MapReduce 程序

如何使用 Java API 来编写一个简单的 MapReduce 程序来统计文本文件中每个单词出现的次数。

首先，我们需要了解 MapReduce 模型的基本原理。MapReduce 将数据处理分为两个阶段：Map 和 Reduce。在 Map 阶段中，我们将输入的数据拆分成若干个键值对，并对这些键值对进行一定的处理（比如切割）。在 Reduce 阶段中，我们将 Map 阶段产生的所有操作的结果再次聚合起来并输出最终的结果。

在 Hadoop 中，要实现一个 MapReduce 程序，通常需要自定义 Mapper 和 Reducer 类。下面是一个简单示例，请注意这只是用于示范，不保证在大规模数据集上运行的正确性和高效性：

Mapper 类

import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.*;
import org.apache.hadoop.mapreduce.*;

public class WordCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable>{
   

    private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
    private Text word = new Text();

    public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
   
        String line = value.toString();
        // 简单的按空格切分
        String[] words = line.split(" ");
        for(String w : words) {
   
            // 输出此单词对应的1个计数
            word.set(w);
            context.write(word, one);
        }
    }
}

上面这个 Mapper 类接收由 Hadoop 传入的一个文本文件中的偏移量和对应的一行字符串，解析出其中的单词，并将每个单词及其对应的计数 1 输出到 Hadoop 的 Context 对象中。其中 Text 类型表示文本数据类型（提供了快速且序列化的 Unicode 值流接口），IntWritable 类型则表示整数类型。

Reducer 类

import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.*;
import org.apache.hadoop.mapreduce.*;

public class WordCountReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
   

    public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
   
        int sum = 0;
        for (IntWritable val : values) {
   
            // 按单词进行聚合求和
            sum += val.get();
        }
        context.write(key, new IntWritable(sum));
    }
}

上面这个 Reducer 类接收 Mapper 中输出的键值对列表，对每个单词的计数 1 进行累加并输出最终结果。在输出过程中，我们使用与 Mapper 中相同的 Text 和 IntWritable 类型来表示键和值。

主程序

import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.*;
import org.apache.hadoop.mapreduce.*;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

public static void main(String[] args) throws Exception {
   
    Configuration conf = new Configuration();
    Job job = new Job(conf, "word count");
    job.setJarByClass(WordCount.class);
    job.setMapperClass(WordCountMapper.class);
    job.setReducerClass(WordCountReducer.class);
    job.setOutputKeyClass(Text.class);
    job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
    FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
    FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path(args[1]));
    System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}

上面这个主程序设置了 Hadoop 的一些基本参数，比如输入输出路径、Mapper 和 Reducer 类的定义、输出类型等。在 main() 函数中调用了 Hadoop 提供的 Job 类使得整个程序可以在分布式环境中运行。

以上就是一个简单的使用 Java API 编写的 Hadoop MapReduce 程序实例，希望对您有所帮助。需要注意的是，由于 Hadoop 在集群大规模数据集上的处理能力和效率优势，其常见的应用场景包括但不限于海量数据处理与分析、日志分析、搜索引擎索引构建等方面。