MapReduce是一种用于处理大规模数据集的并行编程模型，其特点高效性和可扩展性，在本文中，我们将深入了解MapReduce，并使用Java编写一个简单的MapReduce程序,需要的朋友可以参考下
Maven项目下所需依赖
数据类型
一、Mapper类
二、Reducer类
三、执行类
程序执行结果
一个Maprduce程序主要包括三部分：Mapper类、Reducer类、执行类。
Maven项目下所需依赖
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<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-client</artifactId>
<version>3.3.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>junit</groupId>
<artifactId>junit</artifactId>
<version>4.12</version>
<scope>test</scope>
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<groupId>org.slf4j</groupId>
<artifactId>slf4j-api</artifactId>
<version>1.7.30</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>junit</groupId>
<artifactId>junit</artifactId>
<version>3.8.2</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>junit</groupId>
<artifactId>junit</artifactId>
<version>4.12</version>
<scope>compile</scope>
</dependency>
</dependencies>
数据类型
Text： 一种可变长度的字节数组，用于表示文本数据。相当于Java中的String。
LongWritable、IntWritable、FloatWritable、DoubleWritable： 分别用于表示长整型、整型、浮点型和双精度浮点型数据。相当于Java中的long、int、float和double。
BooleanWritable： 用于表示布尔类型数据。相当于Java中的boolean。
NullWritable： 用于表示空值，通常用于表示Map任务的输出中间结果数据中的值为空。相当于Java中的null。
ArrayWritable： 用于表示数组类型数据。相当于Java中的数组。
MapWritable： 一种可序列化的Map数据结构，可以作为Map任务的输出（中间结果数据）或Reduce任务的输入。相当于Java中的Map<>。
WritableComparable： 一种可序列化的、可比较的数据类型接口，可以作为Map任务或Reduce任务的输入输出数据类型。
一、Mapper类
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import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.util.StringUtils;
import java.io.IOException;
public class WordCountMapper extends Mapper<LongWritable,Text,Text,LongWritable> {
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
//如果当前数据不为空
if (value!=null){
//获取每一行的数据
String line = value.toString();
//将一行数据根据空格分开
// String[] words = line.split(" ");
String[] words = StringUtils.split(line,' ');//hadoop的StringUtils.split方法对大数据来说比Java自带的拥有更好的性能
//输出键值对
for (String word : words) {
context.write(new Text(word),new LongWritable(1));
}
}
}
}
二、Reducer类
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import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import java.io.IOException;
public class WordCountReducer extends Reducer<Text, LongWritable,Text,LongWritable> {
@Override
protected void reduce(Text key, Iterable<LongWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
//累加单词的数量
long sum = 0;
//遍历单词计数数组,将值累加到sum中
for (LongWritable value : values) {
sum += value.get();
}
//输出每次最终的计数结果
context.write(key,new LongWritable(sum));
}
}
三、执行类
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import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.conf.Configured;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
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 org.apache.hadoop.util.Tool;
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;
public class WordCountRunner extends Configured implements Tool {
public static void main(String[] args) throws Exception {
ToolRunner.run(new Configuration(),new WordCountRunner(),args);
}
@Override
public int run(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf, "word count");
job.setJarByClass(WordCountRunner.class);
job.setMapperClass(WordCountMapper.class);
job.setReducerClass(WordCountReducer.class);
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(LongWritable.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(LongWritable.class);
//设置统计文件输入的路径,将命令行的第一个参数作为输入文件的路径
//读取maven项目下resources目录的文档
String path = getClass().getResource("/words.txt").getPath();
FileInputFormat.setInputPaths(job,path);
//设置结果数据存放路径,将命令行的第二个参数作为数据的输出路径
//输出目录必须不存在!!!
FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path("./output"));
return job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1;
}
}
程序执行结果
.part-r-00000.crc： 是Reduce任务输出结果文件的校验文件，用于校验Reduce任务输出结果文件的完整性和正确性。该文件由Hadoop框架自动生成，不需要手动创建，其内容是Reduce任务输出结果文件的校验和信息。
._SUCCESS.crc： 是表示任务执行成功的标志文件的校验文件，用于校验标志文件的完整性和正确性。该文件由Hadoop框架自动生成，其内容是标志文件的校验和信息。
_SUCCESS： 表示任务执行成功的标志文件，文件内容为空。
part-r-00000： 表示Reduce任务的输出结果文件，其中“00000”表示该文件是第一个Reduce任务的输出结果文件，如果有多个Reduce任务，则会生成多个该类型的文件，文件内容为每个单词出现的次数。
