Hadoop入门例程简介
一个、有些指令
(1)Hadoop新与旧API差异
新API倾向于使用虚拟课堂(象类)，而不是接口。由于这更easy扩展。
比如，能够无需改动类的实现而在虚类中加入一个方法(即用默认的实现)。
在新的API中。mapper和reducer如今都是虚类。
新的API 放在org.apache.hadoop.mapreduce 包(和子包)中。之前版本号的API 依然放在org.apache.hadoop.mapred中。
新的API充分使用上下文对象(Context)，使用户代码能与MapReduce系统通信。比如，MapContext 基本具备了JobConf、OutputCollector和Reporter的功能。
新的API 同一时候支持"推"(push)和"拉"(pull)式的迭代。
这两类API。均能够将键/值对记录推给mapper。但除此之外，新的API 也同意把记录从map()方法中拉出。
对reducer来说是一样的。"拉"式处理数据的优点是能够实现数据的批量处理，而非逐条记录地处理。
新增的API实现了配置的统一。旧API 通过一个特殊的JobConf 对象配置作业。该对象是Hadoop配置对象的一个扩展。
在新的API 中，我们丢弃这样的区分，全部作业的配置均通过Configuration 来完毕。
新API中作业控制由Job类实现。而非JobClient类，新API中删除了JobClient类。
输出文件的命名方式稍有不同。map的输出文件名称为part-m-nnnnn。而reduce的输出为part-r-nnnnn(当中nnnnn表示分块序号。为整数，且从0開始算。
(2)设置Hadoop回收站
有的时候我们会不小心误删除HDFS中的文件，Hadoop提供了回收站机制。可是默认是不开启的。设置过程例如以下：(a)改动conf/core-site.xml,添加
<property>
<name>fs.trash.interval</name>
<value>1440</value>
<description>Number of minutes between trash checkpoints.
If zero, the trash feature is disabled.
</description>
</property>
默认是0.单位分钟。
这里我设置的是1天（60*24）
删除数据rm后，会将数据move到当前文件夹下的.Trash文件夹(一般在HDFS的/user/root文件夹下)
(b)測试
1）新建文件夹input
hadoop/bin/hadoop fs -mkdir input
2）上传文件
root@master:/data/soft# hadoop/bin/hadoop fs -copyFromLocal /data/soft/file0* input
3）删除文件夹input
[root@master data]# hadoop fs -rmr input
Moved to trash: hdfs://master:9000/user/root/input
4）參看当前文件夹(回收文件夹在HDFS的/user/root文件夹下)
[root@master data]# hadoop fs -ls
Found 2 items
drwxr-xr-x - root supergroup 0 2014-08-12 13:21 /user/root/.Trash
发现input删除，多了一个文件夹.Trash
5）恢复刚刚删除的文件夹(注意设置源 和 目的地址)
[root@master data]# hadoop fs -mv /user/root/.Trash/Current/user/root/input /user/root/input
6）检查恢复的数据
[root@master data]# hadoop fs -ls input
Found 2 items
-rw-r--r-- 3 root supergroup 22 2014-08-12 13:21 /user/root/input/file01
-rw-r--r-- 3 root supergroup 28 2014-08-12 13:21 /user/root/input/file02
7）删除.Trash文件夹（清理垃圾）
[root@master data]# hadoop fs -rmr .Trash
Deleted hdfs://master:9000/user/root/.Trash
(3)单机伪分布环境下在Eclipse中右击点Run on Hadoop
执行MR作业但在web页面(http://hadoop:50070和http://hadoop:50030)看不到作业执行记录，建议把程序打成jar包。用命令行提交。
(4)利用ToolRunner等辅助类
为了简化命令行方式执行作业。Hadoop自带了一些辅助类。
//比如例如以下的程序
public class WordCount {
// 略...
public static void main(String[] args) throws Exception {
//新API就是通过Configuration对象进行作业的配置
Configuration conf = new Configuration();
String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf,
args).getRemainingArgs();
// 略...
