Hadoop:MapReduce编程之字符串的拼接
内容导读
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内容图文
MapReduce编程之字符串的拼接
要求:统计出每个单词出现的次数,显示结果为单词 单词的长度 单词出现的次数
分析:由于MapReduce中的数据传输只能以KV形式传输,只能传递两列数据,因此为了实现三列数据的传输,我们需要对单词与单词的长度拼接成一列、
代码实现:
package com.miao.wordcount;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.conf.Configured;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
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.TextInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;
import org.apache.hadoop.util.Tool;
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;
import java.io.IOException;
/**
* @ClassName WordConcat
* @Description TODO 统计每个单词出现的次数,并且单词与对应长度拼接
* @Date 2021-04-27 20:08:50
* @Create By Miao
*/
public class WordConcat extends Configured implements Tool {
public int run(String[] args) throws Exception {
//构建Job
Job job = Job.getInstance(this.getConf(),"wordConcat");
job.setJarByClass(WordConcat.class);
//配置Job
job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
//指定输入源
TextInputFormat.setInputPaths(job,new Path("D:\\Study\\idea\\MavenProject\\count.txt"));
job.setMapperClass(WCMapper.class);
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
job.setReducerClass(WCReducer.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);
//指定输出源
Path outputPath = new Path("D:\\Study\\idea\\MavenProject\\output\\four");
FileSystem fs = FileSystem.get(this.getConf());
if(fs.exists(outputPath)){
fs.delete(outputPath,true);
}
TextOutputFormat.setOutputPath(job,outputPath);
//提交Job
return job.waitForCompletion(true) ? 0 : -1;
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
int status = ToolRunner.run(conf, new WordConcat(), args);
System.exit(status);
}
public static class WCMapper extends Mapper<LongWritable, Text,Text, IntWritable> {
//输出的Key2
Text outputKey = new Text();
//输出的Value2
IntWritable outputValue = new IntWritable(1);
/**
* 每条KV调用一次map
* @param key:行的偏移量
* @param value:行的内容
* @param context
* @throws IOException
* @throws InterruptedException
*/
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
//将每行的内容分割得到每个单词
String[] words = value.toString().split("\\s+");
//迭代取出每个单词作为Key2
for (String word : words) {
//将当前的单词作为Key2
this.outputKey.set(word);
//将Key2和Value2传递到下一步
context.write(outputKey,outputValue);
}
}
}
public static class WCReducer extends Reducer<Text, IntWritable,Text, IntWritable> {
//输出Key3:拼接单词和单词的长度
Text outputKey = new Text();
//输出Value3
IntWritable outputValue = new IntWritable();
/**
* 每一组调用一次
* @param key:单词
* @param values:所有相同单词对应的1
* @param context
* @throws IOException
* @throws InterruptedException
*/
@Override
protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
int sum = 0;
for (IntWritable value : values) {
//取出当前单词所有 1,进行累加
sum += value.get();
}
//给key3赋值,单词和单词的长度
this.outputKey.set(key.toString()+"\t"+key.toString().length());
//给Value3赋值
this.outputValue.set(sum);
//传递到下一步
context.write(outputKey,this.outputValue);
}
}
}
内容总结
以上是互联网集市为您收集整理的Hadoop:MapReduce编程之字符串的拼接全部内容,希望文章能够帮你解决Hadoop:MapReduce编程之字符串的拼接所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错,欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。
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