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MapReduce WordCount

# 大数据处理技术 - Hadoop-MapReduce 编程模型 - WordCount 实例分析

## WordCount 示例编写

需求：在一堆给定的文本文件中统计输出每一个单词出现的总次数
数据格式准备如下：

    hadoop,hive,hbase
    hive,storm
    hive,hbase,kafka
    spark,flume,kafka,storm
    hbase,hadoop,hbase
    hive,spark,storm

## 定义 mapper 类

WordCountMapper.java

    package com.qst.wordcount;
    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;
    /**
    * mapper 类继承 Mapper 表示我们的这个 class 类是一个标准的 mapper 类，需要四个泛型
    * k1 v1 k2 v2
    */
    public class WordCountMapper extends Mapper<LongWritable,Text,Text,IntWritable>{
      Text text = new Text();
      IntWritable intWritable = new IntWritable();
      /**
      * 覆写父类的 map 方法，每一行数据要调用一次 map 方法，我们的处理逻辑都写在这个 map 方法里面
      * @param key
      * @param value
      * @param context
      * @throws IOException
      * @throws InterruptedException
      * hdfs 的最原始数据
        hadoop,hive,hbase
        hive,storm
        hive,hbase,kafka
        spark,flume,kafka,storm
        hbase,hadoop,hbase
        hive,spark,storm
        经过第一步：TextInputFormat 之后
        0 hadoop,hive,hbase
        17 hive,storm
        27 hive,hbase,kafka
      */
      /**
      * @param key 我们的 key1 行偏移量 ，一般没啥用，直接可以丢掉
      * @param value 我们的 value1 行文本内容，需要切割，然后转换成新的 k2 v2 输出
      * @param context 上下文对象，承接上文，把数据传输给下文
      * @throws IOException
      * @throws InterruptedException
      */
      @Override
      protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        /*
          hadoop,hive,hbase
          hive,storm
          hive,hbase,kafka
          spark,flume,kafka,storm
          hbase,hadoop,hbase
          hive,spark,storm
        */
        String line = value.toString();
        String[] split = line.split(",");
        //遍历我们切割出来的单词
        for (String word : split) {
          text.set(word);
          intWritable.set(1);
          //写出我们的 k2 v2 这里的类型跟我们的 k2 v2 保持一致
          context.write(text,intWritable);
        }
      }
    }

## 定义 reducer 类

WordCountReducer.java

    package com.qst.wordcount;
    import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
    import org.apache.hadoop.io.Text;
    import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
    import java.io.IOException;
    /**
    * 我们自定的 class 类继承 reducer 类表明我们这是一个标准的 reducer 类
    * 跟我们的 k2 v2 k3 v3 四个泛型
    */
    public class WordCountReducer extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable>{
      /**
      * 覆写 reduce 方法，
      * @param key 接收的 key 是我们的 K2
      * @param values 接收到 value 是一个集合 集合里面的数据类型是 v2 类型
      * @param context 上下文对象，将我们的数据往外写
      * @throws IOException
      * @throws InterruptedException
      */
      /*
        hadoop,hive,hbase
        hive,storm
        hive,hbase,kafka
        spark,flume,kafka,storm
        hbase,hadoop,hbase
        hive,spark,storm
        hadoop <1,1>
        hive <1,1,1,1>
        hbase<1,1,1>
      */
      @Override
      protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        int a = 0;
        for (IntWritable value : values) {
          int i = value.get();
          a += i;
        }
        //将我们的数据写出去
        context.write(key,new IntWritable(a));
      }
    }

## 定义 main 方法

jobMain.java

    package com.qst.wordcount;
    import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
    import org.apache.hadoop.conf.Configured;
    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.TextInputFormat;
    import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;
    import org.apache.hadoop.util.Tool;
    import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;
    public class JobMain extends Configured implements Tool {
      @Override
      public int run(String[] args) throws Exception {
        //获取一个 job 对象，用于我们任务的组织，通过 job 对象将我们八个步骤组织到一起，提交给 yarn 集群运行
        Job job = Job.getInstance(super.getConf(), "xxx");
        //如果需要打包运行，一定得要加上这一句
        job.setJarByClass(JobMain.class);
        //获取到我们的 job 对象之后，通过 job 对象来组织我们的八个 class 类到一起，然后提交给 yarn 集群运行即可
        //第一步：读取文件，解析成 key,value 对，这里是 k1 v1
        job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
        //集群运行模式，从 hdfs 上面读取文件
        // TextInputFormat.addInputPath(job,new Path("hdfs://node01:8020/wordcount"));
        //使用本地模式来运行，从本地磁盘读取文件进行处理
        TextInputFormat.addInputPath(job,new Path("file:///F:\\input"));
        //第二步：自定义 map 逻辑，接收第一步的 k1,v1 转换成新的 k2 v2 进行输出
        job.setMapperClass(WordCountMapper.class);
        //设置我们 key2 的类型
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        //设置我们的 v2 类型
        job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
        /**
        * 第三到六步
        * 第三步：分区 相同 key 的 value 发送到同一个 reduce 里面去，形成一个集合
        * 第四步：排序
        * 第五步：规约
        * 第六步：分组
        * 都省掉
        */
        //第七步：设置我们的 reduce 类，接受我们的 key2 v2 输出我们 k3 v3
        job.setReducerClass(WordCountReducer.class);
        //设置我们 key3 输出的类型
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        //设置我们 value3 的输出类型
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
        //第八步：设置我们的输出类 outputformat
        job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);
        //输出路径输出到 hdfs 上面去，表示我打包到集群上面去运行
        // TextOutputFormat.setOutputPath(job,new Path("hdfs://node01:8020/wordcountout"));
        //使用本地模式来运行
        TextOutputFormat.setOutputPath(job,new Path("file:///F:\\output"));
        //提交我们的任务
        boolean b = job.waitForCompletion(true);
        return b?0:1;
      }
      public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration configuration = new Configuration();
        //提交我们的 job 任务
        //任务完成之后，返回一个状态码值，如果状态码值是 0，表示程序运 行成功
        int run = ToolRunner.run(configuration, new JobMain(), args);
        System.exit(run);
      }
    }

提醒：本地运行完成之后，就可以打成 jar 包放到服务器上面去运行了，实际工作当中，都是将代码打成 jar 包，开发 main 方法作为程序的入口，然后放到集群上面去运行

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