Hadoop學習筆記:(一)WordCount執行
前言:本文是在hadoop已經配置好的情況下
WordCount是hadoop下的HelloWorld程式,是初學者必須要會的。下面是用eclipse進行開發
一、工程與MapReduce程式碼
新建工程,建立WordCount class
下面的程式碼是舊版mapreduce
package mapreduce;
import java.io.IOException;
import java.util.Iterator;
import java.util.StringTokenizer;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache .hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapred.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapred.JobClient;
import org.apache.hadoop.mapred.JobConf;
import org.apache .hadoop.mapred.MapReduceBase;
import org.apache.hadoop.mapred.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapred.OutputCollector;
import org.apache.hadoop.mapred.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapred.Reporter;
import org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapred.TextOutputFormat;
public class WordCount {
public static class Map extends MapReduceBase implements 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, OutputCollector<Text, IntWritable> output, Reporter reporter) throws IOException {
String line = value.toString();
StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(line);
while(tokenizer.hasMoreTokens()){
word.set(tokenizer.nextToken());
output.collect(word, one);
}
}
}
public static class Reduce extends MapReduceBase implements Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
public void reduce(Text key, Iterator<IntWritable> values, OutputCollector<Text, IntWritable> output, Reporter reporter) throws IOException {
int sum = 0;
while(values.hasNext()){
sum += values.next().get();
}
output.collect(key, new IntWritable(sum));
}
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
JobConf conf = new JobConf(WordCount.class);
conf.setJobName("wordcount");
conf .setOutputKeyClass(Text.class);
conf.setOutputValueClass(IntWritable.class);
conf.setMapperClass(Map.class);
conf.setReducerClass(Reduce.class);
conf.setInputFormat(TextInputFormat.class);
conf.setOutputFormat(TextOutputFormat.class);
FileInputFormat.setInputPaths(conf, new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(conf, new Path(args[1]));
JobClient.runJob(conf);
}
}
上述程式碼的執行成功離不開很多jar包,這些jar包主要在安裝的hadoop資料夾裡面。具體位置參考:
HADOOP_HOME/share/hadoop/
這裡的HADOOP_HOME是你安裝hadoop的路徑。
這個目錄下包含下面資料夾:
common
httpfs
hdfs
mapreduce
tool
yarn
其中我們的程式需要從common, mapreduce, yarn資料夾裡新增存在的所有jar包以及lib下的所有jar包(這可能有重複,只要相同的覆蓋即可)
新增好jar包後,就可以執行程式了。這裡我們要為程式配置兩個輸入。
本地測試時,直接在eclipse點選run configuration ,在arguments下的program argument下新增要統計的檔案地址以及輸出檔案路徑。
1.本地模式:測試檔案路徑 輸出檔案路徑(資料都在本地)
2.HDFS檔案:hdfs://localhost/測試檔案 hdfs://localhost/輸出目錄(資料在HDFS中)配置好了,就可以點選run運行了。
另外:
也可以用命令列
打包:用eclipse將工程打包.
執行:hadoop jar wordcount.jar input output
這裡的input最好寫成HDFS下的檔案路徑.(本地的不知道怎麼表示,試了下老報錯),好像hadoop它會預設載入hdfs的路徑.
叢集模式:
先將檔案複製到HDFS上:hadoop dfs -copyFromLocal 本地檔案 hdfs路徑
然後命令列執行:hadoop jar wordcout.jar WordCout input output
執行wordcount.jar中的WordCount類,input作為輸入,output作為輸出.