使用MapReduce实现单词计数 - free9277 - ITeye技术网站
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假定有一组文件，以空格为分隔符存放着数据。计算一组文件中字符所出现的次数。
Hello World
Hello my love
Hello World , i love you
以字符作为key值，value为1，生成键值对。
Reduce函数：
获取Map输出的键值对，将各个键中的值相加，输出。
public class WordCount {
public static class TokenizerMapper extends
Mapper&Object, Text, Text, IntWritable& {
private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
private Text word = new Text();
public void map(Object key, Text value, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
while (itr.hasMoreTokens()) {
word.set(itr.nextToken());
context.write(word, one);
public static class IntSumReducer extends
Reducer&Text, IntWritable, Text, IntWritable& {
private IntWritable result = new IntWritable();
public void reduce(Text key, Iterable&IntWritable& values,
Context context) throws IOException, InterruptedException {
int sum = 0;
for (IntWritable val : values) {
sum += val.get();
result.set(sum);
context.write(key, result);
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
Job job = new Job(conf, "word count");
job.setJarByClass(WordCount.class);
job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path("input"));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("output"));
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
这个例子是Hadoop官网给出的例子，比较简单，是MapReduce的HelloWorld小程序。
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1.1 MapReduce编程模型　　MapReduce采用"分而治之"的思想，把对大规模数据集的操作，分发给一个主节点管理下的各个分节点共同完成，然后通过整合各个节点的中间结果，得到最终结果。简单地说，MapReduce就是"任务的分解与结果的汇总"。　　在Hadoop中，用于执行MapReduce任务的机器角色有两个：一个是JobTracker；另一个是TaskTracker，JobTracker是用于调度工作的，TaskTracker是用于执行工作的。一个Hadoop集群中只有一台JobTracker。　　在分布式计算中，MapReduce框架负责处理了并行编程中分布式存储、工作调度、负载均衡、容错均衡、容错处理以及网络通信等复杂问题，把处理过程高度抽象为两个函数：map和reduce，map负责把任务分解成多个任务，reduce负责把分解后多任务处理的结果汇总起来。　　需要注意的是，用MapReduce来处理的数据集（或任务）必须具备这样的特点：待处理的数据集可以分解成许多小的数据集，而且每一个小数据集都可以完全并行地进行处理。&1.2 MapReduce处理过程　　在Hadoop中，每个MapReduce任务都被初始化为一个Job，每个Job又可以分为两种阶段：map阶段和reduce阶段。这两个阶段分别用两个函数表示，即map函数和reduce函数。map函数接收一个&key,value&形式的输入，然后同样产生一个&key,value&形式的中间输出，Hadoop函数接收一个如&key,(list of values)&形式的输入，然后对这个value集合进行处理，每个reduce产生0或1个输出，reduce的输出也是&key,value&形式的。&&MapReduce处理大数据集的过程&&2、运行WordCount程序　　单词计数是最简单也是最能体现MapReduce思想的程序之一，可以称为MapReduce版"Hello World"，该程序的完整代码可以在Hadoop安装包的"src/examples"目录下找到。单词计数主要完成功能是：统计一系列文本文件中每个单词出现的次数，如下图所示。&&&2.1 准备工作　　现在以"hadoop"普通用户登录"Master.Hadoop"服务器。　　1）创建本地示例文件　　首先在"/home/hadoop"目录下创建文件夹"file"。&&&　　接着创建两个文本文件file1.txt和file2.txt，使file1.txt内容为"Hello World"，而file2.txt的内容为"Hello Hadoop"。&&　　2）在HDFS上创建输入文件夹&&　　3）上传本地file中文件到集群的input目录下&&2.2 运行例子　　1）在集群上运行WordCount程序　　备注：以input作为输入目录，output目录作为输出目录。　　已经编译好的WordCount的Jar在"/usr/hadoop"下面，就是"hadoop-examples-1.0.0.jar"，所以在下面执行命令时记得把路径写全了，不然会提示找不到该Jar包。&&&　　2）MapReduce执行过程显示信息&&　　Hadoop命令会启动一个JVM来运行这个MapReduce程序，并自动获得Hadoop的配置，同时把类的路径（及其依赖关系）加入到Hadoop的库中。