实验5 MapReduce初级编程实践(1)——编程实现文件合并和去重操作

一、实验目的

  1. 通过实验掌握基本的MapReduce编程方法;
  2. 掌握用MapReduce解决一些常见的数据处理问题,包括数据去重、数据排序和数据挖掘等。

二、实验平台

  1. 操作系统:Linux(建议Ubuntu16.04或Ubuntu18.04)
  2. Hadoop版本:3.1.3

三、实验内容

编程实现文件合并和去重操作

对于两个输入文件,即文件A和文件B,请编写MapReduce程序,对两个文件进行合并,并剔除其中重复的内容,得到一个新的输出文件C。下面是输入文件和输出文件的一个样例供参考。

输入文件A的样例如下:

20150101 x
20150102 y
20150103 x
20150104 y
20150105 z
20150106 x

输入文件B的样例如下:

20150101 y
20150102 y
20150103 x
20150104 z
20150105 y

根据输入文件A和B合并得到的输出文件C的样例如下:

20150101 x
20150101 y
20150102 y
20150103 x
20150104 y
20150104 z
20150105 y
20150105 z
20150106 x

四、实验步骤

进入 Hadoop 安装目录,启动 hadoop:

cd /usr/local/hadoop
sbin/start-dfs.sh

新建文件夹,创建文件 A、B:

sudo mkdir MapReduce && cd MapReduce
sudo vim A
sudo vim B

编写 Java 文件实现 MapReduce:

sudo vim Merge.java

实现的 Java 代码如下:

import java.io.IOException;
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;

public class Merge {
	/**
	 * @param args
	 * 对A,B两个文件进行合并,并剔除其中重复的内容,得到一个新的输出文件C
	 */
	//重载map函数,直接将输入中的value复制到输出数据的key上
	public static class Map extends Mapper<Object, Text, Text, Text>{
		private static Text text = new Text();
		public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException,InterruptedException{
			text = value;
			context.write(text, new Text(""));
		}
	}
	
	//重载reduce函数,直接将输入中的key复制到输出数据的key上
	public static class Reduce extends Reducer<Text, Text, Text, Text>{
		public void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context ) throws IOException,InterruptedException{
			context.write(key, new Text(""));
		}
	}
	
	public static void main(String[] args) throws Exception{
		// TODO Auto-generated method stub
		Configuration conf = new Configuration();
conf.set("fs.default.name","hdfs://localhost:9000");
		String[] otherArgs = new String[]{"input","output"}; /* 直接设置输入参数 */
		if (otherArgs.length != 2) {
			System.err.println("Usage: wordcount <in><out>");
			System.exit(2);
			}
		Job job = Job.getInstance(conf,"Merge and duplicate removal");
		job.setJarByClass(Merge.class);
		job.setMapperClass(Map.class);
		job.setCombinerClass(Reduce.class);
		job.setReducerClass(Reduce.class);
		job.setOutputKeyClass(Text.class);
		job.setOutputValueClass(Text.class);
		FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));
		FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));
		System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
	}
}

赋予用户相关权限:

sudo chown -R hadoop /usr/local/hadoop

添加编译所需要使用的 jar 包:

vim ~/.bashrc

添加下面一行到文件的最后:

export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop
export CLASSPATH=$($HADOOP_HOME/bin/hadoop classpath):$CLASSPATH

使更改立即生效:

source ~/.bashrc

编译 Merge.java:

javac Merge.java

打包生成的 class 文件为 jar 包:

jar -cvf Merge.jar *.class

创建 Hadoop 主目录为 /user/hadoop 并创建 input 文件夹:

/usr/local/hadoop/bin/hdfs dfs -mkdir -p /user/hadoop
/usr/local/hadoop/bin/hdfs dfs -mkdir input

上传 A、B 文件到 input 文件夹中:

/usr/local/hadoop/bin/hdfs dfs -put ./A input
/usr/local/hadoop/bin/hdfs dfs -put ./B input

使用我们刚生成的 Merge.jar 包:

/usr/local/hadoop/bin/hadoop jar Merge.jar Merge

查看输出结果:

/usr/local/hadoop/bin/hdfs dfs -cat output/*

输出如下:

[email protected]:/usr/local/hadoop$ hdfs dfs -cat output/*
20170101 x	
20170101 y	
20170102 y	
20170103 x	
20170104 y	
20170104 z	
20170105 y	
20170105 z	
20170106 x
[email protected]:/usr/local/hadoop$ 

此外,有想用 Python 写的可以参考我这篇博客:实验5 MapReduce初级编程实践(Python实现)

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THE END
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