• MapReduce实验01——去重


    MapReduce实验——去重

      根据商品id进行去重,统计用户收藏商品中都有哪些商品被收藏  

    遇到的问题:

    程序运行到mapper的context.write()时就死掉,job.waitForCompletion(true)返回false

    原因及解决:

    linux虚拟机hadoop启动时没有sudo,重启就没有问题了。

    /**
     * MapReduce实验——去重
     *     根据商品id进行去重,统计用户收藏商品中都有哪些商品被收藏
     * 
     * 遇到的问题:
     *     程序运行到mapper的context.write()时就死掉,job.waitForCompletion(true)返回false
     * 原因及解决:
     *     linux虚拟机hadoop启动时没有sudo,重启就没有问题了
     * 
     */
    package MapReducetests;
    
    import java.io.IOException;
    
    import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
    import org.apache.hadoop.fs.Path;
    import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
    import org.apache.hadoop.io.Text;
    import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
    import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
    import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
    import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
    import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
    
    
    
    public class MapReducetest1 {
        static String INPUT_PATH="hdfs://192.168.57.128:9000/testhdfs1026/run/input/mapreducetest1";
        static String OUTPUT_PATH="hdfs://192.168.57.128:9000/testhdfs1026/run/output/test1";
        
        /*
         * Mapper
         * NullWritable是Writable的一个特殊类,序列化的长度为0,实现方法为空实现
         * 如果你不需要使用键或值,你就可以将键或值声明为NullWritable。
         */
        static class MyMapper extends Mapper<Object,Text,Text,NullWritable>
        {    
            //map将输入中的value复制到输出数据的key上,并直接输出
            private static Text newKey=new Text();
            protected void map(Object key, Text value, Context context) //Context context 记录输入的key和value 
                    throws IOException, InterruptedException
            {   
                String line=value.toString();     // toString()方法返回反映这个对象的字符串
                //System.out.println("Map.line:"+line);
                String arr[]=line.split(" ");    //split拆分
                //System.out.println("步骤:打印arr[1]"+arr[1]);
                newKey.set(arr[1]);
                //System.out.println("步骤:newKey.set(arr[1]);");
                //System.out.println("打印newkey"+newKey);
                context.write(newKey,NullWritable.get());     //key是唯一的,作为数据,即实现去重
                //System.out.println("步骤:context.write(newKey,NullWritable.get());");
                //context.write(字段1, value);输出就是以字段1为key的数据
                //System.out.println("Map.newkey:"+newKey);
            } 
        }   
        
        //Reducer
        static class MyReduce extends Reducer<Text,NullWritable,Text,NullWritable>
        {   
            protected void reduce(Text key,Iterable<NullWritable> values,Context context)//NullWritable变量经过shuffle阶段变成Iterable容器 
                    throws IOException,InterruptedException
            {      
                context.write(key,NullWritable.get());   //map传给reduce的数据已经做完数据去重,输出即可
                System.out.println("Reduce.key:"+key);
                
            }   
        }
        
        
        
        public static void main(String[] args) throws Exception{
            Path inputpath=new Path(INPUT_PATH);
            Path outputpath=new Path(OUTPUT_PATH);
            Configuration conf=new Configuration();
            System.out.println("Start");
            Job job=new Job(conf,"MapReducetest1");
            job.setJarByClass(MapReducetest1.class);
            job.setMapperClass(MyMapper.class);
            job.setReducerClass(MyReduce.class);
            job.setOutputKeyClass(Text.class);
            job.setOutputValueClass(NullWritable.class);
            FileInputFormat.addInputPaths(job, INPUT_PATH);
            FileOutputFormat.setOutputPath(job,outputpath);
            
            boolean flag = job.waitForCompletion(true);
            /*
             * wait for completion 工作等待完成。
             * Job运行是通过job.waitForCompletion(true),
             * true表示将运行进度等信息及时输出给用户,false的话只是等待作业结束
             */
            System.out.println(flag);
            System.exit(flag? 0 : 1);
        }
        
        
    }
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