大数据实验5实验报告：MapReduce 初级编程实践

林子雨大数据原理与技术第三版实验5实验报告 大数据技术与原理实验报告 MapReduce 初级编程实践 姓名: 实验环境：  操作系统：Linux（建议Ubuntu16.04）；  Hadoop版本：3.2.2； 实验内容与完成情况： （一）编程实现文件合并和去重操作 对于两个输入文件，即文件 A 和文件 B，请编写 MapReduce 程序，对两个文件进行合并， 并剔除其中重复的内容，得到一个新的输出文件 C。下面是输入文件和输出文件的一个样例 供参考。 输入文件 A 的样例如下： 【MapReduce初级编程实践】是大数据处理中的一项基础任务，主要应用于大规模数据集的并行计算。在这个实验中，我们关注的是如何利用MapReduce来实现文件的合并与去重操作。MapReduce是一种分布式计算模型，由Google提出，由Hadoop框架进行实现。在这个实验中，我们使用了Hadoop 3.2.2版本。 实验的目标是合并两个输入文件A和B，并去除其中重复的内容，生成一个新的输出文件C。输入文件A和B包含一些日期和对应的字符，例如： ``` 20170101 x 20170102 y ... ``` 输出文件C应合并A和B的内容，同时消除重复的行，例如： ``` 20170101 x 20170101 y 20170102 y ... ``` 实现这一功能的关键在于Map和Reduce两个阶段。在Map阶段，Java代码中定义了一个`Mapper`类，该类将输入的每一对键值（在这种情况下，键通常是文件块的偏移量，值是文本行）映射到新的键值对。在这个例子中，我们将输入的值（日期+字符）复制到输出的键上，而值则设置为空字符串。这样做是因为我们只需要基于日期+字符的唯一性来判断是否重复，无需保留原始数据。 在Reduce阶段，定义了一个`Reducer`类，它的任务是对Map阶段产生的中间键值对进行聚合。由于Map阶段已经确保每个键只对应一个值（这里为空字符串），所以Reduce阶段只需将相同的键输出一次即可，从而实现了去重。 以下是MapReduce程序的关键部分： ```java public static class Map extends Mapper<Object, Text, Text, Text> { // 这里实现map方法，将输入的value复制到输出的key上 public void map(Object key, Text value, Context content) throws IOException, InterruptedException { text = value; content.write(text, new Text("")); } } public static class Reduce extends Reducer<Text, Text, Text, Text> { // 这里实现reduce方法，将输入的key复制到输出的key上 public void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException { context.write(key, new Text("")); } } ``` 运行这个MapReduce作业时，我们需要配置Hadoop环境，指定输入文件（A和B）的位置以及输出文件（C）的路径。通过Hadoop的`Job`类和相关输入输出格式类，可以设置这些参数并提交作业到Hadoop集群执行。 总结起来，这个实验不仅介绍了MapReduce的基本概念，还展示了如何用Java实现MapReduce任务，以解决实际问题。通过这种方式，学习者能够深入理解大数据处理中的并行化计算原理，为后续更复杂的分布式数据处理任务打下基础。