以上就是Hadoop Job的运行记录，从这里可以看到，这个Job被赋予了一个ID号：job__0002，而且得知输入文件有两个（Total input paths to process : 2），同时还可以了解map的输入输出记录（record数及字节数），以及reduce输入输出记录。比如说，在本例中，map的task数量是2个，reduce的task数量是一个。map的输入record数是2个，输出record数是4个等信息。&2.3 查看结果　　1）查看HDFS上output目录内容&&　　从上图中知道生成了三个文件，我们的结果在"part-r-00000"中。　　2）查看结果输出文件内容&&3、WordCount源码分析&3.1 特别数据类型介绍　　Hadoop提供了如下内容的数据类型，这些数据类型都实现了WritableComparable接口，以便用这些类型定义的数据可以被序列化进行网络传输和文件存储，以及进行大小比较。&&&& BooleanWritable：标准布尔型数值&&& ByteWritable：单字节数值&&& DoubleWritable：双字节数&&& FloatWritable：浮点数&&& IntWritable：整型数&&& LongWritable：长整型数&&& Text：使用UTF8格式存储的文本&&& NullWritable：当&key,value&中的key或value为空时使用&3.2 旧的WordCount分析　　1）源代码程序&package org.apache.hadoop.import java.io.IOEimport java.util.Iimport java.util.StringTimport org.apache.hadoop.fs.Pimport org.apache.hadoop.io.IntWimport org.apache.hadoop.io.LongWimport org.apache.hadoop.io.Timport org.apache.hadoop.mapred.FileInputFimport org.apache.hadoop.mapred.FileOutputFimport org.apache.hadoop.mapred.JobCimport org.apache.hadoop.mapred.JobCimport org.apache.hadoop.mapred.MapReduceBimport org.apache.hadoop.mapred.Mimport org.apache.hadoop.mapred.OutputCimport org.apache.hadoop.mapred.Rimport org.apache.hadoop.mapred.Rimport org.apache.hadoop.mapred.TextInputFimport org.apache.hadoop.mapred.TextOutputFpublic class WordCount {&&& public static class Map extends MapReduceBase implements&&&&&&&&&&& Mapper&LongWritable, Text, Text, IntWritable& {&&&&&&& private final static IntWritable one = new IntWritable(1);&&&&&&& private Text word = new Text();&&&&&&& 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 conf = new JobConf(WordCount.class);&&&&&&& conf.setJobName("wordcount");&&&&&&& conf.setOutputKeyClass(Text.class);&&&&&&& conf.setOutputValueClass(IntWritable.class);&&&&&&& conf.setMapperClass(Map.class);&&&&&&& conf.setCombinerClass(Reduce.class);&&&&&&& conf.setReducerClass(Reduce.class);&&&&&&& conf.setInputFormat(TextInputFormat.class);&&&&&&& conf.setOutputFormat(TextOutputFormat.class);&&&&&&& FileInputFormat.setInputPaths(conf, new Path(args[0]));&&&&&&& FileOutputFormat.setOutputPath(conf, new Path(args[1]));&&&&&&& JobClient.runJob(conf);&&& }}&　　3）主方法Main分析&public static void main(String[] args) throws Exception {&&& JobConf conf = new JobConf(WordCount.class);&&& conf.setJobName("wordcount");&&& conf.setOutputKeyClass(Text.class);&&& conf.setOutputValueClass(IntWritable.class);&&& conf.setMapperClass(Map.class);&&& conf.setCombinerClass(Reduce.class);&&& conf.setReducerClass(Reduce.class);&&& conf.setInputFormat(TextInputFormat.class);&&& conf.setOutputFormat(TextOutputFormat.class);&&& FileInputFormat.setInputPaths(conf, new Path(args[0]));&&& FileOutputFormat.setOutputPath(conf, new Path(args[1]));&&& JobClient.runJob(conf);}&　　首先讲解一下Job的初始化过程。main函数调用Jobconf类来对MapReduce Job进行初始化，然后调用setJobName()方法命名这个Job。对Job进行合理的命名有助于更快地找到Job，以便在JobTracker和Tasktracker的页面中对其进行监视。