动手写的第一个MapReduce程序--wordcount

引语:

    之前运行过了hadoop官方自带的第一个例子wordcount,这次我们自己手写一个,这个相当于是编程语言中的helloworld一样.
首先我们了解一下我们要写的MapReduce是处理的哪个部分,我们知道hadoop处理文件是先将要处理的文件拆分成很多个部分,分别处理完成,最后再将结果给汇聚起来,
形成最终的处理结果.(也就是分治法的思想)我们接下来举个单词统计的例子,看看我们写的代码是整个MapReduce过程中的哪些部分.

具体MapReduce的过程例子

首先咱们有这么一个文件,文件内容如下:
hello world hello java
hello hadoop
很简单的一个文件就两行.那么hadoop是怎么做单词统计的呢?我们用步骤来描述下:
第一步:读取这个文件,按行来将这个文件每一行的单词给拆分出来,然后形成很多key/value的结果,处理完就是这样
<hello,1>
<world,1>
<hello,1>
<java,1>
<hello,1>
<hadoop,1>
第二步:排序
排序完会变成这样的结果
<hadoop,1>
<hello,1>
<hello,1>
<hello,1>
<java,1>
<world,1>
第三步:合并
合并后的结果如下
<hadoop,1>
<hello,1,1,1>
<java,1>
<world,1>
第四步:汇聚结果
<hadoop,1>
<hello,3>
<java,1>
<world,1>

到第四步完成,单词统计其实也就完成了.看完这个具体的实例,想必大家对mapreduce的处理过程有了一个比较清晰的理解.
然后我们要知道第二步和第三步是hadoop框架帮助我们完成的,我们实际上需要写代码的地方是第一步和第四步.
第一步对应的就是Map的过程,第四步对应的是Reduce的过程.

编写mapreduce代码

现在我们要做的就是完成第一步和第四步的代码
1.创建项目


创建一个普通的java项目就行,然后一路next点过去,项目名自己取一个.
2.引入到时用到的hadoop的包,我这里用的是hadoop-3.2.0的版本,需要引入哪些包呢?
要引入的包:
(1).hadoop目录下share/hadoop/common下的包(除了那个test的包,官方的测试例子,可以不需要引入)
(2).和上一条一样的common下lib中的包
(3).hadoop目录下share/hadoop/mapreduce下的包
(4).和上一条一样mapreduce下的lib中的包
然后在idea中引入这些包,点击File->Project Structure->Modules
点击右边的小加号来引入刚才说的那些jar包

3.引入包完成以后,我们创建一个叫WordCount的java文件,然后开始敲代码
这里直接贴一下代码,__要注意import的部分,是不是和我一样?__因为好些个名字一样的类,来自于不同的jar,容易弄错.

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
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.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;

/**
 * @author wxwwt
 * @since 2019-09-15
 */
public class WordCount {

    /**
     * Object      : 输入文件的内容
     * Text        : 输入的每一行的数据
     * Text        : 输出的key的类型
     * IntWritable : 输出value的类型
     */
    private static class WordCountMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> {
        @Override
        protected void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
            while (itr.hasMoreTokens()) {
                context.write(new Text(itr.nextToken()), new IntWritable(1));
            }
        }
    }

    /**
     * Text         :  Mapper输入的key
     * IntWritable  :  Mapper输入的value
     * Text         :  Reducer输出的key
     * IntWritable  :  Reducer输出的value
     */
    private static class WordCountReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
        @Override
        protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            int count = 0;
            for (IntWritable item : values) {
                count += item.get();
            }
            context.write(key, new IntWritable(count));
        }
    }

    public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
        // 创建配置
        Configuration configuration = new Configuration();
        // 设置hadoop的作业  jobName是WordCount
        Job job = Job.getInstance(configuration, "WordCount");
        // 设置jar
        job.setJarByClass(WordCount.class);
        // 设置Mapper的class
        job.setMapperClass(WordCountMapper.class);
        // 设置Reducer的class
        job.setReducerClass(WordCountReducer.class);
        // 设置输出的key和value类型
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

        // 设置输入输出路径
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
        // 待job执行完  程序退出
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }

}

Mapper程序:

