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Java版本代碼

先是準備一個數據集，包含著已經切割好的詞匯，這里我們設置文件的格式是txt格式的。文件名是WordMRDemo．txt，內容是下面簡短的一句話，以空格分割開：

hello my name is spacedong  welcome to the spacedong  thank you

引入Hadoop的依賴包

／／這里使用的是2．6．5的依賴包，你可以使用其他版本的
      ＜dependency＞
           ＜groupId＞org．apache．hadoop＜／groupId＞
           ＜artifactId＞hadoop－common＜／artifactId＞
           ＜version＞2．6．5＜／version＞
       ＜／dependency＞
       ＜dependency＞
           ＜groupId＞org．apache．hadoop＜／groupId＞
           ＜artifactId＞hadoop－client＜／artifactId＞
           ＜version＞2．6．5＜／version＞
       ＜／dependency＞

（溫馨提示：代碼部分可左右滑動）

新建WordMapper．java文件，代碼的作用是進行以空格的形式進行分詞。

public class WordMapper extends Mapper＜LongWritable， Text， Text， IntWritable＞ ｛
   ＠Override
   protected void map（LongWritable key， Text value， Mapper．Context context）
           throws java．io．IOException， InterruptedException ｛
       String line ＝ value．toString（）；
       ／／StringTokenizer默認按照空格來切
       StringTokenizer st ＝ new StringTokenizer（line）；
       while （st．hasMoreTokens（）） ｛
           String world ＝ st．nextToken（）；
           ／／map輸出
           context．write（new Text（world）， new IntWritable（1））；
       ｝
   ｝
｝

新建WordReduce．java文件，作用是進行詞匯的統計。

public class WordReduce extends Reducer＜Text， IntWritable， Text， IntWritable＞ ｛
   ＠Override
   protected void reduce（Text key， Iterable＜IntWritable＞ iterator， Context context）
           throws java．io．IOException ，InterruptedException ｛
       int sum ＝ 0 ；
       for（IntWritable i：iterator）｛
           sum＋＝i．get（）；
       ｝
       context．write（key， new IntWritable（sum））；
   ｝
 ｝

新建WordMRDemo．java文件，作用是運行Job，開始分析句子。

public class WordMRDemo ｛
   public static void main（String［］ args） ｛
       Configuration conf ＝ new Configuration（）；
       ／／設置mapper的配置，既就是hadoop／conf／mapred－site．xml的配置信息
       conf．set（＂mapred．job．tracker＂， ＂hadoop：9000＂）；
       try ｛
           ／／新建一個Job工作
           Job job ＝ new Job（conf）；
           ／／設置運行類
           job．setJarByClass（WordMRDemo．class）；
           ／／設置要執行的mapper類
           job．setMapperClass（WordMapper．class）；
           ／／設置要執行的reduce類
           job．setReducerClass（WordReduce．class）；
           ／／設置輸出key的類型
           job．setMapOutputKeyClass（Text．class）；
           ／／設置輸出value的類型
           job．setMapOutputValueClass（IntWritable．class）；
           ／／設置ruduce任務的個數，默認個數為一個（一般reduce的個數越多效率越高）
           ／／job．setNumReduceTasks（2）；
           ／／mapreduce 輸入數據的文件／目錄，注意，這里可以輸入的是目錄。
           FileInputFormat．addInputPath（job， new Path（＂F：BigDataWorkPlacedatainput＂））；
           ／／mapreduce 執行后輸出的數據目錄，不能預先存在，否則會報錯。
           FileOutputFormat．setOutputPath（job， new Path（＂F：BigDataWorkPlacedataout＂））；
           ／／執行完畢退出
           System．exit（job．waitForCompletion（true） ？ 0 ： 1）；
       ｝ catch （Exception e） ｛
           e．printStackTrace（）；
       ｝
   ｝
｝

最后執行WordMRDemo．java文件，然后得到的結果是out文件夾內的內容，它長這個樣子：

out的文件目錄

打開part－r－00000文件的內容如下

具體的文件內容Python代碼版本

新建map．py文件，進行詞匯的切割。

for line in sys．stdin：
   time．sleep（1000）
   ss ＝ line．strip（）．split（＇ ＇）
   for word in ss：
       print ＇ ＇．join（［word．strip（）， ＇1＇］）

新建red．py文件，進行詞匯的統計。

cur＿word ＝ None
sum ＝ 0
for line in sys．stdin：
   ss ＝ line．strip（）．split（＇ ＇）
   if len（ss） ！＝ 2：
       continue
   word， cnt ＝ ss
   if cur＿word ＝＝ None：
       cur＿word ＝ word
   if cur＿word ！＝ word：
       print ＇ ＇．join（［cur＿word， str（sum）］）
       cur＿word ＝ word
       sum ＝ 0
   sum ＋＝ int（cnt）
print ＇ ＇．join（［cur＿word， str（sum）］）

新建run．sh文件，直接運行即可。

HADOOP＿CMD＝＂／usr／local／src／hadoop－2．6．5／bin／hadoop＂
STREAM＿JAR＿PATH＝＂／usr／local／src／hadoop－2．6．5／share／hadoop／tools／lib／hadoop－streaming－2．6．5．jar＂
INPUT＿FILE＿PATH＿1＝＂／test．txt＂
OUTPUT＿PATH＝＂／output＂
＄HADOOP＿CMD fs －rmr －skipTrash ＄OUTPUT＿PATH
＃ Step 1．
＄HADOOP＿CMD jar ＄STREAM＿JAR＿PATH
   －input ＄INPUT＿FILE＿PATH＿1
   －output ＄OUTPUT＿PATH
   －mapper ＂python map．py＂
   －reducer ＂python red．py＂
   －file ．／map．py
   －file ．／red．py

以上的是演示demo的核心代碼，完整的代碼可以上github的代碼倉庫上獲取。

GitHub地址為：http：／／github．com／cassieeric／bigDaaNotes

以上的文章是MapReduce系列的第一篇，下篇預告是MapReduce的編程模型，敬請期待！

福利

看完后，是否對 MapReduce 有了初步的了解呢？最后送一本電子書給大家《Hadoop的技術內幕：深入解析MapReduce架構設計及實現原理》，在公眾號后臺回復 MapReduce 關鍵字即可獲取。

參考資料：

Hadoop的技術內幕：深入解析MapReduce架構設計及實現原理

題圖：cosmin Paduraru