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使用IDEA+Maven实现MapReduced的WordCount

news 2025/7/8 7:00:41

使用IDEA+Maven实现MapReduce

准备工作

  1. 在桌面创建文件wordfile1.txt
I love Spark
I love Hadoop
  1. 在桌面创建文件wordfile2.txt
Hadoop is good
Spark is fast

上传文件到Hadoop

# 启动Hadoop
cd /usr/local/hadoop
./sbin/start-dfs.sh
# 删除HDFS的hadoop对应的input和output目录，确保后面程序运行不会出现问题（如果有）
cd /usr/local/hadoop
./bin/hdfs dfs -rm -r input
./bin/hdfs dfs -rm -r output
# 新建input目录
./bin/hdfs dfs -mkdir input
# 上传本地文件系统中的文件
./bin/hdfs dfs -put ~/Desktop/wordfile1.txt input
./bin/hdfs dfs -put ~/Desktop/wordfile2.txt input

IDEA创建项目

创建Maven项目

我的项目名是MapReduce，可以自己修改。
IDEA自带Maven，如果需要自己安装Maven可以参考安装Maven
创建项目，选择Maven，模板可以选择第一个maven-archetype-archetype

创建java 文件(WordCount)

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
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.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;import java.io.IOException;
import java.util.Iterator;
import java.util.StringTokenizer;public class WordCount2 {public WordCount2() {}public static void main(String[] args) throws Exception {// 创建一个Configuration对象，用于配置MapReduce作业Configuration conf = new Configuration();// 使用GenericOptionsParser解析命令行参数并判断String[] otherArgs = (new GenericOptionsParser(conf, args)).getRemainingArgs();if(otherArgs.length < 2) {System.err.println("Usage: buycount <in> [<in>...] <out>");System.exit(2);}// 创建一个MapReduce作业实例，并设置作业名称。Job job = Job.getInstance(conf, "buy count");//  指定包含作业类的jar文件job.setJarByClass(WordCount2.class);//  设置Mapper类。job.setMapperClass(WordCount2.TokenizerMapper.class);// 设置Combiner类，Combiner是Map端的一个可选优化步骤，可以减少传输到Reduce端的数据量。job.setCombinerClass(WordCount2.IntSumReducer.class);// 设置Reducer类job.setReducerClass(WordCount2.IntSumReducer.class);// 设置作业输出键和值的类型。job.setOutputKeyClass(Text.class);job.setOutputValueClass(IntWritable.class);// 为作业添加输入路径。FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));// 设置作业的输出路径。FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));// 等待作业完成，并根据作业是否成功来设置退出状态。System.exit(job.waitForCompletion(true)?0:1);}/**定义了一个名为TokenizerMapper的Mapper类，* 它继承自Hadoop的Mapper类，* 并指定了输入键、输入值、输出键和输出值的类型。* 计算每个单词的个数* */public static class TokenizerMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> {// one用于在map方法中输出计数为1private static final IntWritable one = new IntWritable(1);// word用于存储当前处理的单词。private Text word = new Text();public TokenizerMapper() {}// 接收输入键值对和上下文对象，public void map(Object key, Text value, Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>.Context context) throws IOException, InterruptedException {// 使用StringTokenizer分割输入文本行，并为每个单词输出一个键值对（单词，1）。StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());while(itr.hasMoreTokens()) {this.word.set(itr.nextToken());context.write(this.word, one);}}}/** 定义了一个名为IntSumReducer的Reducer类，* 它继承自Hadoop的Reducer类，* 并指定了输入键、输入值、输出键和输出值的类型。* */public static class IntSumReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {// 存储单词的总计数private IntWritable result = new IntWritable();public IntSumReducer() {}// reduce方法，它接收输入键、值的集合和上下文对象public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>.Context context) throws IOException, InterruptedException {// 遍历值的集合，计算单词的总计数。int sum = 0;IntWritable val;for(Iterator i$ = values.iterator(); i$.hasNext(); sum += val.get()) {val = (IntWritable)i$.next();}// 设置结果并输出。this.result.set(sum);context.write(key, this.result);}}
}