Job job = new Job(conf, "word count");
// 略...
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}
}这段程序中使用到了GenericOptionsParser这个类，它的作用是将命令行中參数自己主动设置到变量conf中。GenericOptionsParser是一个类，用来解释经常使用的Hadoop命令行选项。并依据须要，为Configuration对象设置对应的取值。
通常不直接使用GenericOptionsParser，更方便的方式是：实现Tool接口。通过ToolRunner来执行应用程序。ToolRunner内部调用GenericOptionsParser
改动后的代码变成了这样：
public class WordCount extends Configured implements Tool {
@Override
public int run(String[] arg0) throws Exception {
//在run方法中通过getConf()方法获得Configuration对象
//run()方法隐藏了通过辅助类获取输入參数以设置Configuration对象的代码
Job job = new Job(getConf(), "word count");
// 略...
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
return 0;
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
int res = ToolRunner.run(new Configuration(), new WordCount(), args);
System.exit(res);
}
}(5)在用命令行执行MR作业时。假设出现ClassNotFoundException可能是由于缺少第三方jar包。能够把第三方jar包copy到hadoop安装文件夹下放置jar的那个文件夹。二、Mapreduce例程
1、WordCount
程序：新API版
package inAction;
import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.conf.Configured;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.*;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.util.Tool;
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;
//基于新API的WordCount样例(用extends Configured implements Tool的方式便于管理作业)
public class MyWordCount extends Configured implements Tool {
public static class MyMapper extends
Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> {
private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
private Text word = new Text();
@Override
protected void map(Object key, Text value, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
StringTokenizer st = new StringTokenizer(value.toString());
while (st.hasMoreTokens()) {
word.set(st.nextToken());
context.write(word, one);
}
}
}
public static class MyReducer extends
Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
private IntWritable result = new IntWritable();
@Override
protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,
Context context) throws IOException, InterruptedException {
int count = 0;
for (IntWritable value : values) {
count += value.get();
}
result.set(count);
context.write(key, result);
}
}
@Override
public int run(String[] args) throws Exception {
Configuration conf=getConf();//新APIConfiguration对象负责作业配置
//ToolRunner工具会自己主动调用隐藏的GenericOptionsParser将命令行參数设置到conf中
Job job=new Job(conf,"MyWordCount");
job.setJarByClass(MyWordCount.class);
job.setMapperClass(MyMapper.class);
job.setCombinerClass(MyReducer.class);
job.setReducerClass(MyReducer.class);
job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
//输入输出參数能够在命令行执行时设置。也能够在程序中直接设置，右击run on hadoop
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
System.exit(job.waitForCompletion(true)?0:1);
return 0;
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
int res=ToolRunner.run(new Configuration(), new MyWordCount(), args);
System.exit(res);
}
}执行：hadoop jar /root/wordCount.jar /usr/input /usr/output(jar包一般放在本地磁盘上。而输入输出文件放在HDFS上。也能够在程序中直接给出输入输出路径，数据文件也能够放在本地硬盘。
本例中的数据文件为word1、word2，文件能够没有后缀名。所有放在HDFS中的/usr/input文件夹下)
程序：旧API版
package inAction;
import java.io.IOException;
import java.util.Iterator;
import java.util.StringTokenizer;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.*;
