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  • MapReduce应用案例--简单的数据去重

    1. 设计思路

      去重,重点就是无论某个数据在文件中出现多少次,最后只是输出一次就可以。 根据这一点,我们联想到在reduce阶段数据输入形式是 <key, value list>,只要是key相同的,在shuffle阶段都会聚合在一起,所以只要在map阶段将要去重的数据作为key值就可以达到目的。

    2. 具体实现

      

    package moverepeat;
    
    import java.io.IOException;
    
    import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
    import org.apache.hadoop.fs.Path;
    import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
    import org.apache.hadoop.io.Text;
    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.output.FileOutputFormat;
    
    /**
     * 
     * @author Amei 去除重复的数据项
     */
    
    public class Remove {
        public static class Map extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> {
            protected void map(LongWritable key, Text value, Context output)
                    throws java.io.IOException, InterruptedException {
                //将每一行的数据作为map输出的key
                output.write(value, new Text(""));
            };
        }
    
        public static class Reduce extends Reducer<Text, Text, Text, Text> {
            protected void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context output)
                    throws java.io.IOException, InterruptedException {
                //经过shuffle阶段后,Reduce的输入数据格式为<key, value list>,此时key没有相同的值
                output.write(key, new Text(""));
            };
        }
    
        public static void main(String[] args) throws IOException,
                ClassNotFoundException, InterruptedException {
            Configuration configuration = new Configuration();
            Job job = new Job(configuration, "remove");
            job.setJarByClass(Remove.class);
            job.setMapperClass(Map.class);
            job.setReducerClass(Reduce.class);
            job.setOutputKeyClass(Text.class);
            job.setOutputValueClass(Text.class);
            FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(
                    "/user/hadoop_admin/removein"));
            FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(
                    "/user/hadoop_admin/removeout"));
            System.exit((job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1));
        }
    }

       测试用例

      file01

    wangkun 12
    wangkun 13
    wangkun 15
    amei 12
    amei 13

      file02

      

    wangkun 11
    wangkun 13
    wangkun 16
    amei 12
    amei 13

     去重结果:

      

    amei 12    
    amei 13    
    wangkun 11    
    wangkun 12    
    wangkun 13    
    wangkun 15    
    wangkun 16    
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/linux-wangkun/p/5377215.html
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