这个很简单哈，编程的版本很多种。
代码版本1
1 package zhouls.bigdata.myMapReduce.wordcount5; 2 3 import java.io.IOException; 4 import java.util.StringTokenizer; 5 import org.apache.hadoop.conf.Configuration; 6 import org.apache.hadoop.fs.Path; 7 import org.apache.hadoop.io.IntWritable; 8 import org.apache.hadoop.io.Text; 9 import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; 10 import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; 11 import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer; 12 import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat; 13 import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat; 14 15 public class WordCount 16 { 17 public static class TokenizerMapper 18 extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{ 19 20 private final static IntWritable one = new IntWritable(1); 21 private Text word = new Text(); 22 23 public void map(Object key, Text value, Context context 24 ) throws IOException, InterruptedException { 25 StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString()); 26 while (itr.hasMoreTokens()) { 27 word.set(itr.nextToken()); 28 context.write(word, one); 29 } 30 } 31 } 32 33 public static class IntSumReducer 34 extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> { 35 private IntWritable result = new IntWritable(); 36 37 public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, 38 Context context 39 ) throws IOException, InterruptedException { 40 int sum = 0; 41 for (IntWritable val : values) { 42 sum += val.get(); 43 } 44 result.set(sum); 45 context.write(key, result); 46 } 47 } 48 49 public static void main(String[] args) throws Exception { 50 Configuration conf = new Configuration(); 51 Job job = Job.getInstance(conf, "word count"); 52 job.setJarByClass(WordCount.class); 53 job.setMapperClass(TokenizerMapper.class); 54 job.setCombinerClass(IntSumReducer.class); 55 job.setReducerClass(IntSumReducer.class); 56 job.setOutputKeyClass(Text.class); 57 job.setOutputValueClass(IntWritable.class); 58 // FileInputFormat.addInputPath(job, new Path("hdfs:/HadoopMaster:9000/wc.txt")); 59 // FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("hdfs:/HadoopMaster:9000/out/wordcount")); 60 FileInputFormat.addInputPath(job, new Path("./data/wc.txt")); 61 FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("./out/WordCount")); 62 System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1); 63 } 64 }
代码版本3
1 package com.dajiangtai.Hadoop.MapReduce; 2 3 4 import java.io.IOException; 5 import java.util.StringTokenizer; 6 7 import org.apache.hadoop.conf.Configuration; 8 import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; 9 import org.apache.hadoop.fs.Path; 10 import org.apache.hadoop.io.IntWritable; 11 import org.apache.hadoop.io.Text; 12 import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; 13 import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; 14 import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer; 15 import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat; 16 import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat; 17 import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat; 18 import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat; 19 20 21 @SuppressWarnings("unused") 22 public class WordCount {//2017最新详解版 23 24 public static class TokenizerMapper extends 25 Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> 26 // 为什么这里k1要用Object、Text、IntWritable等，而不是java的string啊、int啊类型，当然，你可以用其他的，这样用的好处是，因为它里面实现了序列化和反序列化。 27 // 可以让在节点间传输和通信效率更高。这就为什么hadoop本身的机制类型的诞生。 28 29 30 //这个Mapper类是一个泛型类型，它有四个形参类型，分别指定map函数的输入键、输入值、输出键、输出值的类型。hadoop没有直接使用Java内嵌的类型，而是自己开发了一套可以优化网络序列化传输的基本类型。这些类型都在org.apache.hadoop.io包中。 31 //比如这个例子中的Object类型，适用于字段需要使用多种类型的时候，Text类型相当于Java中的String类型，IntWritable类型相当于Java中的Integer类型 32 { 33 //定义两个变量或者说是定义两个对象，叫法都可以 34 private final static IntWritable one = new IntWritable(1);//这个1表示每个单词出现一次，map的输出value就是1. 