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mapreduce 去重的问题怎么解决

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mapreduce 去重的问题怎么解决？ [问题点数：40分]

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mapreduce 去重的问题怎么解决？ [问题点数：40分]

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wzl189

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楼主发表于： 2014-06-14 19:05:47

mapreduce

john 89
tom 100
mary 100
mary 200
tom 20
———–
我刚学mapreduce，正在练习，上面这个我计算了很久也不对，就是对第一列去重，去重后应该是3
如果用mapreduce计算成功后，part-00000 的文件内容是：
3
请问下，这个mapreduce怎么写啊？

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回复次数：13

关注 tntzbzc 撸大湿等级： 6	#1 得分：0回复于： 2014-06-15 10:03:12 map按第一列为key，value无所谓 reduce class中初始化一个计数器每个reduce方法中计数器每次加一 reduce 的cleanup方法中commit计数器就可以了
如果您对CSDN论坛有意见和建议请直接在本帖指教对我有用[0] 丢个板砖[0] 引用 \| 举报 \| 管理

关注 wzl189 wzl189 等级：	#2 得分：0回复于： 2014-06-15 21:40:54 map 知道怎么写了，那reduce的具体怎么写啊？
CSDN投诉事项说明对我有用[0] 丢个板砖[0] 引用 \| 举报 \| 管理

关注 wulinshishen ONEPIECE_2013 等级：	#3 得分：0回复于： 2014-06-18 10:37:48 直接一个Map,在Map里面定义一个全局的HashSet,map方法里面把key加入进去，cleanup方法里面把结果写入就行了。
对我有用[0] 丢个板砖[1] 引用 \| 举报 \| 管理

关注 tjytad1982 tjytad1982 等级：	#4 得分：0回复于： 2014-06-18 15:18:45 学习
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关注 tntzbzc 撸大湿等级： 6	#5 得分：0回复于： 2014-06-18 17:35:41 引用 3 楼 wulinshishen 的回复: 直接一个Map,在Map里面定义一个全局的HashSet,map方法里面把key加入进去，cleanup方法里面把结果写入就行了。只用map不可能解决这个问题如果在不同的map中都用同一个key，怎么解决？必须用reduce去group后的key才能得到去重效果
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wulinshishen

ONEPIECE_2013

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#6 得分：0回复于： 2014-06-19 09:43:31

引用 5 楼 tntzbzc 的回复:

Quote: 引用 3 楼 wulinshishen 的回复:
直接一个Map,在Map里面定义一个全局的HashSet,map方法里面把key加入进去，cleanup方法里面把结果写入就行了。

只用map不可能解决这个问题
如果在不同的map中都用同一个key，怎么解决？

必须用reduce去group后的key才能得到去重效果

嗯，对，没想那么仔细，谢谢指正。

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wzl189

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#7 得分：0回复于： 2014-06-20 15:16:20

引用 4 楼 tjytad1982 的回复:

学习

   public static class Map extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> {
                public void map(LongWritable key, Text value, Context context)
                                throws IOException, InterruptedException {
                        String line = value.toString();
                        try {
                                String[] lineSplit = line.split("\t");
                                context.write(new Text(lineSplit[0]), new Text(""));
                            } catch (java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException e) {
                                context.getCounter(Counter.LINESKIP).increment(1);
                                return;
                        }
                }
        }

        public static class Reduce extends Reducer<Text, Text, Text, Text> {
                private Set<String> count = new HashSet<String>();

                public void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context)
                                throws IOException, InterruptedException {
                      for(Text value:values){
                             count.add(value.toString());
                     }
                        context.write(key, new Text(""));
                }
        }
-------------------------  这个问题纠结我2周了，这个方面的学习资料太少了，我的map和reduce是这样写的，但是数据量大一些，就会内存溢出，我想我这个思路是错误的
        你说的  “必须用reduce去group后的key才能得到去重效果 ”，这个 map和reduce是具体怎么写的啊？

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wzl189

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#8 得分：0回复于： 2014-06-20 15:22:52

引用 7 楼 wzl189 的回复:

Quote: 引用 4 楼 tjytad1982 的回复:
学习

   public static class Map extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> {
                public void map(LongWritable key, Text value, Context context)
                                throws IOException, InterruptedException {
                        String line = value.toString();
                        try {
                                String[] lineSplit = line.split("\t");
                                context.write(new Text(lineSplit[0]), new Text(""));
                             context.write(new Text("uniq") ,new Text(lineSplit[0]) );

                            } catch (java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException e) {
                                context.getCounter(Counter.LINESKIP).increment(1);
                                return;
                        }
                }
        }

        public static class Reduce extends Reducer<Text, Text, Text, Text> {
                private Set<String> count = new HashSet<String>();

                public void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context)
                                throws IOException, InterruptedException {
                      for(Text value:values){
                             count.add(value.toString());
                     }
                        context.write("uniq", new Text(count.size()+""));
                }
        }
-------------------------  这个问题纠结我2周了，这个方面的学习资料太少了，我的map和reduce是这样写的，但是数据量大一些，就会内存溢出，我想我这个思路是错误的
        你说的  “必须用reduce去group后的key才能得到去重效果 ”，这个 map和reduce是具体怎么写的啊？

