Hadoop示例程序WordCount运行及详解

最近在学习云计算，研究Haddop框架，费了一整天时间将Hadoop在Linux下完全运行起来，看到官方的map-reduce的demo程序WordCount，仔细研究了一下，算做入门了。

运行方法：

假设：

• /home/cq/wordcount/input - 是 HDFS 中的输入路径

• /home/cq/wordcount/output - 是 HDFS 中的输出路径

用示例文本文件做为输入：

$ bin/hadoop fs -ls /home/cq/wordcount/input/

/ home/cq /wordcount/input/file01

/ home/cq /wordcount/input/file02

$ bin/hadoop fs -cat / home/cq / wordcount/input/file01

Hello World Bye World

$ bin/hadoop dfs -cat /home/cq/wordcount/input/file02

Hello Hadoop Goodbye Hadoop  

运行应用程序：

$ bin/hadoop jar /*/WordCount  /home/cq/wordcount/input /home/cq/wordcount/output

输出是：

$ bin/hadoop dfs -cat /home/cq/wordcount/output/part-00000

Bye 1

Goodbye 1

Hadoop 2

Hello 2

World 2  

详解：

其实WordCount并不难，只是一下子接触到了很多的API，有一些陌生，还有就是很传统的开发相比，map-reduce确实是一种新的编程理 念，为了让各位新手少走弯路，我将WordCount中的很多API都做了注释，其实这些方法搞明白了以后程序就很简单了，无非就是将一句话分词，先用 map处理再用reduce处理，最后再main函数中设置一些信息，然后run()，程序就结束了。好了，不废话，直接上代码：

package com.felix;

import java.io.IOException;

import java.util.Iterator;

import java.util.StringTokenizer;

import org.apache.hadoop.fs.Path;

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;

import org.apache.hadoop.io.LongWritable;

import org.apache.hadoop.io.Text;

import org.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat;

import org.apache.hadoop.mapred.FileOutputFormat;

import org.apache.hadoop.mapred.JobClient;

import org.apache.hadoop.mapred.JobConf;

import org.apache.hadoop.mapred.MapReduceBase;

import org.apache.hadoop.mapred.Mapper;

import org.apache.hadoop.mapred.OutputCollector;

import org.apache.hadoop.mapred.Reducer;

import org.apache.hadoop.mapred.Reporter;

import org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat;

import org.apache.hadoop.mapred.TextOutputFormat;

/**

*

* 描述：WordCount explains by Felix

* @author Hadoop Dev Group

*/

public class WordCount

{

/**

* MapReduceBase类:实现了Mapper和Reducer接口的基类（其中的方法只是实现接口，而未作任何事情）

* Mapper接口：

* WritableComparable接口：实现WritableComparable的类可以相互比较。所有被用作key的类应该实现此接口。

* Reporter 则可用于报告整个应用的运行进度，本例中未使用。

*

*/

public static class Map extends MapReduceBase implements

Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable>

{

/**

* LongWritable, IntWritable, Text 均是 Hadoop 中实现的用于封装 Java 数据类型的类，这些类实现了WritableComparable接口，

* 都能够被串行化从而便于在分布式环境中进行数据交换，你可以将它们分别视为long,int,String 的替代品。

*/

private final static IntWritable one = new IntWritable(1);

private Text word = new Text();

/**

* Mapper接口中的map方法：

* void map(K1 key, V1 value, OutputCollector<K2,V2> output, Reporter reporter)

* 映射一个单个的输入k/v对到一个中间的k/v对

* 输出对不需要和输入对是相同的类型，输入对可以映射到0个或多个输出对。

* OutputCollector接口：收集Mapper和Reducer输出的<k,v>对。

* OutputCollector接口的collect(k, v)方法:增加一个(k,v)对到output

*/

public void map(LongWritable key, Text value,

OutputCollector<Text, IntWritable> output, Reporter reporter)

throws IOException

{

String line = value.toString();

StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(line);

while (tokenizer.hasMoreTokens())

{

word.set(tokenizer.nextToken());

output.collect(word, one);

}

}

}

public static class Reduce extends MapReduceBase implements

Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>

{

public void reduce(Text key, Iterator<IntWritable> values,

OutputCollector<Text, IntWritable> output, Reporter reporter)

throws IOException

{

int sum = 0;

while (values.hasNext())

{

sum += values.next().get();

}

output.collect(key, new IntWritable(sum));

}

}

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

{

/**

* JobConf：map/reduce的job配置类，向hadoop框架描述map-reduce执行的工作

* 构造方法：JobConf()、JobConf(Class exampleClass)、JobConf(Configuration conf)等

*/

JobConf conf = new JobConf(WordCount.class);

conf.setJobName("wordcount"); //设置一个用户定义的job名称

conf.setOutputKeyClass(Text.class); //为job的输出数据设置Key类

conf.setOutputValueClass(IntWritable.class); //为job输出设置value类

conf.setMapperClass(Map.class); //为job设置Mapper类

conf.setCombinerClass(Reduce.class); //为job设置Combiner类

conf.setReducerClass(Reduce.class); //为job设置Reduce类

conf.setInputFormat(TextInputFormat.class); //为map-reduce任务设置InputFormat实现类

conf.setOutputFormat(TextOutputFormat.class); //为map-reduce任务设置OutputFormat实现类

/**

* InputFormat描述map-reduce中对job的输入定义

* setInputPaths():为map-reduce job设置路径数组作为输入列表

* setInputPath()：为map-reduce job设置路径数组作为输出列表

*/

FileInputFormat.setInputPaths(conf, new Path(args[0]));

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

JobClient.runJob(conf); //运行一个job

}

}