35 //因为，v1是单词出现次数，直接对one赋值为1 36 private Text word = new Text(); 37 38 public void map(Object key, Text value, Context context) 39 //context它是mapper的一个内部类，简单的说顶级接口是为了在map或是reduce任务中跟踪task的状态，很自然的MapContext就是记录了map执行的上下文，在mapper类中，这个context可以存储一些job conf的信息，比如job运行时参数等，我们可以在map函数中处理这个信息，这也是Hadoop中参数传递中一个很经典的例子，同时context作为了map和reduce执行中各个函数的一个桥梁，这个设计和Java web中的session对象、application对象很相似 40 //简单的说context对象保存了作业运行的上下文信息，比如：作业配置信息、InputSplit信息、任务ID等 41 //我们这里最直观的就是主要用到context的write方法。 42 //说白了，context起到的是连接map和reduce的桥梁。起到上下文的作用！ 43 44 throws IOException, InterruptedException { 45 //The tokenizer uses the default delimiter set, which is " \t\n\r": the space character, the tab character, the newline character, the carriage-return character 46 StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());//将Text类型的value转化成字符串类型 47 //StringTokenizer是字符串分隔解析类型,StringTokenizer 用来分割字符串，你可以指定分隔符，比如','，或者空格之类的字符。 48 49 50 //使用StringTokenizer类将字符串“hello,java,delphi,asp,PHP”分解为三个单词 51 // 程序的运行结果为: 52 // hello 53 // java 54 // delphi 55 // asp 56 // 57 // php 58 59 60 while (itr.hasMoreTokens()) {//hasMoreTokens() 方法是用来测试是否有此标记生成器的字符串可用更多的标记。 61 // 实际上就是java.util.StringTokenizer.hasMoreTokens() 62 // hasMoreTokens() 方法是用来测试是否有此标记生成器的字符串可用更多的标记。 63 //java.util.StringTokenizer.hasMoreTokens() 64 65 66 word.set(itr.nextToken());//nextToken()这是 StringTokenizer 类下的一个方法,nextToken() 用于返回下一个匹配的字段。 67 context.write(word, one); 68 } 69 } 70 } 71 72 73 74 75 public static class IntSumReducer extends 76 Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> { 77 private IntWritable result = new IntWritable(); 78 public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, 79 Context context) throws IOException, InterruptedException { 80 //我们这里最直观的就是主要用到context的write方法。 81 //说白了，context起到的是连接map和reduce的桥梁。起到上下文的作用！ 82 83 int sum = 0; 84 for (IntWritable val : values) {//叫做增强的for循环，也叫for星型循环 85 sum += val.get(); 86 } 87 result.set(sum); 88 context.write(key, result); 89 } 90 } 91 92 public static void main(String[] args) throws Exception { 93 Configuration conf = new Configuration();//程序里，只需写这么一句话，就会加载到hadoop的配置文件了 94 //Configuration类代表作业的配置，该类会加载mapred-site.xml、hdfs-site.xml、core-site.xml等配置文件。 95 //删除已经存在的输出目录 96 Path mypath = new Path("hdfs://djt002:9000/outData/wordcount");//输出路径 97 FileSystem hdfs = mypath.getFileSystem(conf);//程序里，只需写这么一句话，就可以获取到文件系统了。 98 //FileSystem里面包括很多系统，不局限于hdfs，是因为，程序读到conf，哦，原来是hadoop集群啊。这时，才认知到是hdfs 99 100 //如果文件系统中存在这个输出路径，则删除掉，保证输出目录不能提前存在。 101 if (hdfs.isDirectory(mypath)) { 102 hdfs.delete(mypath, true); 103 } 104 105 //job对象指定了作业执行规范，可以用它来控制整个作业的运行。 106 Job job = Job.getInstance();// new Job(conf, "word count"); 107 job.setJarByClass(WordCount.class);//我们在hadoop集群上运行作业的时候，要把代码打包成一个jar文件，然后把这个文件 108 //传到集群上，然后通过命令来执行这个作业，但是命令中不必指定JAR文件的名称，在这条命令中通过job对象的setJarByClass（） 109 //中传递一个主类就行，hadoop会通过这个主类来查找包含它的JAR文件。 110 111 job.setMapperClass(TokenizerMapper.class); 112 //job.setReducerClass(IntSumReducer.class); 113 job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);//Combiner最终不能影响reduce输出的结果 114 // 这句话要好好理解!!! 115 116 117 118 job.setOutputKeyClass(Text.class); 119 job.setOutputValueClass(IntWritable.class); 120 //一般情况下mapper和reducer的输出的数据类型是一样的，所以我们用上面两条命令就行，如果不一样，我们就可以用下面两条命令单独指定mapper的输出key、value的数据类型 121 //job.setMapOutputKeyClass(Text.class); 122 //job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class); 123 //hadoop默认的是TextInputFormat和TextOutputFormat,所以说我们这里可以不用配置。 124 //job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class); 125 //job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class); 126 127 FileInputFormat.addInputPath(job, new Path( 128 "hdfs://djt002:9000/inputData/wordcount/wc.txt"));//FileInputFormat.addInputPath（）指定的这个路径可以是单个文件、一个目录或符合特定文件模式的一系列文件。 129 //从方法名称可以看出，可以通过多次调用这个方法来实现多路径的输入。 130 FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path( 131 "hdfs://djt002:9000/outData/wordcount"));//只能有一个输出路径，该路径指定的就是reduce函数输出文件的写入目录。 132 //特别注意：输出目录不能提前存在，否则hadoop会报错并拒绝执行作业，这样做的目的是防止数据丢失，因为长时间运行的作业如果结果被意外覆盖掉，那肯定不是我们想要的 133 System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1); 134 //使用job.waitForCompletion（）提交作业并等待执行完成，该方法返回一个boolean值，表示执行成功或者失败，这个布尔值被转换成程序退出代码0或1，该布尔参数还是一个详细标识，所以作业会把进度写到控制台。 