MapReduce经典案例分享


资源文件math 张三 99 李四 90 王五 90 赵六 60 资源文件china 张三 79 李四 75 王五 80 赵六 90 资源文件english 张三 89 李四 75 王五 70 赵六 90 分析： map 阶段将将学生姓名作为key 成绩作为value.这样Reduce阶段得到的数据就是 key:张三 value:{99,79,89} …… 在Reduce中将学生的成绩球平均值。   实现：

package com.bwzy.Hadoop;
import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;
import org.apache.hadoop.conf.Configured;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
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.Reducer.Context;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;
import org.apache.hadoop.util.Tool;
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;
import com.bwzy.hadoop.HeBing.Map;
import com.bwzy.hadoop.HeBing.Reduce;
public class AvgSorce extends Configured implements Tool {
    public static class Map extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
        public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException,InterruptedException {
            String line = value.toString();
            StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(line);
            while(tokenizer.hasMoreElements()){
                String strName = tokenizer.nextToken();
                String strSorce = tokenizer.nextToken();
                context.write(new Text(strName), new IntWritable(Integer.parseInt(strSorce)));
            }
        }
    }
    public static class Reduce extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
        public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context)
                throws IOException, InterruptedException {
            int sum = 0;
            int num = 0;
            for (IntWritable sorce : values) {
                sum+=sorce.get();
                num++;
            }
            context.write(key, new IntWritable((int)(sum/num)));
        }
    }
    @Override
    public int run(String[] arg0) throws Exception {
        Job job = new Job(getConf());
        job.setJobName("AvgSorce");
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
        job.setMapperClass(Map.class);
//        job.setCombinerClass(Reduce.class);
        job.setReducerClass(Reduce.class);
        job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
        job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);
        FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(arg0[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(arg0[1]));
        boolean success = job.waitForCompletion(true);
        return success ? 0 : 1;
    }
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        int ret = ToolRunner.run(new AvgSorce(), args);
        System.exit(ret);
    }
}

运行：   1：将程序打包 选中打包的类-->右击-->Export-->java-->JAR file--填入保存路径-->完成 2：将jar包拷贝到hadoop的目录下。（因为程序中用到来hadoop的jar包） 3：将资源文件上传到定义的hdfs目录下 创建hdfs目录命令（在hadoop已经成功启动的前提下）：hadoop fs -mkdir /自定义/自定义/input 上传本地资源文件到hdfs上：hadop fs -put -copyFromLocal /home/user/Document/math /自定义/自定义/input …… 4：运行MapReduce程序： hadoop jar /home/user/hadoop-1.0.4/AvgSorce.jar com.bwzy.hadoop.AvgSorce /自定义/自定义/input /自定义/自定义/output   说明：hadoop运行后会自动创建/自定义/自定义/output目录，在该目录下会有两个文件，其中一个文件中存放来MapReduce运行的结果。如果重新运行该程序，需要将/自定义/自定义/output目录删除，否则系统认为该结果已经存在了。 5：运行的结果为 张三 89 李四 80 王五 80

赵六 80

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