Hadoop MapReduce编程 API入门系列之wordcount版本1（五）

　　

 　　这个很简单哈，编程的版本很多种。

 代码版本1

package zhouls.bigdata.myMapReduce.wordcount5;

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

public class WordCount 
{
public static class TokenizerMapper
extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{

private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
private Text word = new Text();

public void map(Object key, Text value, Context context
) throws IOException, InterruptedException {
StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
while (itr.hasMoreTokens()) {
word.set(itr.nextToken());
context.write(word, one);
}
}
}

public static class IntSumReducer
extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> {
private IntWritable result = new IntWritable();

public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,
Context context
) throws IOException, InterruptedException {
int sum = 0;
for (IntWritable val : values) {
sum += val.get();
}
result.set(sum);
context.write(key, result);
}
}

public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf, "word count");
job.setJarByClass(WordCount.class);
job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
// FileInputFormat.addInputPath(job, new Path("hdfs:/HadoopMaster:9000/wc.txt"));
// FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("hdfs:/HadoopMaster:9000/out/wordcount"));
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path("./data/wc.txt"));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("./out/WordCount"));
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}
}

 代码版本3

package com.dajiangtai.Hadoop.MapReduce;


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

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
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.input.TextInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;


@SuppressWarnings("unused")
public class WordCount {//2017最新详解版

    public static class TokenizerMapper extends
            Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>
//            为什么这里k1要用Object、Text、IntWritable等，而不是java的string啊、int啊类型，当然，你可以用其他的，这样用的好处是，因为它里面实现了序列化和反序列化。
//            可以让在节点间传输和通信效率更高。这就为什么hadoop本身的机制类型的诞生。
    
    
            //这个Mapper类是一个泛型类型，它有四个形参类型，分别指定map函数的输入键、输入值、输出键、输出值的类型。hadoop没有直接使用Java内嵌的类型，而是自己开发了一套可以优化网络序列化传输的基本类型。这些类型都在org.apache.hadoop.io包中。
            //比如这个例子中的Object类型，适用于字段需要使用多种类型的时候，Text类型相当于Java中的String类型，IntWritable类型相当于Java中的Integer类型
            {
            //定义两个变量或者说是定义两个对象，叫法都可以
        private final static IntWritable one = new IntWritable(1);//这个1表示每个单词出现一次，map的输出value就是1.
                                    //因为，v1是单词出现次数，直接对one赋值为1
        private Text word = new Text();
        
        public void map(Object key, Text value, Context context)
        //context它是mapper的一个内部类，简单的说顶级接口是为了在map或是reduce任务中跟踪task的状态，很自然的MapContext就是记录了map执行的上下文，在mapper类中，这个context可以存储一些job conf的信息，比如job运行时参数等，我们可以在map函数中处理这个信息，这也是Hadoop中参数传递中一个很经典的例子，同时context作为了map和reduce执行中各个函数的一个桥梁，这个设计和Java web中的session对象、application对象很相似
        //简单的说context对象保存了作业运行的上下文信息，比如：作业配置信息、InputSplit信息、任务ID等
        //我们这里最直观的就是主要用到context的write方法。
        //说白了，context起到的是连接map和reduce的桥梁。起到上下文的作用！
        
                throws IOException, InterruptedException {
            //The tokenizer uses the default delimiter set, which is " 	

": the space character, the tab character, the newline character, the carriage-return character
            StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());//将Text类型的value转化成字符串类型
            //StringTokenizer是字符串分隔解析类型,StringTokenizer 用来分割字符串，你可以指定分隔符，比如','，或者空格之类的字符。
            
            
            //使用StringTokenizer类将字符串“hello,java,delphi,asp,PHP”分解为三个单词
//            程序的运行结果为:
//                  hello
//                  java
//                  delphi
//                  asp
//
//                  php
            
            
            while (itr.hasMoreTokens()) {//hasMoreTokens() 方法是用来测试是否有此标记生成器的字符串可用更多的标记。
//                实际上就是java.util.StringTokenizer.hasMoreTokens()
//                hasMoreTokens() 方法是用来测试是否有此标记生成器的字符串可用更多的标记。
                //java.util.StringTokenizer.hasMoreTokens()
                
                
                word.set(itr.nextToken());//nextToken()这是 StringTokenizer 类下的一个方法,nextToken() 用于返回下一个匹配的字段。
                context.write(word, one);
            }
        }
    }

    

    
    public static class IntSumReducer extends
            Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
        private IntWritable result = new IntWritable();
        public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,
                Context context) throws IOException, InterruptedException {
            //我们这里最直观的就是主要用到context的write方法。
            //说白了，context起到的是连接map和reduce的桥梁。起到上下文的作用！
            
            int sum = 0;
            for (IntWritable val : values) {//叫做增强的for循环，也叫for星型循环
                sum += val.get();
            }
            result.set(sum);
            context.write(key, result);
        }
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();//程序里，只需写这么一句话，就会加载到hadoop的配置文件了
        //Configuration类代表作业的配置，该类会加载mapred-site.xml、hdfs-site.xml、core-site.xml等配置文件。
        //删除已经存在的输出目录
        Path mypath = new Path("hdfs://djt002:9000/outData/wordcount");//输出路径
        FileSystem hdfs = mypath.getFileSystem(conf);//程序里，只需写这么一句话，就可以获取到文件系统了。
                    //FileSystem里面包括很多系统，不局限于hdfs，是因为，程序读到conf，哦，原来是hadoop集群啊。这时，才认知到是hdfs
        
