【源】从零自学Hadoop(08)：第一个MapReduce
阅读目录
- 序
- 数据准备
- wordcount
- Yarn
- 新建MapReduce
- 示例下载
- 系列索引
本文版权归mephisto和博客园共有，欢迎转载，但须保留此段声明，并给出原文链接，谢谢合作。
文章是哥(mephisto)写的，SourceLink
上一篇，我们的Eclipse插件搞定，那开始我们的MapReduce之旅。
在这里，我们先调用官方的wordcount例子，然后再手动创建个例子，这样可以更好的理解Job。
数据准备
一：说明
wordcount这个类是对不同的word进行统计个数，所以这里我们得准备数据，当然也不需要很大的数据量，毕竟是自己做试验对吧。
二：造数据
打开记事本，输入各种word，有相同的，不同的。然后保存为words_01.txt。
三：上传
打开eclipse，然后在DFS location 中将我们准备的数据源上传到tmp/input。
这样我们的数据就准备好了。
wordcount
一：官网示例
wordcount是hadoop的一个官网试例，打包在hadoop-mapreduce-examples-<ver>.jar。
2.7.1版本的地址： http://hadoop.apache.org/docs/r2.7.1/hadoop-mapreduce-client/hadoop-mapreduce-client-core/MapReduceTutorial.html
二：找到示例
我们在结果中看到两个地方有，那就找个近一点的地方吧。
find / -name *hadoop-mapreduce-examples* 
四：进入目录
我们选择进入/usr/hdp/下面的这个例子。
cd /usr/hdp/2.3.0.0-2557/hadoop-mapreduce
五：执行
我们先使用hadoop jar这个命令执行。
命令说明:hadoop jar 包名称 方法 输入文件/目录 输出目录
#切换用户 su hsfs #执行 hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.7.1.2.3.0.0-2557.jar wordcount /tmp/input/words_01.txt /tmp/output/1007_01
命令执行结果
插件结果
job页面结果
这样我们的第一个job就这样顺利的执行完成了。
一：介绍
Hadoop2.X和Hadoop1.X有两个最大的变化，也是根本性变化。
其中一个是Namenode的单点问题解决，然后就是Yarn的引入。在这里我们就不做展开的讲了，后面会安排章节进行讲述。
二：Yarn命令
如果仔细看的话，我们可以发现在上面hadoop jar这个命令执行后，会有一个警告。
yarn jar hadoop-mapreduce-examples-2.7.1.2.3.0.0-2557.jar wordcount /tmp/input/words_01.txt /tmp/output/1007_02
新建MapReduce
一：通过插件新建工程
这里就不详说了，在上一篇我们通过插件建立了一个工程，我们直接使用那个工程“com.first”。
二：新建WordCountEx类
这个是我们的自定义的wordcount类，仿照官网例子写的，做了点DIY，方便大家理解。
完成后
三：新建Mapper
在WordCountEx类中建一个内部类MyMapper。
在这里我们做了点DIY,排除了字母长度小于5的数据，方便大家对比理解程序。
static class MyMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> { private final static IntWritable one = new IntWritable(1); private Text word = new Text(); @Override protected void map(Object key, Text value, Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>.Context context) throws IOException, InterruptedException { // 分割字符串 StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString()); while (itr.hasMoreTokens()) { // 排除字母少于5个的 String tmp = itr.nextToken(); if (tmp.length() < 5) continue; word.set(tmp); context.write(word, one); } } }View Code
四：新建Reduce
同上，我们将map的结果乘以2，然后输出的内容的key加了个前缀。
static class MyReduce extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> { private IntWritable result = new IntWritable(); private Text keyEx = new Text(); @Override protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>.Context context) throws IOException, InterruptedException { int sum = 0; for (IntWritable val : values) { // 将map的结果放大，乘以2 sum += val.get() * 2; } result.set(sum); // 自定义输出key keyEx.set("输出:" + key.toString()); context.write(keyEx, result); } }View Code
五：新建Main
在main方法中我们得定义一个job，配置它。
public static void main(String[] args) throws Exception { //配置信息 Configuration conf = new Configuration(); //job名称 Job job = Job.getInstance(conf, "mywordcount"); job.setJarByClass(WordCountEx.class); job.setMapperClass(MyMapper.class); // job.setCombinerClass(IntSumReducer.class); job.setReducerClass(MyReduce.class); job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(IntWritable.class); //输入、输出path FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0])); FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1])); //结束 System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1); }View Code
六：导出jar包
导出我们写好的jar包。命名为com.first.jar
七：放入Linux
将导出的jar包放到H31的/var/tmp下
cd /var/tmp
ls
八：执行
大家仔细看下命令和结果会发现有什么不同
yarn jar com.first.jar /tmp/input/words_01.txt /tmp/output/1007_03
如果是仔细看了，发现少个wordcount对吧，为什么列，因为在导出jar包的时候制定的main函数。
九：导出不指定main入口的jar包
我们在导出的时候，不指定main的入口。
十：执行2
我们发现这里就得多带一个参数了，就是方法的入口，这里得全路径。
yarn jar com.first.jar com.first.WordCountEx /tmp/input/words_01.txt /tmp/output/1007_04
十一：结果
我们看下输出的结果，可以明显的看到少于5个长度的被排除了，而且结果的count都乘以了2。前缀乱码的不要纠结了，换个编码方式就好了。
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到此，本章节的内容讲述完毕。
示例下载
Github: https://github.com/sinodzh/HadoopExample/tree/master/2015/com.first
系列索引
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正文到此结束
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