Hadoop MapReduce 作业输入案例：自定义实践
Hadoop MapReduce 是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。它通过将数据分割成小块，在多个节点上并行处理，从而提高数据处理效率。本文将围绕 Hadoop MapReduce 作业输入案例，通过自定义实践，深入探讨其工作原理和实现方法。
1. Hadoop MapReduce 简介
Hadoop MapReduce 是 Hadoop 生态系统中的一个核心组件，它允许用户编写程序来处理大规模数据集。MapReduce 模型主要由两个阶段组成：Map 阶段和 Reduce 阶段。
- Map 阶段：将输入数据分割成键值对（key-value pairs），对每个键值对进行处理，生成中间结果。
- Reduce 阶段：对 Map 阶段生成的中间结果进行汇总，生成最终输出。
2. 自定义 MapReduce 作业输入案例
为了更好地理解 Hadoop MapReduce 作业输入，以下将通过一个简单的案例进行实践。
2.1 案例背景
假设我们有一个包含用户购买记录的文本文件，每行包含用户ID、购买商品ID和购买金额。我们的目标是统计每个用户购买的商品种类数量。
2.2 数据格式
user1,product1,100
user1,product2,200
user2,product1,150
user2,product3,300
2.3 编写 MapReduce 作业
2.3.1 Map 阶段
Map 阶段负责读取输入数据，将每行数据分割成键值对，并输出中间结果。
java
public class UserProductMapper extends Mapper<Object, Text, Text, Text> {
public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
String[] tokens = value.toString().split(",");
String userId = tokens[0];
String productId = tokens[1];
context.write(new Text(userId), new Text(productId));
}
}
2.3.2 Shuffle 阶段
Shuffle 阶段负责将 Map 阶段生成的中间结果按照键进行排序，并分发到不同的 Reduce 任务。
2.3.3 Reduce 阶段
Reduce 阶段负责对 Shuffle 阶段分发过来的中间结果进行汇总，生成最终输出。
java
public class UserProductReducer extends Reducer<Text, Text, Text, IntWritable> {
public void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
Set<String> productSet = new HashSet<String>();
for (Text val : values) {
productSet.add(val.toString());
}
context.write(key, new IntWritable(productSet.size()));
}
}
2.3.4 主程序
java
public class UserProductDriver {
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf, "user product count");
job.setJarByClass(UserProductDriver.class);
job.setMapperClass(UserProductMapper.class);
job.setCombinerClass(UserProductReducer.class);
job.setReducerClass(UserProductReducer.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);
}
}
2.4 运行作业
将上述代码打包成 jar 文件，并使用 Hadoop 命令行工具运行：
shell
hadoop jar user-product-count.jar UserProductDriver input output
其中，`input` 为输入文件路径，`output` 为输出文件路径。
3. 总结
本文通过一个自定义的 MapReduce 作业输入案例，详细介绍了 Hadoop MapReduce 的工作原理和实现方法。通过实践，读者可以更好地理解 MapReduce 模型，并能够将其应用于实际的数据处理场景中。
4. 扩展阅读
- [Hadoop 官方文档](https://hadoop.apache.org/docs/)
- [MapReduce 编程指南](https://www.hortonworks.com/hadoop-tutorial/mapreduce-programming-guide/)
- [Hadoop MapReduce 性能优化](https://www.hortonworks.com/hadoop-tutorial/mapreduce-performance-tuning/)
通过不断学习和实践，相信读者能够更加熟练地掌握 Hadoop MapReduce 技术，为大数据处理领域贡献自己的力量。
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