        //如果文件系统中存在这个输出路径，则删除掉，保证输出目录不能提前存在。
        if (hdfs.isDirectory(mypath)) {
            hdfs.delete(mypath, true);
        }
        
        //job对象指定了作业执行规范，可以用它来控制整个作业的运行。
        Job job = Job.getInstance();// new Job(conf, "word count");
        job.setJarByClass(WordCount.class);//我们在hadoop集群上运行作业的时候，要把代码打包成一个jar文件，然后把这个文件
        //传到集群上，然后通过命令来执行这个作业，但是命令中不必指定JAR文件的名称，在这条命令中通过job对象的setJarByClass（）
        //中传递一个主类就行，hadoop会通过这个主类来查找包含它的JAR文件。
        
        job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
        //job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
        job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);//Combiner最终不能影响reduce输出的结果
//                                这句话要好好理解!!!
        
        
        
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
        //一般情况下mapper和reducer的输出的数据类型是一样的，所以我们用上面两条命令就行，如果不一样，我们就可以用下面两条命令单独指定mapper的输出key、value的数据类型
        //job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        //job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
        //hadoop默认的是TextInputFormat和TextOutputFormat,所以说我们这里可以不用配置。
        //job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
        //job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);
        
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(
                "hdfs://djt002:9000/inputData/wordcount/wc.txt"));//FileInputFormat.addInputPath（）指定的这个路径可以是单个文件、一个目录或符合特定文件模式的一系列文件。
        //从方法名称可以看出，可以通过多次调用这个方法来实现多路径的输入。        
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(
                "hdfs://djt002:9000/outData/wordcount"));//只能有一个输出路径，该路径指定的就是reduce函数输出文件的写入目录。
        //特别注意：输出目录不能提前存在，否则hadoop会报错并拒绝执行作业，这样做的目的是防止数据丢失，因为长时间运行的作业如果结果被意外覆盖掉，那肯定不是我们想要的
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
        //使用job.waitForCompletion（）提交作业并等待执行完成，该方法返回一个boolean值，表示执行成功或者失败，这个布尔值被转换成程序退出代码0或1，该布尔参数还是一个详细标识，所以作业会把进度写到控制台。
        //waitForCompletion(）提交作业后，每秒会轮询作业的进度，如果发现和上次报告后有改变，就把进度报告到控制台，作业完成后，如果成功就显示作业计数器，如果失败则把导致作业失败的错误输出到控制台
    }
}

//TextInputFormat是hadoop默认的输入格式，这个类继承自FileInputFormat,使用这种输入格式，每个文件都会单独作为Map的输入，每行数据都会生成一条记录，每条记录会表示成<key，value>的形式。
//key的值是每条数据记录在数据分片中的字节偏移量，数据类型是LongWritable.
//value的值为每行的内容，数据类型为Text。
//
//实际上InputFormat（）是用来生成可供Map处理的<key，value>的。
//InputSplit是hadoop中用来把输入数据传送给每个单独的Map(也就是我们常说的一个split对应一个Map),
//InputSplit存储的并非数据本身，而是一个分片长度和一个记录数据位置的数组。
//生成InputSplit的方法可以通过InputFormat（）来设置。
//当数据传给Map时，Map会将输入分片传送给InputFormat（），InputFormat()则调用getRecordReader()生成RecordReader,RecordReader则再通过creatKey()和creatValue()创建可供Map处理的<key，value>对。
//
//OutputFormat()
//默认的输出格式为TextOutputFormat。它和默认输入格式类似，会将每条记录以一行的形式存入文本文件。它的键和值可以是任意形式的，因为程序内部会调用toString()将键和值转化为String类型再输出。

 代码版本2

package zhouls.bigdata.myMapReduce.wordcount5;

import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
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.Tool;
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;

 

public class WordCount implements Tool 
{
public static class TokenizerMapper
extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{

private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
private Text word = new Text();

public void map(Object key, Text value, Context context
) throws IOException, InterruptedException {
StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
while (itr.hasMoreTokens()) {
word.set(itr.nextToken());
context.write(word, one);
}
}
}

public static class IntSumReducer
extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> {
private IntWritable result = new IntWritable();

public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,
Context context
) throws IOException, InterruptedException {
int sum = 0;
for (IntWritable val : values) {
sum += val.get();
}
result.set(sum);
context.write(key, result);
}
}


public int run(String[] arg0) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
//2删除已经存在的输出目录
Path mypath = new Path(arg0[1]);//下标为1，即是输出路径
FileSystem hdfs = mypath.getFileSystem(conf);//获取文件系统
if (hdfs.isDirectory(mypath))
{//如果文件系统中存在这个输出路径，则删除掉
hdfs.delete(mypath, true);
}

Job job = Job.getInstance(conf, "word count");
job.setJarByClass(WordCount.class);
job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);


FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(arg0[0]));// 文件输入路径
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(arg0[1]));// 文件输出路径
job.waitForCompletion(true);

return 0;

}


public static void main(String[] args) throws Exception {

//集群路径    
// String[] args0 = { "hdfs:/HadoopMaster:9000/wc.txt",
// "hdfs:/HadoopMaster:9000/out/wordcount"};

//本地路径    
String[] args0 = { "./data/wc.txt",
"./out/WordCount"};    
int ec = ToolRunner.run( new Configuration(), new WordCount(), args0);
System. exit(ec);
}


@Override
public Configuration getConf() {
// TODO Auto-generated method stub
return null;
}


@Override
public void setConf(Configuration arg0) {
// TODO Auto-generated method stub

}
}