hadoop选择数值型数据

在Hadoop中处理数值型数据，通常涉及到MapReduce作业的编写，数据的读取和写入，以及数值的计算等步骤。以下是一个基本的流程，说明如何使用Hadoop处理数值型数据：

1. 数据准备：首先，你需要有一组数值型数据，这些数据可以存储在HDFS（Hadoop分布式文件系统）中。数据可以是CSV、JSON或任何其他格式，只要它包含数值信息。

2. 编写Mapper类：Mapper类负责读取输入数据并进行初步处理。例如，如果你的数据是一系列数字，Mapper可能会读取每一行，解析出数字，并将其作为键值对输出，其中键可能是数字本身，值为1（如果只是计数的话）。

   例如：

   public static class TokenizerMapper extends Mapper<LongWritable, Text, IntWritable, IntWritable> {
        
        
       private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
       private IntWritable word = new IntWritable();
   
       public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        
        
           String[] line = value.toString().split(",");
           int num = Integer.parseInt(line[0]); // 假设数字在每行的第一个位置
           word.set(num);
           context.write(word, one);
       }
   }
   

3. 编写Reducer类：Reducer类接收Mapper输出的所有键值对，并对其进行聚合操作。例如，它可以计算所有数字的总和或平均值。

   例如：

   public static class IntSumReducer extends Reducer<IntWritable,IntWritable,IntWritable,IntWritable> {
        
        
       private IntWritable result = new IntWritable();
   
       public void reduce(IntWritable key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        
        
           int sum = 0;
           for (IntWritable val : values) {
        
        
               sum += val.get();
           }
           result.set(sum);
           context.write(key, result);
       }
   }
   

4. 运行Job：最后，你需要创建一个Job来运行你的Mapper和Reducer。这涉及到设置输入和输出路径，以及指定Mapper和Reducer类。

   例如：

   public static void main(String[] args) throws Exception {
        
        
       Configuration conf = new Configuration();
       Job job = Job.getInstance(conf, "word count");
       job.setJarByClass(WordCount.class);
       job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
       job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
       job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
       job.setOutputKeyClass(IntWritable.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);
   }
   

以上只是一个基本的例子，实际应用中可能需要根据具体需求进行调整。例如，你可能需要处理更复杂的数据结构，或者执行更复杂的数学运算。