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;
//基于旧API的WordCount实现
public class WordCount2 {
public static class MyMapper extends MapReduceBase implements
Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
private IntWritable one = new IntWritable(1);
private Text word = new Text();
@Override
public void map(LongWritable key, Text value,
OutputCollector<Text, IntWritable> output, Reporter reporter)
throws IOException {
StringTokenizer st = new StringTokenizer(value.toString());
while (st.hasMoreTokens()) {
word.set(st.nextToken());
output.collect(word, one);
}
}
}
public static class MyReduce extends MapReduceBase implements
Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
private IntWritable res = new IntWritable();
@Override
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();
}
res.set(sum);
output.collect(key, res);
}
}
public static void main(String[] args) throws IOException {
//旧API使用JobConf配置作业
JobConf conf=new JobConf(WordCount2.class);
conf.setJobName("OldAPIWordCount");
conf.setOutputKeyClass(Text.class);
conf.setOutputValueClass(IntWritable.class);
conf.setMapperClass(MyMapper.class);
conf.setCombinerClass(MyReduce.class);
conf.setReducerClass(MyReduce.class);
conf.setInputFormat(TextInputFormat.class);
conf.setOutputFormat(TextOutputFormat.class);
FileInputFormat.setInputPaths(conf, new Path("hdfs://hadoop:9000/usr/wordsIn"));
FileOutputFormat.setOutputPath(conf, new Path("hdfs://hadoop:9000/usr/wordsOut2"));
JobClient.runJob(conf);//新API中JobClient已删除
}
}关于wordCount的详解能够參考这篇文章：http://www.cnblogs.com/xia520pi/archive/2012/05/16/2504205.html2、MaxTemperature《Hadoop权威指南》
程序：MaxTemperature.javapackage inAction;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.conf.Configured;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.*;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;
import org.apache.hadoop.util.Tool;
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;
//找出每一年的最高气温(本例仅仅用了1901年和1902年的数据,网上下的)
public class MaxTemperature extends Configured implements Tool{
//Mapper的功能是提取每一行原始数据中的年份和温度值
public static class MyMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable>{
private static final int MISSING=9999;//假设一行的气温值是9999即表明该年气温缺失
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
String line=value.toString();
String year=line.substring(15,19);//年份是15-19个字符
int temperature;
//气温有正负要差别对待,Integer.parseInt不能处理负数
if(line.charAt(87)=='+'){
temperature=Integer.parseInt(line.substring(88,92));
}else{
temperature=Integer.parseInt(line.substring(87,92));
}
String quantity=line.substring(92,93);//quantity.matches("[01459]")表明数量仅仅有是01459时才是有效气温值
//仅仅有有效气温值才输出
if(quantity.matches("[01459]")&&temperature!=MISSING){
context.write(new Text(year), new IntWritable(temperature));
}
}
}
public static class MyReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>{
@Override
protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,
Context context)
throws IOException, InterruptedException {
int maxValue=Integer.MIN_VALUE;
for(IntWritable temp:values){
maxValue=Math.max(temp.get(), maxValue);
}
context.write(key, new IntWritable(maxValue));
}
}
@Override
public int run(String[] args) throws Exception {
Configuration conf=getConf();
Job job=new Job(conf,"MaxTemperature");