135 //waitForCompletion(）提交作业后，每秒会轮询作业的进度，如果发现和上次报告后有改变，就把进度报告到控制台，作业完成后，如果成功就显示作业计数器，如果失败则把导致作业失败的错误输出到控制台 136 } 137 } 138 139 //TextInputFormat是hadoop默认的输入格式，这个类继承自FileInputFormat,使用这种输入格式，每个文件都会单独作为Map的输入，每行数据都会生成一条记录，每条记录会表示成<key，value>的形式。 140 //key的值是每条数据记录在数据分片中的字节偏移量，数据类型是LongWritable. 141 //value的值为每行的内容，数据类型为Text。 142 // 143 //实际上InputFormat（）是用来生成可供Map处理的<key，value>的。 144 //InputSplit是hadoop中用来把输入数据传送给每个单独的Map(也就是我们常说的一个split对应一个Map), 145 //InputSplit存储的并非数据本身，而是一个分片长度和一个记录数据位置的数组。 146 //生成InputSplit的方法可以通过InputFormat（）来设置。 147 //当数据传给Map时，Map会将输入分片传送给InputFormat（），InputFormat()则调用getRecordReader()生成RecordReader,RecordReader则再通过creatKey()和creatValue()创建可供Map处理的<key，value>对。 148 // 149 //OutputFormat() 150 //默认的输出格式为TextOutputFormat。它和默认输入格式类似，会将每条记录以一行的形式存入文本文件。它的键和值可以是任意形式的，因为程序内部会调用toString()将键和值转化为String类型再输出。
代码版本2
1 package zhouls.bigdata.myMapReduce.wordcount5; 2 3 import java.io.IOException; 4 import java.util.StringTokenizer; 5 import org.apache.hadoop.conf.Configuration; 6 import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; 7 import org.apache.hadoop.fs.Path; 8 import org.apache.hadoop.io.IntWritable; 9 import org.apache.hadoop.io.Text; 10 import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; 11 import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; 12 import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer; 13 import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat; 14 import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat; 15 import org.apache.hadoop.util.Tool; 16 import org.apache.hadoop.util.ToolRunner; 17 18 19 20 public class WordCount implements Tool 21 { 22 public static class TokenizerMapper 23 extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{ 24 25 private final static IntWritable one = new IntWritable(1); 26 private Text word = new Text(); 27 28 public void map(Object key, Text value, Context context 29 ) throws IOException, InterruptedException { 30 StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString()); 31 while (itr.hasMoreTokens()) { 32 word.set(itr.nextToken()); 33 context.write(word, one); 34 } 35 } 36 } 37 38 public static class IntSumReducer 39 extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> { 40 private IntWritable result = new IntWritable(); 41 42 public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, 43 Context context 44 ) throws IOException, InterruptedException { 45 int sum = 0; 46 for (IntWritable val : values) { 47 sum += val.get(); 48 } 49 result.set(sum); 50 context.write(key, result); 51 } 52 } 53 54 55 public int run(String[] arg0) throws Exception { 56 Configuration conf = new Configuration(); 57 //2删除已经存在的输出目录 58 Path mypath = new Path(arg0[1]);//下标为1，即是输出路径 59 FileSystem hdfs = mypath.getFileSystem(conf);//获取文件系统 60 if (hdfs.isDirectory(mypath)) 61 {//如果文件系统中存在这个输出路径，则删除掉 62 hdfs.delete(mypath, true); 63 } 64 65 Job job = Job.getInstance(conf, "word count"); 66 job.setJarByClass(WordCount.class); 67 job.setMapperClass(TokenizerMapper.class); 68 job.setCombinerClass(IntSumReducer.class); 69 job.setReducerClass(IntSumReducer.class); 70 job.setOutputKeyClass(Text.class); 71 job.setOutputValueClass(IntWritable.class); 72 73 74 FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(arg0[0]));// 文件输入路径 75 FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(arg0[1]));// 文件输出路径 76 job.waitForCompletion(true); 77 78 return 0; 79 80 } 81 82 83 public static void main(String[] args) throws Exception { 84 85 //集群路径 86 // String[] args0 = { "hdfs:/HadoopMaster:9000/wc.txt", 87 // "hdfs:/HadoopMaster:9000/out/wordcount"}; 88 89 //本地路径 90 String[] args0 = { "./data/wc.txt", 91 "./out/WordCount"}; 92 int ec = ToolRunner.run( new Configuration(), new WordCount(), args0); 93 System. exit(ec); 94 } 95 96 97 @Override 98 public Configuration getConf() { 99 // TODO Auto-generated method stub 100 return null; 101 } 102 103 104 @Override 105 public void setConf(Configuration arg0) { 106 // TODO Auto-generated method stub 107 108 } 109 }
