2.2 hdfs를 시작하고 새 입력 폴더를 생성한 후 단어 빈도 파일을 업로드하세요

cd /usr /local/hadoop/

./sbin/start-dfs.sh

./bin/hadoop fs -mkdir 입력

./bin/hadoop fs -put /home/hadoop/wordfile1.txt 입력

./ bin/hadoop fs -put /home/hadoop/wordfile2.txt input

2.3 업로드된 단어 빈도 파일 보기:

hadoop@dblab-VirtualBox:/usr/local/hadoop$ ./bin/hadoop fs -ls .

2개 항목 발견

drwxr-xr-x - hadoop 슈퍼 그룹 0 2019-02-11 15:40 input
-rw-r--r-- 1 hadoop 슈퍼 그룹 5 2019-02-10 20:22 테스트. txt
hadoop@ dblab-VirtualBox:/usr/local/hadoop$ ./bin/hadoop fs -ls ./input
2개 항목 발견
-rw-r--r-- 1 hadoop 슈퍼 그룹 27 2019-02-11 15 :40 입력/ wordfile1.txt
-rw-r--r-- 1 hadoop 슈퍼그룹 29 2019-02-11 15:40 입력/wordfile2.txt

2.4 WordCount

./bin/hadoop jar /home/ 실행 hadoop/WordCount.jar 입력 출력

화면에 많은 정보가 입력됩니다

그러면 실행 결과를 볼 수 있습니다:

hadoop@dblab-VirtualBox:/usr/local/hadoop$ ./bin/hadoop fs -cat 출력/*

Hadoop 2

Spark 2

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