添加依赖（pom.xml）

记得修改自己的hadoop的版本和Java_Home的路径
打包时记得修改main方法的位置

  <build><plugins><plugin><groupId>org.apache.maven.plugins</groupId><artifactId>maven-shade-plugin</artifactId><version>3.6.0</version><executions><execution><phase>package</phase><goals><goal>shade</goal></goals><configuration><transformers><transformer implementation="org.apache.maven.plugins.shade.resource.ManifestResourceTransformer"><!-- main()所在的类，注意修改 --><mainClass>WordCount</mainClass></transformer></transformers></configuration></execution></executions></plugin><plugin><groupId>org.apache.maven.plugins</groupId><artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId><configuration><source>7</source><target>7</target></configuration></plugin></plugins></build><!-- 环境配置 --><properties><hadoop.version>3.3.5</hadoop.version><JAVA_HOME>C:\lang\Java\jdk1.8.0_151</JAVA_HOME></properties><dependencies><!-- 打包工具 --><dependency><groupId>jdk.tools</groupId><artifactId>jdk.tools</artifactId><version>1.8</version><scope>system</scope><systemPath>${JAVA_HOME}/lib/tools.jar</systemPath></dependency><!-- Hadoop --><dependency><groupId>org.apache.hadoop</groupId><artifactId>hadoop-common</artifactId><version>${hadoop.version}</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.hadoop</groupId><artifactId>hadoop-client</artifactId><version>${hadoop.version}</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.hadoop</groupId><artifactId>hadoop-hdfs</artifactId><version>${hadoop.version}</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.hadoop</groupId><artifactId>hadoop-mapreduce-client-core</artifactId><version>${hadoop.version}</version></dependency></dependencies>

设置完成后重新加载Maven
在这里插入图片描述

Maven 打包

在IDEA的终端运行以下代码

mvn clean package

打包完成后可以查看target文件夹中是否有MapReduce-2.0-SNAPSHOT.jar
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
打包过程可能存在的报错

  1. No compiler is provided in this environment. Perhaps you are running on a JRE rather than a JDK?
    没有配置Java_Home,在系统环境变量中配置Java_Home

在虚拟机运行jar包

  1. 复制jar包(MapReduce-2.0-SNAPSHOT.jar)到虚拟机的桌面或其他位置
  2. 在终端运行以下代码
cd /usr/local/hadoop
# jar包位置需要根据自己的位置修改
./bin/hadoop jar ~/Desktop/MapReduce-2.0-SNAPSHOT.jar input output

上面命令执行以后，当运行顺利结束时，屏幕上会显示类似如下的信息：

... //这里省略若干屏幕信息
2023-06-17 02:50:31,862 INFO mapred.LocalJobRunner: reduce task executor complete.
2023-06-17 02:50:32,532 INFO mapreduce.Job:  map 100% reduce 100%
2023-06-17 02:50:32,533 INFO mapreduce.Job: Job job_local51129470_0001 completed successfully
2023-06-17 02:50:32,578 INFO mapreduce.Job: Counters: 36    
... //这里省略若干屏幕信息

在这里插入图片描述
词频统计结果已经被写入了HDFS的“/user/hadoop/output”目录中，可以执行如下命令查看词频统计结果：

cd /usr/local/hadoop
./bin/hdfs dfs -cat output/*

如果要再次运行，需要首先删除HDFS中的output目录，否则会报错。
在这里插入图片描述

题目二

题目：
假设你有一个包含用户购买记录的文本文件，每行记录包含用户ID、商品ID和购买数量，格式如“user1,item1,2”。请编写一个MapReduce程序来处理这个文件，统计每个用户购买商品的总数量，并输出每个用户及其购买的总商品数。下面是一个示例
用户购买记录的文本文件

user1,item1,2
user1,item2,3
user2,item1,1
user3,item3,4
user1,item3,1
user2,item2,2

输出

user1 6 user2 3 user3 4

要求：

  • 使用Java或Python等支持MapReduce的编程语言编写。
  • 详细描述Map函数和Reduce函数的实现逻辑。
    给出运行程序所需的输入文件示例和预期输出结果。

