MapReduce介绍

MapReduce分为两个部分一个是map，一个是reduce

对应的java类分别是mapper和reducer。

MapReduce的特性是对集群内的数据进行并行计算。

MapReduce的初识，例如黄匡内的是气象数据。经过第二步初始映射key是行号，value就是数据库，在经过第三步带有实际业务的映射输出把有用的数据抽出，key是年份，value是温度。然后经过shuttle（洗牌），按照年份进行进行合并也就是分组加排序的过程，把同样的key的value合并到一起并排序。然后经过reduce按照规则取出响应的数据，然后输出。

 ：

下面开始实践，首先创建一个mapper类。主要是实现上图第二个方块到第四个方块的转换。

public class MaxTemperatureMapper extends Mapper<KEYIN, VALUEIN, KEYOUT, VALUEOUT>

KEYIN, VALUEIN,分别指上图方块二的key类型和value类型。 KEYOUT, VALUEOUT分别指上图方块三的key类型和value类型。

public class MaxTemperatureMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable>

 

import java.io.IOException;

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.metrics2.util.Quantile;

public class MaxTemperatureMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {

	//温度缺失
	private static final int MISSING=9999;
	@Override
	protected void map(LongWritable key, Text value, Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable>.Context context)
			throws IOException, InterruptedException {

		String line = value.toString();
		String year = line.substring(15, 19);
		int airTemperature;
		if(line.charAt(87)=='+')
		{
			airTemperature = Integer.parseInt(line.substring(88,92));
		}
		else
		{
			airTemperature = Integer.parseInt(line.substring(87,92));
		}
		String quality=line.substring(92,93);
		if(airTemperature!=MISSING&&quality.matches("[01459]"))
		{
			context.write(new Text(year), new IntWritable(airTemperature));
		}
	}
}

 在建立一个reducer，主要是实现上图的第四个方块到第五个方块的转换。

import java.io.IOException;

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

public class MaxTemperatureReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
	
	@Override
	protected void reduce(Text keyIn, Iterable<IntWritable> values,
			Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>.Context context) throws IOException, InterruptedException {
		int maxValue = Integer.MIN_VALUE;
		for(IntWritable value:values)
		{
			maxValue = Math.max(maxValue, value.get());
		}
		context.write(keyIn, new IntWritable(maxValue));
	}

}

 最后创建一个类执行map和reduce

import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

import org.apache.hadoop.io.Text;

import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;

public class MaxTemperature {

	public static void main(String[] args) {
		try {
			//作业：=map任务+reduce任务
			Job job = new Job();
			
			job.setJarByClass(MaxTemperature.class);
			
			job.setJobName("Max temperature");
			//添加输入路径可以添加多个
			//可以输具体文件也可以实文件夹,但不是递归处理，压缩的可以自动处理
			FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
			//设置输出数据，只能有一个，但不能提前存在，会自动创建
			FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
			//设置mapper类
			job.setMapperClass(MaxTemperatureMapper.class);
			//设置reducer类
			job.setReducerClass(MaxTemperatureReducer.class);
			//设置输出的key类型
			job.setOutputKeyClass(Text.class);
			//设置输出的value类型
			job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
			//等待作业完成
			System.out.println(job.waitForCompletion(true));
		} catch (Exception e) {
			// TODO Auto-generated catch block
			e.printStackTrace();
		}

	}

}

把上面的三个class导出jar包 hadoop-examples.jar，输入的文件是附件的weather.rar。

win

set HADOOP_CLASSPATH=hadoop-examples.jar

linux

export HADOOP_CLASSPATH=hadoop-examples.jar

 执行

hadoop com.xxxxx.hadoop.MaxTemperature file:\\\D:\hadoopdemo\weather\19*.gz D:\hadoopdemo\weather\out

 

报错：

java.lang.ClassCastException: class com.sun.jersey.core.impl.provider.entity.XMLJAXBElementProvider$Text

是Text的包导错了

不是：import com.sun.jersey.core.impl.provider.entity.XMLJAXBElementProvider.Text;

而是：import org.apache.hadoop.io.Text;

 

再次执行前一定要把out文件夹删除

执行结果：