&JobConf conf = new JobConf(WordCount. class ); conf.setJobName("wordcount" );&　　接着设置Job输出结果&key,value&的中key和value数据类型，因为结果是&单词,个数&，所以key设置为"Text"类型，相当于Java中String类型。Value设置为"IntWritable"，相当于Java中的int类型。&conf.setOutputKeyClass(Text.class );conf.setOutputValueClass(IntWritable.class );&　　然后设置Job处理的Map（拆分）、Combiner（中间结果合并）以及Reduce（合并）的相关处理类。这里用Reduce类来进行Map产生的中间结果合并，避免给网络数据传输产生压力。&conf.setMapperClass(Map.class );conf.setCombinerClass(Reduce.class );conf.setReducerClass(Reduce.class );&　　接着就是调用setInputPath()和setOutputPath()设置输入输出路径。&conf.setInputFormat(TextInputFormat.class );conf.setOutputFormat(TextOutputFormat.class );&　　（1）InputFormat和InputSplit　　InputSplit是Hadoop定义的用来传送给每个单独的map的数据，InputSplit存储的并非数据本身，而是一个分片长度和一个记录数据位置的数组。生成InputSplit的方法可以通过InputFormat()来设置。　　当数据传送给map时，map会将输入分片传送到InputFormat，InputFormat则调用方法getRecordReader()生成RecordReader，RecordReader再通过creatKey()、creatValue()方法创建可供map处理的&key,value&对。简而言之，InputFormat()方法是用来生成可供map处理的&key,value&对的。　　Hadoop预定义了多种方法将不同类型的输入数据转化为map能够处理的&key,value&对，它们都继承自InputFormat，分别是：&&&& InputFormat&&&&&&& |&&&&&&& |---BaileyBorweinPlouffe.BbpInputFormat&&&&&&& |---ComposableInputFormat&&&&&&& |---CompositeInputFormat&&&&&&& |---DBInputFormat&&&&&&& |---DistSum.Machine.AbstractInputFormat&&&&&&& |---FileInputFormat&&&&&&&&&&& |---CombineFileInputFormat&&&&&&&&&&& |---KeyValueTextInputFormat&&&&&&&&&&& |---NLineInputFormat&&&&&&&&&&& |---SequenceFileInputFormat&&&&&&&&&&& |---TeraInputFormat&&&&&&&&&&& |---TextInputFormat&　　其中TextInputFormat是Hadoop默认的输入方法，在TextInputFormat中，每个文件（或其一部分）都会单独地作为map的输入，而这个是继承自FileInputFormat的。之后，每行数据都会生成一条记录，每条记录则表示成&key,value&形式：key值是每个数据的记录在数据分片中字节偏移量，数据类型是LongWritable；　　value值是每行的内容，数据类型是Text。　　（2）OutputFormat　　每一种输入格式都有一种输出格式与其对应。默认的输出格式是TextOutputFormat，这种输出方式与输入类似，会将每条记录以一行的形式存入文本文件。不过，它的键和值可以是任意形式的，因为程序内容会调用toString()方法将键和值转换为String类型再输出。&　　3）Map类中map方法分析&public static class Map extends MapReduceBase implements&&&&&&& Mapper&LongWritable, Text, Text, IntWritable& {&&& private final static IntWritable one = new IntWritable(1);&&& private Text word = new Text();&&& 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);&&&&&&& }&&& }}&　　Map类继承自MapReduceBase，并且它实现了Mapper接口，此接口是一个规范类型，它有4种形式的参数，分别用来指定map的输入key值类型、输入value值类型、输出key值类型和输出value值类型。在本例中，因为使用的是TextInputFormat，它的输出key值是LongWritable类型，输出value值是Text类型，所以map的输入类型为&LongWritable,Text&。在本例中需要输出&word,1&这样的形式，因此输出的key值类型是Text，输出的value值类型是IntWritable。　　实现此接口类还需要实现map方法，map方法会具体负责对输入进行操作，在本例中，map方法对输入的行以空格为单位进行切分，然后使用OutputCollect收集输出的&word,1&。&　　4）Reduce类中reduce方法分析&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));&&& }}&　　Reduce类也是继承自MapReduceBase的，需要实现Reducer接口。Reduce类以map的输出作为输入，因此Reduce的输入类型是&Text，Intwritable&。而Reduce的输出是单词和它的数目，因此，它的输出类型是&Text,IntWritable&。Reduce类也要实现reduce方法，在此方法中，reduce函数将输入的key值作为输出的key值，然后将获得多个value值加起来，作为输出的值。