实现

  1. 在虚拟机桌面创建文件(buy_count.txt)添加内容并上传文件到Hadoop
# 启动Hadoop
cd /usr/local/hadoop
./sbin/start-dfs.sh
# 删除HDFS的hadoop对应的input和output目录，确保后面程序运行不会出现问题
cd /usr/local/hadoop
./bin/hdfs dfs -rm -r input
./bin/hdfs dfs -rm -r output
# 新建input目录
./bin/hdfs dfs -mkdir input
# 上传本地文件系统中的文件
./bin/hdfs dfs -put ~/Desktop/buy_count.txt input
  1. 创建Java文件(BuyCount)
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
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.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;import java.io.IOException;
import java.util.Iterator;public class BuyCount {public BuyCount() {}public static void main(String[] args) throws Exception {// 创建一个Configuration对象，用于配置MapReduce作业Configuration conf = new Configuration();// 使用GenericOptionsParser解析命令行参数并判断String[] otherArgs = (new GenericOptionsParser(conf, args)).getRemainingArgs();if(otherArgs.length < 2) {System.err.println("Usage: buycount <in> [<in>...] <out>");System.exit(2);}// 创建一个MapReduce作业实例，并设置作业名称。Job job = Job.getInstance(conf, "buy count");//  指定包含作业类的jar文件job.setJarByClass(BuyCount.class);//  设置Mapper类。job.setMapperClass(BuyCount.TokenizerMapper.class);// 设置Combiner类，Combiner是Map端的一个可选优化步骤，可以减少传输到Reduce端的数据量。job.setCombinerClass(BuyCount.IntSumReducer.class);// 设置Reducer类job.setReducerClass(BuyCount.IntSumReducer.class);// 设置作业输出键和值的类型。job.setOutputKeyClass(Text.class);job.setOutputValueClass(IntWritable.class);// 为作业添加输入路径。FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));// 设置作业的输出路径。FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));// 等待作业完成，并根据作业是否成功来设置退出状态。System.exit(job.waitForCompletion(true)?0:1);}/**定义了一个名为TokenizerMapper的Mapper类，* 它继承自Hadoop的Mapper类，* 并指定了输入键、输入值、输出键和输出值的类型。* 计算每个单词的个数* */public static class TokenizerMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> {// one用于在map方法中输出计数为1private static final IntWritable one = new IntWritable(1);// word用于存储当前处理的单词。private Text word = new Text();public TokenizerMapper() {}// 接收输入键值对和上下文对象，// 会得到每一行public void map(Object key, Text value, Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>.Context context) throws IOException, InterruptedException {String[] strs = value.toString().split(",");this.word.set(strs[0]);int num =  Integer.parseInt(strs[2]);context.write(this.word, new IntWritable(num));}}/** 定义了一个名为IntSumReducer的Reducer类，* 它继承自Hadoop的Reducer类，* 并指定了输入键、输入值、输出键和输出值的类型。* */public static class IntSumReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {// 存储单词的总计数private IntWritable result = new IntWritable();public IntSumReducer() {}// reduce方法，它接收输入键、值的集合和上下文对象// 将相同的结果进行相加public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>.Context context) throws IOException, InterruptedException {// 遍历值的集合，计算单词的总计数。int sum = 0;IntWritable val;for(Iterator i$ = values.iterator(); i$.hasNext(); sum += val.get()) {val = (IntWritable)i$.next();}// 设置结果并输出。this.result.set(sum);context.write(key, this.result);}}
}
  1. 修改pom.xml中的mainClass
    在这里插入图片描述
  2. 在虚拟机运行jar包
cd /usr/local/hadoop
# 删除output目录
./bin/hdfs dfs -rm -r output
# jar包位置需要根据自己的位置修改
./bin/hadoop jar ~/Desktop/MapReduce-2.0-SNAPSHOT.jar input output
# 查看统计结果
./bin/hdfs dfs -cat output/*

在这里插入图片描述
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http://www.lryc.cn/news/489245.html

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