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标题 "5.docx.zip" 暗示这是一个包含有 "5.docx" 文件的压缩文档，格式为 ZIP。ZIP 是一种常见的文件压缩格式，用于将一个或多个文件打包在一起，以便于存储、传输或分发。它通过压缩数据来减小文件大小，从而节省存储空间。ZIP 文件可以包含多种类型的文件，比如文档、图片、音频、视频等。描述中的 "5.docx" 提到了一个 Microsoft Word 文档，这种文件通常用于创建和编辑文本内容，包括报告、论文、信件等。DOCX 是 Word 的默认文件扩展名，它基于 Office Open XML 格式，与早期的 .doc 格式相比，提供了更好的兼容性和文件压缩功能。在标签部分为空的情况下，我们无法获得额外的信息，因此我们将重点放在压缩文件的子文件 "java" 上。这可能指的是 Java 编程语言的源代码文件或者与 Java 相关的资料。Java 是一种广泛使用的面向对象的编程语言，由 Sun Microsystems（后被 Oracle 收购）开发，它的设计目标是具有简单性、健壮性、安全性、可移植性等特性。Java 应用程序可以在任何支持 Java 运行环境（JRE，Java Runtime Environment）的设备上运行，无论该设备是个人电脑、服务器、移动设备还是嵌入式系统。 Java 的特点和应用包括： 1. **跨平台性**：Java 通过“一次编写，到处运行”的理念实现平台无关性，这意味着在任何支持 Java 的平台上，编译后的字节码都可以无差别地运行。 2. **面向对象**：Java 强调面向对象编程（OOP），使得代码结构清晰，易于维护和复用。 3. **安全性**：Java 设计时考虑了安全因素，例如内存管理机制防止了指针操作带来的安全隐患，沙箱模型则保护了运行环境。 4. **自动内存管理**：Java 采用垃圾回收机制自动管理内存，避免了程序员手动释放内存可能导致的问题。 5. **丰富的类库**：Java 标准版（Java SE）、企业版（Java EE）和微型版（Java ME）提供了一系列内置类库，涵盖了网络、数据库连接、多线程、图形用户界面（GUI）等多个领域。如果你的 ZIP 文件中的 "java" 是一个源代码文件，那么它可能是.java 扩展名的，这样的文件包含了可读的文本代码，可以使用 Java 编译器（javac）转换成字节码（.class 文件），然后由 Java 虚拟机（JVM）执行。如果 "java" 是一个目录，那么可能包含了多个相关的源代码文件以及项目配置文件。这个 ZIP 文件可能包含了关于一个 Java 项目的源代码，或者是关于 Java 编程的教程、示例代码或者文档。如果你想进一步了解其中的内容，你需要解压文件并查看具体的文件类型和内容。如果你对 Java 编程有任何疑问或者需要学习相关知识，可以从基础语法、面向对象编程、异常处理、集合框架、IO 流、多线程等方面入手。

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5.docx.zip （1个子文件）

java

5.docx 1.28MB

大数据技术与原理实验报告

题目:

MapReduce 初级编程实践

姓名:

朱小凡

日期:

2022/5/9

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：

20170101 x

20170102 y

20170103 x

20170104 y

20170105 z

20170106 x

输入文件 B 的样例如下：

20170101 y

20170102 y

20170103 x

20170104 z

20170105 y

根据输入文件 A 和 B 合并得到的输出文件 C 的样例如下：

20170101 x

20170101 y

20170102 y

20170103 x

20170104 y

20170104 z

20170105 y

20170105 z

20170106 x

实现上述操作的 Java 代码如下：

1. import java.io.IOException;

3. import org.apache.hadoop.conf.Configuration;

4. import org.apache.hadoop.fs.Path;

5. import org.apache.hadoop.io.IntWritable;

6. import org.apache.hadoop.io.Text;

7. import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;

8. import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

9. import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

10. import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;

11. import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;

12. import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

13.

14. public class Merge {

15.

16. /**

17. * @param args

18. * 对 A,B 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

19. */

20. //在这重载 map 函数，直接将输入中的 value 复制到输出数据的 key 上注意在 map 方法中

要抛出异常：throws IOException,InterruptedException

21. public static class Map extends Mapper<Object, Text, Text, Text> {

22. private static Text text = new Text();

23. public void map(Object key, Text value, Context content) throws IOEx

ception, InterruptedException {

24.

25. text = value;

26. content.write(text, new Text(""));

27. }

28. }

29. //在这重载 reduce 函数，直接将输入中的 key 复制到输出数据的 key 上注意在 reduce

方法上要抛出异常：throws IOException,InterruptedException

30. public static class Reduce extends Reducer<Text, Text, Text, Text> {

31. public void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context)

throws IOException, InterruptedException {

32. context.write(key, new Text(""));

33. }

34. }

35.

36. public static void main(String[] args) throws Exception{

37.

38. // TODO Auto-generated method stub

39. Configuration conf = new Configuration();

40. conf.set("fs.defaultFS","hdfs://localhost:9000");

41. String[] otherArgs = new String[]{"input","output"}; /* 直接设置输入

参数 */

42. if (otherArgs.length != 2) {

43. System.err.println("Usage: wordcount <in> <out>");

44. System.exit(2);

45. }

46. Job job = Job.getInstance(conf,"Merge and duplicate removal");

47. job.setJarByClass(Merge.class);

48. job.setMapperClass(Map.class);

49. job.setCombinerClass(Reduce.class);

50. job.setReducerClass(Reduce.class);

51. job.setOutputKeyClass(Text.class);

52. job.setOutputValueClass(Text.class);

53. FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));

54. FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));

55. System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);

56. }

57. }

运行结果：

图 1：文件合并去重 java 运行结果

图 2：文件合并输出结果

（二）编程实现对输入文件的排序

现在有多个输入文件，每个文件中的每行内容均为一个整数。要求读取所有文件中的整

数，进行升序排序后，输出到一个新的文件中，输出的数据格式为每行两个整数，第一个数

字为第二个整数的排序位次，第二个整数为原待排列的整数。下面是输入文件和输出文件的

一个样例供参考。

输入文件 1 的样例如下：

输入文件 2 的样例如下：

输入文件 3 的样例如下：

根据输入文件 1、2 和 3 得到的输出文件如下：

1 1

2 4

3 5

4 12

5 16

6 25

7 33

8 37

9 39

10 40

11 45

JAVA 代码如下：

1. import java.io.IOException;

2. import org.apache.hadoop.conf.Configuration;

3. import org.apache.hadoop.fs.Path;

4. import org.apache.hadoop.io.IntWritable;

5. import org.apache.hadoop.io.Text;

6. import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;

7. import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

8. import org.apache.hadoop.mapreduce.Partitioner;

9. import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

10. import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;

11. import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

12. import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;

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