&3.3 新的WordCount分析　　1）源代码程序&package org.apache.hadoop.import java.io.IOEimport java.util.StringTimport org.apache.hadoop.conf.Cimport org.apache.hadoop.fs.Pimport org.apache.hadoop.io.IntWimport org.apache.hadoop.io.Timport org.apache.hadoop.mapreduce.Jimport org.apache.hadoop.mapreduce.Mimport org.apache.hadoop.mapreduce.Rimport org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFimport org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFimport org.apache.hadoop.util.GenericOptionsPpublic class WordCount {　　public static class&TokenizerMapper　　　　　　extends Mapper&Object, Text, Text, IntWritable&{　　　　　　private final static IntWritable one = new IntWritable(1);　　　　　　private Text word = new Text();&　　　　　　public void map(Object key, Text value, Context context)　　　　　　　　throws IOException, InterruptedException {　　　　　　　　StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());　　　　　　　　while (itr.hasMoreTokens()) {　　　　　　　　word.set(itr.nextToken());　　　　　　　　context.write(word, one);　　　　　　}　　　　}　　}　　public static class&IntSumReducer　　　　　　extends Reducer&Text,IntWritable,Text,IntWritable& {　　　　　　private IntWritable result = new IntWritable();　　　　　　public void reduce(Text key, Iterable&IntWritable& values,Context context)　　　　　　　　　　 throws IOException, InterruptedException {　　　　　　　　int sum = 0;　　　　　　　　for (IntWritable val : values) {　　　　　　　　　　　sum += val.get();　　　　　　　　}　　　　　　result.set(sum);　　　　　　context.write(key, result);　　　　}　　}&　　public static void&main(String[] args) throws Exception {　　　　Configuration conf = new Configuration();　　　　String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();　　　　if (otherArgs.length != 2) {　　　　　　System.err.println("Usage: wordcount &in& &out&");　　　　　　System.exit(2);　　　　}　　　　Job job = new Job(conf, "word count");　　　　job.setJarByClass(WordCount.class);　　　　job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);　　　　job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);　　　　job.setReducerClass(IntSumReducer.class);　　　　job.setOutputKeyClass(Text.class);　　　　job.setOutputValueClass(IntWritable.class);　　　　FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));　　　　FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));　　　　System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);}}&&　 1）Map过程&public static class&TokenizerMapper　　extends Mapper&Object, Text, Text, IntWritable&{　　private final static IntWritable one = new IntWritable(1);　　private Text word = new Text();　　public void map(Object key, Text value, Context context)　　　　throws IOException, InterruptedException {　　　　StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());　　　　while (itr.hasMoreTokens()) {　　　　　　word.set(itr.nextToken());　　　　　　context.write(word, one);　　}}&　　Map过程需要继承org.apache.hadoop.mapreduce包中Mapper类，并重写其map方法。通过在map方法中添加两句把key值和value值输出到控制台的代码，可以发现map方法中value值存储的是文本文件中的一行（以回车符为行结束标记），而key值为该行的首字母相对于文本文件的首地址的偏移量。然后StringTokenizer类将每一行拆分成为一个个的单词，并将&word,1&作为map方法的结果输出，其余的工作都交有MapReduce框架处理。