实现多文件合并和去重的MapReduce作业
问题描述
我们有多个文本文件，每个文件包含一些文本行。我们的目标是将这些文件合并成一个文件，并去除重复的行，最终得到一个去重后的文本文件。
输入文件A数据如下：
输入文件B数据如下：
Mapper
Mapper负责读取输入文件的内容，并将每一行文本作为键，值为空写入输出。
public class MergeAndDeduplicateMapper extends Mapper<Object, Text, Text, NullWritable> { private Text fileLine = new Text(); @Override public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException { // 以整行文本作为 Mapper 输出的键 fileLine.set(value); context.write(fileLine, NullWritable.get()); } }
Reducer
Reducer接收到Mapper输出的键值对，直接将键输出到文件中，实现去重操作。
public class MergeAndDeduplicateReducer extends Reducer<Text, NullWritable, Text, NullWritable> { @Override public void reduce(Text key, Iterable<NullWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException { // 以键直接输出，实现去重操作 context.write(key, NullWritable.get()); } }
Driver程序
驱动程序负责配置和运行MapReduce作业。
public class MergeAndDeduplicate { public static void main(String[] args) throws Exception { // 创建 MapReduce 任务 Job job = Job.getInstance(); job.setJarByClass(MergeAndDeduplicate.class); // 配置 Mapper 和 Reducer 类 job.setMapperClass(MergeAndDeduplicateMapper.class); job.setReducerClass(MergeAndDeduplicateReducer.class); // 配置输出键值对类型 job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(NullWritable.class); // 配置输入和输出路径 FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0])); FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1])); // 提交任务并等待完成 System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1); } }
运行作业
要运行MapReduce作业，您需要将上述代码打包成一个可执行的Jar文件，并将其提交到Hadoop集群上运行。
hadoop jar MergeAndDeduplicate.jar org.example.mapReduce.MergeAndDeduplicate input output
结论
通过上述MapReduce作业，我们成功地将多个文件合并成一个文件，并且去除了重复的行。
MapReduce框架提供了一个高效的分布式计算解决方案，能够处理大规模的数据集，使得数据处理变得更加简单和高效。
