//这个是在原来的基础上改动以后得到的，将当中的分词的根据给换掉了，而且进行词频统计的时候会自己主动的忽略大写和小写
packageorg.apache.hadoop.mapred;
importjava.io.IOException;
importjava.util.ArrayList;
importjava.util.Iterator;
importjava.util.List;
importjava.util.StringTokenizer;
importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.conf.Configured;
importorg.apache.hadoop.fs.Path;
importorg.apache.hadoop.io.IntWritable;
importorg.apache.hadoop.io.LongWritable;
importorg.apache.hadoop.io.Text;
importorg.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapred.FileOutputFormat;
importorg.apache.hadoop.mapred.JobClient;
importorg.apache.hadoop.mapred.JobConf;
importorg.apache.hadoop.mapred.MapReduceBase;
importorg.apache.hadoop.mapred.Mapper;
importorg.apache.hadoop.mapred.OutputCollector;
import org.apache.hadoop.mapred.Reducer;
importorg.apache.hadoop.mapred.Reporter;
importorg.apache.hadoop.util.Tool;
importorg.apache.hadoop.util.ToolRunner;
public classWordCount extends Configured implements Tool {
/*
这个类实现mapper接口的map方法，输入的是文本总的每一行。
利用StringTokenizer将字符串拆分成单词。然后将输出结果(word, 1)写入到OutputCollector中去
OutputCollector有hadoop框架提供，负责收集mapper和reducer的输出数据，实现map函数和reduce函数时。仅仅须要将输出的<key,value>对向OutputCollector一丢就可以，其余的事情框架会自己处理。
*/
public static class MapClass extendsMapReduceBase
implements Mapper<LongWritable, Text,Text, IntWritable> {
private final static IntWritable one = newIntWritable(1);
private Text word = new Text();
/*类中的LongWritable, Text, IntWritable是hadoop中实现的用于封装Java数据类型的类，这些类都可以被串行化从而便于在分布式系统中进行数据交换。可以将它们等同的视为long,string,int的替代品
*/
public void map(LongWritable key, Textvalue,
OutputCollector<Text,IntWritable> output,
Reporter reporter) throwsIOException {
String line = value.toString();
StringTokenizer itr = new StringTokenizer(line,” f,. : ; ? ! [] ‘ ”);
//原来仅仅是用空格来分词。如今利用标点和空格等进行分词
while (itr.hasMoreTokens()) {
word.set(itr.nextToken().toLowerCase());//单词统计的时候忽略大写和小写
output.collect(word, one);//输出结果（word。1）
}
}
}
/*
此类实现的是Reducer接口中的reduce方法。函数中的參数key.value是由mapper输出的中间结果。values是一个iterator（迭代器）
*/
public static class Reduce extendsMapReduceBase
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;
/*
遍历这个迭代器，就行得到有同样的key的全部的value值。
此处的key是一个单词，而value则是词频
*/
while (values.hasNext()) {
sum += values.next().get();
}
//遍历后得到这个单词出现的总次数。
output.collect(key, newIntWritable(sum));
}
}
static int printUsage() {
System.out.println("wordcount [-m<maps>] [-r <reduces>] <input> <output>");//输入输入路径
ToolRunner.printGenericCommandUsage(System.out);
return -1;
}
/*
Wordcount中map/reduce项目的主要驱动程序，调用此方法提交的map / reduce任务。
在hadoop中一次计算任务成为一个job，能够通过以一个JobConf对象设置怎样执行这个job，此处定义了输出的key 类型是text,而value的类型是IntWritable
*/
public int run(String[] args) throwsException {
JobConf conf = new JobConf(getConf(),WordCount.class);
conf.setJobName("wordcount");
// key是text（words）
conf.setOutputKeyClass(Text.class);
// value是IntWritable (ints)
conf.setOutputValueClass(IntWritable.class);
conf.setMapperClass(MapClass.class);
conf.setCombinerClass(Reduce.class);
conf.setReducerClass(Reduce.class);
List<String> other_args = newArrayList<String>();
for(int i=0; i < args.length; ++i) {
try {
if ("-m".equals(args[i])) {
conf.setNumMapTasks(Integer.parseInt(args[++i]));
} else if("-r".equals(args[i])) {
conf.setNumReduceTasks(Integer.parseInt(args[++i]));
} else {
other_args.add(args[i]);
}
} catch (NumberFormatException except) {
System.out.println("ERROR: Integerexpected instead of " + args[i]);
return printUsage();
} catch (ArrayIndexOutOfBoundsExceptionexcept) {
System.out.println("ERROR:Required parameter missing from " +
args[i-1]);
return printUsage();
}
}
// Make sure there are exactly 2 parametersleft.
if (other_args.size() != 2) {
System.out.println("ERROR: Wrongnumber of parameters: " +
other_args.size() +" instead of 2.");
return printUsage();
}
FileInputFormat.setInputPaths(conf,other_args.get(0));
FileOutputFormat.setOutputPath(conf, newPath(other_args.get(1)));
JobClient.runJob(conf);
return 0;
}
public static void main(String[] args) throwsException {
/* ToolRunner的run方法開始,run方法有三个參数。第一个是Configuration类的实例，第二个是wordcount的实例，args则是从控制台接收到的命令行数组
*/
int res = ToolRunner.run(newConfiguration(), new WordCount(), args);
System.exit(res);
}
}