&&&2）Reduce过程&public static class&IntSumReducer　　extends Reducer&Text,IntWritable,Text,IntWritable& {　　private IntWritable result = new IntWritable();　　public void reduce(Text key, Iterable&IntWritable& values,Context context)　　　　 throws IOException, InterruptedException {　　　　int sum = 0;　　　　for (IntWritable val : values) {　　　　　　sum += val.get();　　　　}　　　　result.set(sum);　　　　context.write(key, result);　　}}&　　Reduce过程需要继承org.apache.hadoop.mapreduce包中Reducer类，并重写其reduce方法。Map过程输出&key,values&中key为单个单词，而values是对应单词的计数值所组成的列表，Map的输出就是Reduce的输入，所以reduce方法只要遍历values并求和，即可得到某个单词的总次数。&&&&&3）执行MapReduce任务&public static void&main(String[] args) throws Exception {　　Configuration conf = new Configuration();　　String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();　　if (otherArgs.length != 2) {　　　　System.err.println("Usage: wordcount &in& &out&");　　　　System.exit(2);　　}　　Job job = new Job(conf, "word count");　　job.setJarByClass(WordCount.class);　　job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);　　job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);　　job.setReducerClass(IntSumReducer.class);　　job.setOutputKeyClass(Text.class);　　job.setOutputValueClass(IntWritable.class);　　FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));　　FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));　　System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);}&　　在MapReduce中，由Job对象负责管理和运行一个计算任务，并通过Job的一些方法对任务的参数进行相关的设置。此处设置了使用TokenizerMapper完成Map过程中的处理和使用IntSumReducer完成Combine和Reduce过程中的处理。还设置了Map过程和Reduce过程的输出类型：key的类型为Text，value的类型为IntWritable。任务的输出和输入路径则由命令行参数指定，并由FileInputFormat和FileOutputFormat分别设定。完成相应任务的参数设定后，即可调用job.waitForCompletion()方法执行任务。&4、WordCount处理过程　　本节将对WordCount进行更详细的讲解。详细执行步骤如下：&　　1）将文件拆分成splits，由于测试用的文件较小，所以每个文件为一个split，并将文件按行分割形成&key,value&对，如图4-1所示。这一步由MapReduce框架自动完成，其中偏移量（即key值）包括了回车所占的字符数（Windows和Linux环境会不同）。&&图4-1 分割过程&　　2）将分割好的&key,value&对交给用户定义的map方法进行处理，生成新的&key,value&对，如图4-2所示。&&图4-2 执行map方法&　　3）得到map方法输出的&key,value&对后，Mapper会将它们按照key值进行排序，并执行Combine过程，将key至相同value值累加，得到Mapper的最终输出结果。如图4-3所示。&&图4-3 Map端排序及Combine过程&　　4）Reducer先对从Mapper接收的数据进行排序，再交由用户自定义的reduce方法进行处理，得到新的&key,value&对，并作为WordCount的输出结果，如图4-4所示。&&图4-4 Reduce端排序及输出结果&5、MapReduce新旧改变　　Hadoop最新版本的MapReduce Release 0.20.0的API包括了一个全新的Mapreduce JAVA API，有时候也称为上下文对象。　　新的API类型上不兼容以前的API，所以，以前的应用程序需要重写才能使新的API发挥其作用 。　　新的API和旧的API之间有下面几个明显的区别。新的API倾向于使用抽象类，而不是接口，因为这更容易扩展。例如，你可以添加一个方法(用默认的实现)到一个抽象类而不需修改类之前的实现方法。在新的API中，Mapper和Reducer是抽象类。新的API是在org.apache.hadoop.mapreduce包(和子包)中的。之前版本的API则是放在org.apache.hadoop.mapred中的。新的API广泛使用context object(上下文对象)，并允许用户代码与MapReduce系统进行通信。例如，MapContext基本上充当着JobConf的OutputCollector和Reporter的角色。新的API同时支持"推"和"拉"式的迭代。在这两个新老API中，键/值记录对被推mapper中，但除此之外，新的API允许把记录从map()方法中拉出，这也适用于reducer。"拉"式的一个有用的例子是分批处理记录，而不是一个接一个。新的API统一了配置。旧的API有一个特殊的JobConf对象用于作业配置，这是一个对于Hadoop通常的Configuration对象的扩展。在新的API中，这种区别没有了，所以作业配置通过Configuration来完成。作业控制的执行由Job类来负责，而不是JobClient，它在新的API中已经荡然无存。
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