-------------刚才写的mapreduce错了，以这个为准

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关注 wzl189 wzl189 等级：	#9 得分：0回复于： 2014-06-20 15:33:13 引用 1 楼 tntzbzc 的回复: map按第一列为key，value无所谓 reduce class中初始化一个计数器每个reduce方法中计数器每次加一 reduce 的cleanup方法中commit计数器就可以了谢谢了，请教下，你说的这个map我知道怎么写了，但是这个reduce怎么写啊？
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关注 tntzbzc 撸大湿等级： 6	#10 得分：0回复于： 2014-06-20 17:30:04 我晚点写个完整例子给你
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tntzbzc

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#11 得分：0回复于： 2014-06-20 20:47:41

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.NullWritable;

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.input.TextInputFormat;

import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
 
public class wzl189_distinct {

    public static class MyMapper extends

            Mapper<Object, Text, Text, NullWritable> {
 
        Text outKey = new Text();
 
        @Override

        public void map(Object key, Text value, Context context)

                throws IOException, InterruptedException {
 
            String tmp[] = value.toString().split(" ");

            if (tmp.length != 2)

                return;

            outKey.set(tmp[0]);

            context.write(outKey, NullWritable.get());
 
        }

    }
 
    public static class MyReducer extends

            Reducer<Text, NullWritable, LongWritable, NullWritable> {
 
        long myCount = 0l;
 
        @Override

        public void reduce(Text key, Iterable<NullWritable> values,

                Context context) throws IOException, InterruptedException {

            ++myCount;

        }
 
        @Override

        public void cleanup(Context context) throws IOException,

                InterruptedException {

            context.write(new LongWritable(myCount), NullWritable.get());

        };

    }
 
    public static void main(String[] args) throws Exception {

        Configuration conf = new Configuration();

        if (args.length != 2) {

            System.err.println("Usage: <in> <out>");

            System.exit(2);

        }
 
        conf.set("mapred.child.java.opts", "-Xmx350m -Xmx1024m");
 
        @SuppressWarnings("deprecation")

        Job job = new Job(conf, "wzl189_distinct");

        job.setNumReduceTasks(1);

        job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);

        job.setJarByClass(wzl189_distinct.class);

        job.setMapperClass(MyMapper.class);
 
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);

        job.setMapOutputValueClass(NullWritable.class);
 
        job.setReducerClass(MyReducer.class);

        job.setOutputKeyClass(Text.class);

        job.setOutputValueClass(NullWritable.class);
 
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));

        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));

        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);

    }
}

reduce阶段只用一个计数器就行了

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wzl189

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#12 得分：0回复于： 2014-06-20 22:45:45

引用 11 楼 tntzbzc 的回复:

Java code?

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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.NullWritable;

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.input.TextInputFormat;

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

public class wzl189_distinct {

    public static class MyMapper extends

            Mapper<Object, Text, Text, NullWritable> {

        Text outKey = new Text();

        @Override

        public void map(Object key, Text value, Context context)

                throws IOException, InterruptedException {

            String tmp[] = value.toString().split(" ");

            if (tmp.length != 2)

                return;

            outKey.set(tmp[0]);

            context.write(outKey, NullWritable.get());

        }

    }

    public static class MyReducer extends

            Reducer<Text, NullWritable, LongWritable, NullWritable> {

        long myCount = 0l;

        @Override

        public void reduce(Text key, Iterable<NullWritable> values,

                Context context) throws IOException, InterruptedException {

            ++myCount;

        }

        @Override

        public void cleanup(Context context) throws IOException,

                InterruptedException {

            context.write(new LongWritable(myCount), NullWritable.get());

        };

    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {

        Configuration conf = new Configuration();

        if (args.length != 2) {

            System.err.println("Usage: <in> <out>");

            System.exit(2);

        }

        conf.set("mapred.child.java.opts", "-Xmx350m -Xmx1024m");

        @SuppressWarnings("deprecation")

        Job job = new Job(conf, "wzl189_distinct");

        job.setNumReduceTasks(1);

        job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);

        job.setJarByClass(wzl189_distinct.class);

        job.setMapperClass(MyMapper.class);

        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);

        job.setMapOutputValueClass(NullWritable.class);

        job.setReducerClass(MyReducer.class);

        job.setOutputKeyClass(Text.class);

        job.setOutputValueClass(NullWritable.class);

        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));

        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));

        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);

    }

}

reduce阶段只用一个计数器就行了

太感谢了，你了解这么多啊，我都搞了2周，没有结果，想再请教最后一个问题：
假如第一列是姓名，第二列是班级（先不管我这个需求是否合理）
john 100
john 100
mary 100
mary 200
tom 200

想统计处如下结果，就是按班级人数去重
100 2
200 2

这个mapreduce怎么写啊？望高手最后再解答下，万分感谢了。

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关注 tntzbzc 撸大湿等级： 6	#13 得分：0回复于： 2014-06-21 11:41:41 map 输出key 用班级 + 分隔符 + 姓名重写 grouping 实现二次排序，如果reduce num > 1 还需要重写 partition reduce略作修改，增个姓名变量，比较当前姓名是否和前一个姓名是否一致，如果不一致计数器+=1 代码就不贴了，LZ多思考一下，这种简单的MR不难解决
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