hadoop的wordcount实例代码_Java教程

可以通过一个简单的例子来说明MapReduce到底是什么：

　　我们要统计一个大文件中的各个单词出现的次数。由于文件太大。我们把这个文件切分成如果小文件，然后安排多个人去统计。这个过程就是”Map”。然后把每个人统计的数字合并起来，这个就是“Reduce"。

　　上面的例子如果在MapReduce去做呢，就需要创建一个任务job，由job把文件切分成若干独立的数据块，并分布在不同的机器节点中。然后通过分散在不同节点中的Map任务以完全并行的方式进行处理。MapReduce会对Map的输出地行收集，再将结果输出送给Reduce进行下一步的处理。

　　对于一个任务的具体执行过程，会有一个名为"JobTracker"的进程负责协调MapReduce执行过程中的所有任务。若干条TaskTracker进程用来运行单独的Map任务，并随时将任务的执行情况汇报给JobTracker。如果一个TaskTracker汇报任务失败或者长时间未对本身任务进行汇报，JobTracker会启动另外一个TaskTracker重新执行单独的Map任务。

下面的具体的代码实现：

1. 编写wordcount的相关job

(1)eclipse下创建相关maven项目，依赖jar包如下（也可参照hadoop源码包下的hadoop-mapreduce-examples项目的pom配置）

　　注意：要配置一个maven插件maven-jar-plugin，并指定mainClass

									<dependencies>

									  <dependency>

									   <groupId>junit</groupId>

									   <artifactId>junit</artifactId>

									   <version>4.11</version>

									  </dependency>

									  <dependency>

									    <groupId>org.apache.hadoop</groupId>

									    <artifactId>hadoop-mapreduce-client-core</artifactId>

									    <version>2.5.2</version>

									  </dependency>

									  <dependency>

									    <groupId>org.apache.hadoop</groupId>

									    <artifactId>hadoop-common</artifactId>

									    <version>2.5.2</version>

									  </dependency>

									 </dependencies>

									 <build>

									   <plugins>

									     <plugin>

									  <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>

									   <artifactId>maven-jar-plugin</artifactId>

									   <configuration>

									    <archive>

									     <manifest>

									      <mainClass>com.xxx.demo.hadoop.wordcount.WordCount</mainClass>

									     </manifest>

									    </archive>

									   </configuration>

									  </plugin>

									   </plugins>

									 </build>

(2)根据MapReduce的运行机制，一个job至少要编写三个类分别用来完成Map逻辑、Reduce逻辑、作业调度这三件事。

Map的代码可继承org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper类

									public static class TokenizerMapper

									    extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{

									  private final static IntWritable one = new IntWritable(1);

									  private Text word = new Text();

									   //由于该例子未用到key的参数，所以该处key的类型就简单指定为Object

									  public void map(Object key, Text value, Context context

									          ) throws IOException, InterruptedException {

									   StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());

									   while (itr.hasMoreTokens()) {

									    word.set(itr.nextToken());

									    context.write(word, one);

									   }

									  }

									 }

Reduce的代码可继承org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer类

									public class IntSumReducer

									    extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> {

									  private IntWritable result = new IntWritable();

									  public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,

									            Context context

									            ) throws IOException, InterruptedException {

									   int sum = 0;

									   for (IntWritable val : values) {

									    sum += val.get();

									   }

									   result.set(sum);

									   context.write(key, result);

									  }

									 }

编写main方法进行作业调度

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

									  Configuration conf = new Configuration();

									  Job job = Job.getInstance(conf, "word count");

									  job.setJarByClass(WordCount.class);

									  job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);

									  job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);

									  job.setReducerClass(IntSumReducer.class);

									  job.setOutputKeyClass(Text.class);

									  job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

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

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

									  job.waitForCompletion(true) ;

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

									 }

2. 上传数据文件到hadoop集群环境

执行mvn install把项目打成jar文件然后上传到linux集群环境，使用hdfs dfs -mkdir命令在hdfs文件系统中创建相应的命令，使用hdfs dfs -put 把需要处理的数据文件上传到hdfs系统中，示例：hdfs dfs -put ${linux_path/数据文件} ${hdfs_path}

3. 执行job

在集群环境中执行命令: hadoop jar ${linux_path}/wordcount.jar ${hdfs_input_path} ${hdfs_output_path}

4. 查看统计结果

hdfs dfs -cat ${hdfs_output_path}/输出文件名

以上的方式在未启动hadoop集群环境时，是以Local模式运行，此时HDFS和YARN都不起作用。下面是在伪分布式模式下执行mapreduce job时需要做的工作，先把官网上列的步骤摘录出来：

配置主机名

# vi /etc/sysconfig/network

例如：

									NETWORKING=yes

									HOSTNAME=master

									vi /etc/hosts

填入以下内容

127.0.0.1 localhost

配置ssh免密码互通

ssh-keygen -t rsa # cat?~/.ssh/id_rsa.pub?>>?~/.ssh/authorized_keys

配置core-site.xml文件（位于${HADOOP_HOME}/etc/hadoop/

									<configuration>

									  <property>

									    <name>fs.defaultFS</name>

									    <value>hdfs://localhost:9000</value>

									  </property>

									</configuration>

配置hdfs-site.xml文件

									<configuration>

									  <property>

									    <name>dfs.replication</name>

									    <value>1</value>

									  </property>

									</configuration>

下面的命令可以在单机伪分布模式下运行mapreduce的job

1.Format the filesystem:
$ bin/hdfs namenode -format
2.Start NameNode daemon and DataNode daemon:
$ sbin/start-dfs.sh
3.The hadoop daemon log output is written to the $HADOOP_LOG_DIR directory (defaults to $HADOOP_HOME/logs).

4.Browse the web interface for the NameNode; by default it is available at:
NameNode - http://localhost:50070/
Make the HDFS directories required to execute MapReduce jobs:
$ bin/hdfs dfs -mkdir /user
$ bin/hdfs dfs -mkdir /user/<username>
5.Copy the input files into the distributed filesystem:
$ bin/hdfs dfs -put etc/hadoop input
6.Run some of the examples provided:
$ bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.5.2.jar grep input output 'dfs[a-z.]+'
7.Examine the output files:
Copy the output files from the distributed filesystem to the local filesystem and examine them:

$ bin/hdfs dfs -get output output
$ cat output/*
or

View the output files on the distributed filesystem:

$ bin/hdfs dfs -cat output/*
8.When you're done, stop the daemons with:
$ sbin/stop-dfs.sh