job.setJarByClass(MaxTemperature.class);
job.setMapperClass(MyMapper.class);
job.setCombinerClass(MyReducer.class);//设置Combiner降低传递给Reducer的数据量,提高性能
job.setReducerClass(MyReducer.class);
job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
//输入输出參数能够在命令行执行时设置。也能够在程序中直接设置，右击run on hadoop
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
System.exit(job.waitForCompletion(true)?0:1);
return 0;
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
int res=ToolRunner.run(new Configuration(), new MaxTemperature(), args);
System.exit(res);
}
}关于MaxTemperature的详解能够參考这篇文章：http://www.linuxidc.com/Linux/2012-05/61196.htm3、对于一个专利数据集统计每一个专利及引用它的专利
即输出形如：专利号1 引用专利1的专利号，引用专利1的专利号...(本例来自《Hadoop in action》)
package inAction;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.*;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.*;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;
import org.apache.hadoop.util.*;
public class MyJob2 extends Configured implements Tool {
public static class MapClass extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> {
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
String[] citation = value.toString().split(",");
context.write(new Text(citation[1]), new Text(citation[0]));
}
}
public static class Reduce extends Reducer<Text, Text, Text, Text> {
protected void reduce(Text key, Iterable<Text> value, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
String csv = "";
for (Text val : value) {
if (csv.length() > 0)
csv += ",";
csv += val.toString();
}
context.write(key, new Text(csv));
}
}
@Override
public int run(String[] arg0) throws Exception {
Configuration conf=getConf();
Job job=new Job(conf,"MyJob2");
job.setJarByClass(MyJob2.class);
Path in=new Path("/root/cite75_99.txt");
Path out=new Path("/root/inAction3");
FileInputFormat.setInputPaths(job, in);
FileOutputFormat.setOutputPath(job, out);
job.setMapperClass(MapClass.class);
job.setReducerClass(Reduce.class);
job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(Text.class);
System.exit(job.waitForCompletion(true)?0:1);
return 0;
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
int res=ToolRunner.run(new Configuration(), new MyJob2(), args);
System.exit(res);
}
}
//旧API程序MyJob.java
package inAction;
import java.io.IOException;
import java.util.Iterator;
import org.apache.hadoop.conf.*;
import org.apache.hadoop.fs.*;
import org.apache.hadoop.io.*;
import org.apache.hadoop.mapred.*;
import org.apache.hadoop.util.*;
public class MyJob extends Configured implements Tool{
public MyJob() {
// TODO Auto-generated constructor stub
}
public static class MapClass extends MapReduceBase implements Mapper<Text, Text, Text, Text>{
@Override
public void map(Text key, Text value, OutputCollector<Text, Text> output,
Reporter reporter) throws IOException {
// TODO Auto-generated method stub
//把专利号和被引用专利号倒过来
output.collect(value, key);
}
}
//把每一个专利的引用专利列在其后面的Reduce
public static class Reduce extends MapReduceBase implements Reducer<Text, Text, Text, Text>{
@Override
public void reduce(Text key, Iterator<Text> values,
OutputCollector<Text, Text> output, Reporter reporter)
throws IOException {
// TODO Auto-generated method stub
String csv="";
while(values.hasNext()){
if(csv.length()>0) csv+=",";
