hadoop之wordcount-蒲公英云

hadoop之wordcount

1、搭建好一个hadoop程序：

hadoop完全伪分布式搭建

2、在myeclipse的安装目录下导入hadoop插件：
这里写图片描述

效果：
这里写图片描述
这里我们解压一个hadoop的安装包，箭头指向的位置引入所需依赖包

3、创建一个工程
这里写图片描述

4、window–>show view –>Map/Reduce Location
这里写图片描述

5、编写WordCount程序：

package com.hadoop.hdfs;
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.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;
public class WordCount { 
    /** * * @author Howie Lee * 继承Mapper<...>四个泛型分别对应输入的key value 和输出的key value * * 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 * * */
    public static class WCMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, LongWritable>{ 
        protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) 
                throws java.io.IOException ,InterruptedException {
            //分割每行数据
            String line = value.toString();
            String[] words = line.split(" ");
            for(String word : words){
                context.write(new Text(word), new LongWritable(1));
            }
        };
    }
    /** * * @author Howie Lee * 继承Reducer<...>四个泛型分别对应输入的key value 和输出的key value */
    public static class WCReducer extends Reducer<Text, LongWritable, Text, LongWritable>{ 
        protected void reduce(Text key, Iterable<LongWritable> values, Context context) 
                throws java.io.IOException ,InterruptedException {
            Long sum = 0L;
            for(LongWritable value : values ){
                //这里使用value.get();将LongWritable转换为int类型
                sum += value.get();
            }
            context.write(key, new LongWritable(sum));
        };
    }
    public static void main(String[] args) throws IOException, Exception {
        Configuration conf = new Configuration();//指定作业执行规范 
        Job job = Job.getInstance(conf);//初始化一个job对象
        //传入的class 找到job的jar包(这里只是使用这个类去寻找他的包)
        job.setJarByClass(WordCount.class);
        job.setMapperClass(WCMapper.class);//指定map函数 
        job.setReducerClass(WCReducer.class);//指定reducer函数 
        job.setOutputKeyClass(Text.class);//输出key格式(如果一样的话，这句话就可以做到输出map和reducer的格式)
        //如果map/reducer输出不同就单独指定map的
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);//输出map的key格式
        job.setOutputValueClass(LongWritable.class);//输出value格式
        job.setMapOutputValueClass(LongWritable.class);//输出map的value格式
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path("/word/"));//处理文件路径
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("/output/"));//结果输出路径 
        job.waitForCompletion(true);
    }
}