MapReduce的使用

运用MapReduce来统计一个文章的重复的字数

1.准备一篇文章，并且上传到hdfs

注意编码是要utf-8 这样上传到liunx上面才不会乱码

先上传到linux ：rz

在上传到hdfs ：hadoop fs -put 琵琶行.txt /

2.写MapReduce程序

MapReduce基于yarn组件，想要做MapReduce就必须先开启hdfs和yarn。所以我们需要导入common包、hdfs包、yarn包和MapReduce包。jar包位置位于hadoop/share/hadoop里。将common、hdfs、yarn、MapReduce文件夹下的所有jar包及其依赖包导入到项目中。

Mapper阶段：Map必须得继承Mapper类，并且重写mapper方法，Map类会输出成一个文件temp。之后reduce阶段会使用这个文件。

temp里面的相同的key聚集起来。

/*
* KEYIN    表示我们当前读取一个文件[qqq.txt] 读到多少个字节了  数量词
* VALUEIN  表示我们当前读的是文件的多少行 逐行读取  表示我们读取的一行文字
* KEYOUT  我们执行MAPPER之后 写入到文件中KEY的类型
* VALUEOUT  我们执行MAPPER之后 写入到文件中VALUE的类型
* */
public class WordCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable>{
	
	public void map(LongWritable ikey, Text ivalue, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        //去掉 ， 。 ？
		char[] charArray = ivalue.toString().replace("，", "").replace("。", "").replace("？", "").toCharArray();
        for (char c : charArray) {
        	//写入到一个临时文件中 
            context.write(new Text(String.valueOf(c)), new IntWritable(1));//写入到临时文件当中
        }
    }
}

Reduce阶段：必须得继承Reducer类,重写reduce方法

/**
 * KEYIN   Text
 * VALUEIN  IntWritbale
 * KEYOUT  Text   我们Reduce之后 这个文件中内容的 Key是什么
 * VALUEOUT  IntWritable  这个文件中内容Value是什么
 */
public class WordCountReduce extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>{
	@Override
	protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,
			Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>.Context context) throws IOException, InterruptedException {
		int  sum=0;
	    for(IntWritable value:values)
	    {
	    	sum+=value.get();
	    }    
	    context.write(key,new IntWritable(sum));
	}
}

Job阶段：配置信息

/**
 * Driver这个类 用来执行一个任务 Job
 * 任务=Mapper+Reduce+HDFS
 * 把他们3者 关联起来
 */
public class WordCountJob {

        public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://192.168.43.61:9000");        //指定使用的hdfs文件系统
        Job job = Job.getInstance(conf, "WordCount");        //任务名
        job.setJarByClass(WordCountJob.class); //指定job类
        // TODO: specify a mapper
        job.setMapperClass(WordCountMapper.class);            //指定mapper类
        // TODO: specify a reducer
        job.setReducerClass(WordCountReduce.class);        //指定reduce类
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);                //指定map输出的key数据格式
        job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);        //指定map输出的value数据格式
        // TODO: specify output types
        job.setOutputKeyClass(Text.class);                    //指定reduce输出的key数据格式
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);            //指定reduce输出的value数据格式

        // TODO: specify input and output DIRECTORIES (not files)
        FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("/琵琶行.txt"));    //指定需要计算的文件或文件夹
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("/out1/"));    //指定输出文件保存位置，此文件夹不得存在

        if (!job.waitForCompletion(true))
            return;
    }
	
}

3.打成jar包，上传到linux。

rz 上传到虚拟机

4.运行jar包：hadoop jar wordcount.jar

运行完成

5.查看最后结果文件