csv+=values.next().toString();
}
output.collect(key, new Text(csv));
}
}
//计数功能的Reduce
// public static class Reduce extends MapReduceBase implements Reducer<Text, Text, Text, IntWritable>{
//
// @Override
// public void reduce(Text key, Iterator<Text> values,
// OutputCollector<Text, IntWritable> output, Reporter reporter)
// throws IOException {
// // TODO Auto-generated method stub
// int count=0;
// while(values.hasNext()){
// values.next();
// count++;
// }
// output.collect(key, new IntWritable(count));
// }
// }
@Override
public int run(String[] arg0) throws Exception {
// TODO Auto-generated method stub
Configuration conf=getConf();
JobConf job=new JobConf(conf,MyJob.class);
Path in=new Path("hdfs://hadoop:9000/zpc/cite75_99.txt");
Path out=new Path("hdfs://hadoop:9000/zpc/output1");
FileInputFormat.setInputPaths(job, in);
FileOutputFormat.setOutputPath(job, out);
job.setJobName("zpcJob1");
job.setMapperClass(MapClass.class);
job.setReducerClass(Reduce.class);
job.setInputFormat(KeyValueTextInputFormat.class);
job.setOutputFormat(TextOutputFormat.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(Text.class);
job.set("key.value.separator.in.input.line",",");
JobClient.runJob(job);
return 0;
}
public static void main(String[] args) throws Exception{
int res=ToolRunner.run(new Configuration(), new MyJob(), args);
System.exit(res);
}
}
//统计不同引用次数的专利数目,比方被引用一次的专利有几个、被引用n次的专利有几个
程序CitationHistogram.java
package inAction;
import inAction.MyJob.MapClass;
import inAction.MyJob.Reduce;
import java.io.IOException;
import java.util.Iterator;
import org.apache.hadoop.conf.*;
import org.apache.hadoop.fs.*;
import org.apache.hadoop.io.*;
import org.apache.hadoop.mapred.*;
import org.apache.hadoop.util.*;
import org.apache.hadoop.conf.Configured;
//统计不同引用次数的专利数目。比方被引用一次的专利有几个，引用两次的专利有几个
public class CitationHistogram extends Configured implements Tool{
public static class MapClass extends MapReduceBase implements Mapper<Text, Text, IntWritable, IntWritable>{
private final static IntWritable uno=new IntWritable(1);
private IntWritable citationCount=new IntWritable();
public void map(Text key, Text value,
OutputCollector<IntWritable, IntWritable> output, Reporter reporter)
throws IOException {
// TODO Auto-generated method stub
citationCount.set(Integer.parseInt(value.toString()));
output.collect(citationCount, uno);
}
}
public static class Reduce extends MapReduceBase implements Reducer<IntWritable, IntWritable, IntWritable, IntWritable>{
@Override
public void reduce(IntWritable key, Iterator<IntWritable> value,
OutputCollector<IntWritable, IntWritable> output, Reporter reporter)
throws IOException {
// TODO Auto-generated method stub
int count=0;
while(value.hasNext()){
count+=value.next().get();
}
output.collect(key, new IntWritable(count));
}
}
@Override
public int run(String[] arg0) throws Exception {
// TODO Auto-generated method stub
Configuration conf=getConf();
JobConf job=new JobConf(conf,CitationHistogram.class);
Path in=new Path("/root/inAction1-1/part-00000");
Path out=new Path("/root/inAction2");
FileInputFormat.setInputPaths(job, in);
FileOutputFormat.setOutputPath(job, out);
job.setJobName("zpcJob2");
job.setMapperClass(MapClass.class);
job.setReducerClass(Reduce.class);