/**
 * Object      : 输入文件的内容
 * Text        : 输入的每一行的数据
 * Text        : 输出的key的类型
 * IntWritable : 输出value的类型
 */
private static class WordCountMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> {
    @Override
    protected void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
        while (itr.hasMoreTokens()) {
            context.write(new Text(itr.nextToken()), new IntWritable(1));
        }
    }
}

context是全局的上下文,先使用了StringTokenizer将value(也就是每行的数据)按照空格分成了很多份,StringTokenizer如果没有传入指定的分割符的话,默认会将

" \t\n\r\f" 空格制表符换行符等符号作为分隔符,然后使用nextToken()来遍历这个按照空格分割的字符串.context.write(new Text(itr.nextToken()), new IntWritable(1));

的意思就是将key/value写入到上下文中.
注:在hadoop编程中String是Text,Integer是IntWritable.这是hadoop自己封装的类.记住就好了,使用起来和原来的类差不多
这里就是写入了key为Text的单词,和value为Writable的1(统计数量).

Reduce程序:

/**
 * Text         :  Mapper输入的key
 * IntWritable  :  Mapper输入的value
 * Text         :  Reducer输出的key
 * IntWritable  :  Reducer输出的value
 */
private static class WordCountReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        int count = 0;
        for (IntWritable item : values) {
            count += item.get();
        }
        context.write(key, new IntWritable(count));
    }
}

reduce完成的是第四步的内容,我们看看上面的实例过程就回知道此时的输入参数大概是这样
<hello,1,1,1>
所以这里会有一个遍历values的过程,就是将这三个1给累加起来了.

程序入口:

public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
    // 创建配置
    Configuration configuration = new Configuration();
    // 设置hadoop的作业  jobName是WordCount
    Job job = Job.getInstance(configuration, "WordCount");
    // 设置jar
    job.setJarByClass(WordCount.class);
    // 设置Mapper的class
    job.setMapperClass(WordCountMapper.class);
    // 设置Reducer的class
    job.setReducerClass(WordCountReducer.class);
    // 设置输出的key和value类型
    job.setOutputKeyClass(Text.class);
    job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

    // 设置输入输出路径
    FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
    FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
    // 待job执行完  程序退出
    System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}

程序入口这里其实看注释就已经比较清楚了,都是设置一些mapreduce需要的参数和路径之类的,
照着写就行了.这里稍微要注意一点的就是

FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));

我们回顾一下之前运行hadoop的第一个程序的时候,命令大概是
hadoop jar WordCount.jar /input/wordcount/file1 /output/wcoutput
后面的两个参数就是文件的输入路径和输出路径,如果咱们代码修改了参数的位置或者有其他参数的操作.
就要对应好args下标的位置.

4.指定jar包运行的入口
代码完成后咱们就可以打包了
先选择File -> Project Structure -> Artifacts -> + -> JAR -> From modules with dependencies

然后选择刚才WordCount的main

再点击Build -> Build Artifacts

然后会弹出一个框 选择Build

之后会在项目中生成一个out的目录,在里面找到我们需要的WordCount.jar,上传到hadoop所在的服务器.
到这里基本上就结束了,因为后面运行的步骤和我之前的文章时一样的,可以参考:hadoop运行第一个实例wordcount

### 注意事项:
有可能直接运行

hadoop jar WordCount.jar /input/wordcount/file1  /output/wcoutput

会失败,报一个异常:

Exception in thread "main" java.io.IOException: Mkdirs failed to create /XXX/XXX
  at org.apache.hadoop.util.RunJar.ensureDirectory(RunJar.java:106)
  at org.apache.hadoop.util.RunJar.main(RunJar.java:150)

类似上面这样的.

这时候需要删除掉jar包里面的License文件夹和里面的东西,可以参考这个链接:[stackoverflow](https://stackoverflow.com/que...
)
查看下jar中license的文件和文件夹
jar tvf XXX.jar | grep -i license
然后删除掉 META-INF/LICENSE里面的内容
zip -d XXX.jar META-INF/LICENSE

总结:

1.了解了mapReduce的运行步骤,这样知道了我们只需要写map和reduce的过程,中间步骤hadoop框架已经做了处理,以后其他的程序也可以参考这个步骤来写
2.hadoop中String是Text,Integer是IntWritable这个要记住,用错了会报异常的
3.报 Mkdirs failed to create /XXX/XXX异常的时候先检查是不是路径有问题,没有的话就删除掉jar包中的META-INF/LICENSE

参考资料:

1.https://hadoop.apache.org/doc...
2.https://stackoverflow.com/que...