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MapReduce是一种编程模型，用于处理和生成大规模数据集，它由Google提出，并在Hadoop等分布式计算框架中得到了广泛应用，MapReduce的核心思想是将任务分成两个阶段：Map阶段和Reduce阶段，在Map阶段，输入数据被分割成小块并分配给多个Mapper进行处理；在Reduce阶段，Mapper的输出结果被汇总并传递给Reducer进行最终处理。

本文将通过一个具体的MapReduce统计样例代码来展示如何使用MapReduce进行数据处理，假设我们有一个文本文件，其中每一行包含一个单词，我们希望统计每个单词出现的次数。

MapReduce统计样例代码

1.1 Mapper类

Mapper类负责读取输入数据并将其转换为键值对形式，在这个例子中，我们将每行文本中的单词作为键，值为1。

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import java.io.IOException;
public class WordCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
    private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
    private Text word = new Text();
    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        String line = value.toString();
        String[] words = line.split("\\s+");
        for (String w : words) {
            word.set(w);
            context.write(word, one);
        }
    }
}

1.2 Reducer类

Reducer类负责接收Mapper的输出，并对相同键的值进行汇总，在这个例子中，我们将相同单词的出现次数累加。

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import java.io.IOException;
public class WordCountReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        int sum = 0;
        for (IntWritable val : values) {
            sum += val.get();
        }
        context.write(key, new IntWritable(sum));
    }
}

1.3 Driver类

Driver类负责配置作业并启动MapReduce任务，在这个例子中，我们将设置输入路径、输出路径以及Mapper和Reducer类。

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
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;
public class WordCountDriver {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        if (args.length != 2) {
            System.err.println("Usage: WordCount <input path> <output path>");
            System.exit(-1);
        }
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf, "Word Count");
        job.setJarByClass(WordCountDriver.class);
        job.setMapperClass(WordCountMapper.class);
        job.setCombinerClass(WordCountReducer.class); // Optional: use combiner to reduce network traffic
        job.setReducerClass(WordCountReducer.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}

运行MapReduce任务

要运行这个MapReduce任务，我们需要将代码编译打包成一个JAR文件，然后使用Hadoop命令提交作业，假设我们已经将上述代码保存为WordCountDriver.java，并且已经编译打包成wordcount.jar。

hadoop jar wordcount.jar WordCountDriver /input/path /output/path

结果分析

运行完成后，我们可以查看输出目录中的文件，通常是一个名为part-r-00000的文件，里面包含了每个单词及其出现的次数。

apple  2
banana 3
orange 1

相关问答FAQs

Q1: MapReduce中的Mapper和Reducer分别是什么？

A1: Mapper是MapReduce任务的第一个阶段，负责读取输入数据并将其转换为键值对形式，Reducer是MapReduce任务的第二个阶段，负责接收Mapper的输出，并对相同键的值进行汇总或处理。

Q2: 为什么需要Combiner？

A2: Combiner是一个可选的组件，它在Mapper和Reducer之间运行，用于减少网络传输的数据量，Combiner可以对Mapper的输出进行局部汇总，从而减少发送到Reducer的数据量，提高整体性能。

小伙伴们，上文介绍了“mapreduce mapper的key_MapReduce统计样例代码”的内容，你了解清楚吗？希望对你有所帮助，任何问题可以给我留言，让我们下期再见吧。