Hadoop MapReduce 作业输入案例：多文件实践
Hadoop MapReduce 是一种分布式计算框架，它允许在大量数据集上进行并行处理。MapReduce 模型由两个主要阶段组成：Map 阶段和 Reduce 阶段。Map 阶段将输入数据分解成键值对，而 Reduce 阶段则对 Map 阶段生成的键值对进行聚合处理。本文将围绕一个多文件输入的 MapReduce 作业案例，详细介绍如何使用 Hadoop 和 MapReduce 进行数据处理。
环境准备
在开始之前，请确保您已经安装了 Hadoop 环境。以下是在 Linux 系统上安装 Hadoop 的基本步骤：
1. 下载 Hadoop 安装包。
2. 解压安装包到指定目录。
3. 配置 Hadoop 环境，包括设置 Hadoop 配置文件。
4. 启动 Hadoop 集群。
作业描述
假设我们有一个包含多个文本文件的目录，每个文件包含一些学生信息，格式如下：
姓名,年龄,性别,成绩
张三,20,男,90
李四,21,女,85
王五,22,男,95
赵六,23,女,88
我们的目标是统计每个性别学生的平均成绩。
Map 阶段
Map 阶段负责读取输入文件，将每行数据解析为键值对，并输出到输出数据集中。以下是一个简单的 Map 阶段代码示例：
java
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
public class StudentMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> {
private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
private Text gender = new Text();
public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
String[] tokens = value.toString().split(",");
if (tokens.length == 4) {
gender.set(tokens[2]); // 设置性别为键
context.write(gender, one); // 输出键值对
}
}
}
Shuffle 阶段
Shuffle 阶段是 MapReduce 框架中的一个重要阶段，它负责将 Map 阶段输出的键值对按照键进行排序，并将具有相同键的数据发送到同一个 Reduce 任务。
Reduce 阶段
Reduce 阶段负责对 Shuffle 阶段输出的键值对进行聚合处理。以下是一个简单的 Reduce 阶段代码示例：
java
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
public class StudentReducer 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);
}
}
完整的 MapReduce 作业
以下是一个完整的 MapReduce 作业示例，它包含了 Map、Shuffle 和 Reduce 阶段：
java
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.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
public class StudentAverage {
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf, "student average");
job.setJarByClass(StudentAverage.class);
job.setMapperClass(StudentMapper.class);
job.setCombinerClass(StudentReducer.class);
job.setReducerClass(StudentReducer.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}
}
运行作业
在 Hadoop 环境中，可以使用以下命令运行 MapReduce 作业：
shell
hadoop jar student-average.jar StudentAverage /input/student_data /output
其中，`student-average.jar` 是包含 MapReduce 作业的 JAR 文件，`/input/student_data` 是输入文件所在的目录，`/output` 是输出结果将保存的目录。
总结
本文通过一个多文件输入的 MapReduce 作业案例，介绍了如何使用 Hadoop 和 MapReduce 进行数据处理。通过 Map 阶段和 Reduce 阶段的协同工作，我们可以有效地处理大量数据，并从中提取有价值的信息。在实际应用中，MapReduce 可以扩展到数千个节点，从而实现大规模的数据处理。
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