job.setInputFormat(KeyValueTextInputFormat.class);
job.setOutputFormat(TextOutputFormat.class);
job.setOutputKeyClass(IntWritable.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
JobClient.runJob(job);
return 0;
}
public static void main(String[] args) throws Exception{
int res=ToolRunner.run(new Configuration(), new CitationHistogram(), args);
System.exit(res);
}
}注：以上程序的专利数据集apat63_99.txt和cite75_99.txt能够从网上下载。以下的几个案例请參考博客园虾皮工作室！程序下载地址：http://download.csdn.net/detail/zpcandzhj/7810829
4、数据去重
对数据文件里的数据进行去重。数据文件里的每行都是一个数据。例子输入例如以下所看到的：
1）file1：
2012-3-1 a
2012-3-2 b
2012-3-3 c
2012-3-4 d
2012-3-5 a
2012-3-6 b
2012-3-7 c
2012-3-3 c
2）file2：
2012-3-1 b
2012-3-2 a
2012-3-3 b
2012-3-4 d
2012-3-5 a
2012-3-6 c
2012-3-7 d
2012-3-3 c
例子输出例如以下所看到的：
2012-3-1 a
2012-3-1 b
2012-3-2 a
2012-3-2 b
2012-3-3 b
2012-3-3 c
2012-3-4 d
2012-3-5 a
2012-3-6 b
2012-3-6 c
2012-3-7 c
2012-3-7 d
程序：Dedup.java
5、数据排序
对输入文件里数据进行排序。输入文件里的每行内容均为一个数字。即一个数据。
要求在输出中每行有两个间隔的数字，当中，第一个代表原始数据在原始数据集中的位次。第二个代表原始数据。
例子输入：
1）file1：
2
32
654
32
15
756
65223
2）file2：
5956
22
650
92
3）file3：
26
54
6
例子输出：
1 2
2 6
3 15
4 22
5 26
6 32
7 32
8 54
9 92
10 650
11 654
12 756
13 5956
14 65223
程序：Sort.java
6、平均成绩
对输入文件里数据进行就算学生平均成绩。
输入文件里的每行内容均为一个学生的姓名和他对应的成绩，假设有多门学科，则每门学科为一个文件。
要求在输出中每行有两个间隔的数据。当中，第一个代表学生的姓名，第二个代表其平均成绩。
样本输入：
1）math：
张三 88
李四 99
王五 66
赵六 77
2）china：
张三 78
李四 89
王五 96
赵六 67
3）english：
张三 80
李四 82
王五 84
赵六 86
样本输出：
张三 82
李四 90
王五 82
赵六 76
程序：AverageScore.java
7、单表关联
实例中给出child-parent（孩子——父母）表，要求输出grandchild-grandparent（孙子——爷奶）表。例子输入例如以下所看到的。
file：
child parent
Tom Lucy
Tom Jack
Jone Lucy
Jone Jack
Lucy Mary
Lucy Ben
Jack Alice
Jack Jesse
Terry Alice
Terry Jesse
Philip Terry
Philip Alma
Mark Terry
Mark Alma
例子输出例如以下所看到的
file：
grandchild grandparent
Tom Alice
Tom Jesse
Jone Alice
Jone Jesse
Tom Mary
Tom Ben
Jone Mary
Jone Ben
Philip Alice
Philip Jesse
Mark Alice
Mark Jesse
程序：STJoin.java
8、多表关联
输入是两个文件，一个代表工厂表。包括工厂名列和地址编号列。还有一个代表地址表，包括地址名列和地址编号列。
要求从输入数据中找出工厂名和地址名的相应关系，输出"工厂名——地址名"表。
例子输入例如以下所看到的。
1）factory：
factoryname addressed
Beijing Red Star 1
Shenzhen Thunder 3
Guangzhou Honda 2
Beijing Rising 1
Guangzhou Development Bank 2
Tencent 3
Bank of Beijing 1
2）address：
addressID addressname
1 Beijing
2 Guangzhou
3 Shenzhen
4 Xian
例子输出例如以下所看到的
factoryname addressname
Bank of Beijing Beijing
Beijing Red Star Beijing
Beijing Rising Beijing
Guangzhou Development Bank Guangzhou
Guangzhou Honda Guangzhou
Shenzhen Thunder Shenzhen
Tencent Shenzhen
多表关联和单表关联相似，都类似于数据库中的自然连接。
相比单表关联，多表关联的左右表和连接列更加清楚。
所以能够採用和单表关联的同样的处理方式，map识别出输入的行属于哪个表之后，对其进行切割，将连接的列值保存在key中。
还有一列和左右表标识保存在value中。然后输出。reduce拿到连接结果之后，解析value内容，依据标志将左右表内容分开存放，然后求笛卡尔积，最后直接输出。
程序：MTjoin.java
9、建立倒排索引
"倒排索引"是文档检索系统中最经常使用的数据结构，被广泛地应用于全文搜索引擎。它主要是用来存储某个单词（或词组）在一个文档或一组文档中的存储位置的映射，即提供了一种依据内容来查找文档的方式。
因为不是依据文档来确定文档所包括的内容。而是进行相反的操作，因而称为倒排索引（Inverted Index）。
例子输入例如以下所看到的。
1）file1：
MapReduce is simple
2）file2：
MapReduce is powerful is simple
3）file3：
Hello MapReduce bye MapReduce
例子输出例如以下所看到的(每一个单词在每一个文件里的权重也计算出来了)
MapReduce file1.txt:1;file2.txt:1;file3.txt:2;
is file1.txt:1;file2.txt:2;
simple file1.txt:1;file2.txt:1;
powerful file2.txt:1;
Hello file3.txt:1;
bye file3.txt:1;
程序：InvertedIndex.java
注明：以上程序下载地址：http://download.csdn.net/detail/zpcandzhj/7810829
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