第六篇：Eclipse上运行第一个Hadoop实例

需求

       计算出文件中每个单词的频数。要求输出结果按照单词的字母顺序进行排序。每个单词和其频数占一行，单词和频数之间有间隔。

       比如，输入两个文件，其一内容如下：

       hello world

       hello hadoop

       hello mapreduce

       另一内容如下：

       bye world

       bye hadoop

       bye mapreduce

       对应上面给出的输入样例，其输出样例为：

       bye　　　　　   3

       hadoop　　　　2

       hello　　　　　 3

       mapreduce　　 2

       world　　　　　2

方案制定

       对该案例，可设计出如下的MapReduce方案：

1. Map阶段各节点完成由输入数据到单词切分再到单词搜集的工作

2. shuffle阶段完成相同单词的聚集再到分发到各个Reduce节点的工作 (shuffle阶段是MapReduce的默认过程)

3. Reduce阶段负责接收所有单词并计算各自频数

代码示例

/**
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 *  You may obtain a copy of the License at
 *
 *      http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
 *
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 *  distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
 *  WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
 *  See the License for the specific language governing permissions and
 *  limitations under the License.
 */


package org.apache.hadoop.examples;

import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;

//导入各种Hadoop包
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
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;
import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;

// 主类
public class WordCount {
        
    // Mapper类
    public static class TokenizerMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{
        
        // new一个值为1的整数对象 
        private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
        // new一个空的Text对象
        private Text word = new Text();
      
        // 实现map函数
        public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            
            // 创建value的字符串迭代器
            StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
        
            // 对数据进行再次分割并输出map结果。初始格式为<字节偏移量，单词> 目标格式为<单词，频率>
            while (itr.hasMoreTokens()) {
                    word.set(itr.nextToken());
                    context.write(word, one);
            }
        }
    }
        
    // Reducer类
    public static class IntSumReducer extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> {
    
        // new一个值为空的整数对象
        private IntWritable result = new IntWritable();

        // 实现reduce函数
        public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
                
            int sum = 0;
            for (IntWritable val : values) {
                sum += val.get();
            }
                
            // 得到本次计算的单词的频数
            result.set(sum);
                        
            // 输出reduce结果
            context.write(key, result);
        }
    }

    // 主函数
    public static void main(String[] args) throws Exception {
    
        // 获取配置参数
        Configuration conf = new Configuration();
        String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();
                
        // 检查命令语法
        if (otherArgs.length != 2) {
                System.err.println("Usage: wordcount <in> <out>");
                System.exit(2);
        }
                
        // 定义作业对象
        Job job = new Job(conf, "word count");
        // 注册分布式类
        job.setJarByClass(WordCount.class);
        // 注册Mapper类
        job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
        // 注册合并类
        job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
        // 注册Reducer类
        job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
        // 注册输出格式类
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
        // 设置输入输出路径
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));
                
        // 运行程序
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}

运行方法

1. 打开Eclipse并启动Hdfs(方法请参考前文)

2. 新建一个MapReduce工程：”file" -> "new" -> "project"，然后选择 "Map/Reduce Project"

　　

3. 设置输入目录及文件

在项目工程包里面新建一个名为input的目录，里面存放需要处理的输入文件。这里选用2个文件名分别为file01和file02的文件进行测试。文件内容同需求示例。

       

4. 将输入文件传输入Hdfs

在终端输入以下命令即可将整个目录传输进Hdfs(input目录下的所有文件将会被送进Hdfs下名为input01的目录里)，请根据MapReduce工程包实际路径对如下命令略作修改即可：

./bin/hadoop fs -put ../workspace/Hadoop_t1/input/ input01

5. 在工程包中新建一个WordCount类并将上面的源代码拷贝进去。

6. 调整项目运行参数：右键项目 -> “Run As" -> ”Run Configurations"

       

需要添加的就是"Program arguments"下的那些代码。它们其实是作为命令行参数传递进程序的，第一段是输入文件路径；第二段是输出文件路径。

路径的格式为 "[主机IP地址:hdfs端口] + [输入/输出目录在hdfs中的路径]"。

可以输入以下命令查看输入目录路径：

./bin/hadoop fs -ls

       

7. 点击"Run"运行程序。

8. 执行以下命令查看结果：

./bin/hadoop fs -cat output01/*

       

       这些主机和Hdfs的文件传递，显示也可以使用Eclipse，更方便容易。在此就不提了。

　　

小结

1. 多多熟练Hadoop平台下MapReduce项目基本创建流程。

2. WordCount是一个很经典的Hadoop示例，它虽然简单，但具有很大的代表性。

3. 从某个程度上来说也反映了其设计的初衷，对日志文件的分析。