Hadoop的简单单词统计案例

在Hadoop学习过程中，单词统计作为一个最基本的案例，非常简单实用，是每一个入门菜鸟必须要掌握的一个例子，可以通过这个简单的小案例了解Hadoop的基本运行原理和MapReduce程序的开发流程

引入相关Hadoop目录相关Jar文件：

（hdfs(必须),common（必须），mapreduce（必须））

引入配置文件：

core-site.xml；hdfs-site.xml；……

编写Map程序：

package cn.guyouda.hadoop.mapreduce.wordcount;

import java.io.IOException;

import org.apache.commons.lang.StringUtils;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

/**
 * 
 * @author Youda
 *	Map需要四个泛型参数
 * KEYIN:输入参数：默认是要处理的文本中的某一行的偏移量
 * VALUEIN：输入参数：要处理的某一行文本内容
 * VALUEOUT：输出给Reduce的数据类型
 * KEYOUT：输出给Reduce的偏移量
 * 
 * 由于需要网络传输，故参数需要序列化
 * 但是Java自带的序列化会携带一些冗余信息，不利于大量的网络传输
 * 所以Hadoop对Long，String进行了封装,变为LongWritable,Text
 * 
 */
public class WordCountMapper  extends Mapper<LongWritable, Text, Text, LongWritable>{
	
	@Override
	protected void map(LongWritable key, Text value, Mapper<LongWritable, Text, Text, LongWritable>.Context context)
			throws IOException, InterruptedException {
		// 处理具体的业务逻辑
		
		String text = value.toString();
		String[] words = StringUtils.split(text," |,|\\.");
		for(String word:words){
			context.write(new Text(word), new LongWritable(1));
		}
		
	}
	
}

编写Reduce程序：

package cn.guyouda.hadoop.mapreduce.wordcount;

import java.io.IOException;

import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

/**
 * 
 * @author Youda
 *	
 */
public class WordCountReducer extends Reducer<Text, LongWritable, Text, LongWritable>{

	@Override
	protected void reduce(Text arg0, Iterable<LongWritable> arg1,
			Reducer<Text, LongWritable, Text, LongWritable>.Context arg2) throws IOException, InterruptedException {
		Long value = 0L;
		for(LongWritable num:arg1){
			value += num.get();
		}
		
		arg2.write(arg0, new LongWritable(value));
		
	}
	
}

编写控制程序：

package cn.guyouda.hadoop.mapreduce.wordcount;

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.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

/**
 * 
 * @author Youda
 *指定Map和Reduce类
 *指定作业需要处理的数据位置
 *还可以指定数据输出的结果路径
 */
public class WordCountRunner {

	public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
		
		Configuration conf = new Configuration();
		Job job = Job.getInstance(conf);
		job.setJarByClass(WordCountRunner.class);
		
		//指定Map和Reduce类
		job.setMapperClass(WordCountMapper.class);
		job.setReducerClass(WordCountReducer.class);
		//指定Reduce的输出类型
		job.setOutputKeyClass(Text.class);
		job.setOutputValueClass(LongWritable.class);
		
		//指定Map的输出类型
		job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
		job.setMapOutputValueClass(LongWritable.class);
		
		//指定源文件夹和输出文件夹
		FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("/wordcount/srcdata/"));
		FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("/wordcount/output/"));
		
		//提交：参数：是否显示处理进度
		
		System.exit(job.waitForCompletion(true)?0:1);

	}

}

在Hadoop中创建文件夹需要统计的单词所在文件夹并上传

hadoop fs -mkdir /wordcont

hadoop fs -mkdir /wordcount/srcdata

hadoop fs -put XXXX.txt /wordcount/srcdata

注：在创建文件夹和上传文件之前需要启动HDFS（start-dfs.sh）输出文件夹不能自己创建，否则程序运行时会报错

运行程序： 

hadoop jar Count.jar cn.guyouda.hadoop.mapreduce.WordCountRunner

运行结束以后会在输出文件夹创建结果文件

注：运行程序前必须启动YARN（start-yarn.sh）

显示统计结果：

hadoop fs -cat /wordcount/output/part-r-00000