hadoopMRmaven级代码模板是怎样的

本篇文章给大家分享的是有关hadoop MR maven级代码模板是怎样的，小编觉得挺实用的，因此分享给大家学习，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获，话不多说，跟着小编一起来看看吧。

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关于Maven的使用就不再啰嗦了，网上很多，并且这么多年变化也不大，这里仅介绍怎么搭建Hadoop的开发环境。

1. 首先创建工程

mvn archetype:generate -DgroupId=my.hadoopstudy -DartifactId=hadoopstudy -DarchetypeArtifactId=maven-archetype-quickstart -DinteractiveMode=false

2. 然后在pom.xml文件里添加hadoop的依赖包hadoop-common, hadoop-client, hadoop-hdfs，添加后的pom.xml文件如下

<project xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"     xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/maven-v4_0_0.xsd">  <modelVersion>4.0.0</modelVersion>  <groupId>my.hadoopstudy</groupId>  <artifactId>hadoopstudy</artifactId>  <packaging>jar</packaging>  <version>1.0-SNAPSHOT</version>  <name>hadoopstudy</name>  <url>http://maven.apache.org</url>  <dependencies>    <dependency>      <groupId>org.apache.hadoop</groupId>      <artifactId>hadoop-common</artifactId>      <version>2.5.1</version>    </dependency>    <dependency>      <groupId>org.apache.hadoop</groupId>      <artifactId>hadoop-hdfs</artifactId>      <version>2.5.1</version>    </dependency>    <dependency>      <groupId>org.apache.hadoop</groupId>      <artifactId>hadoop-client</artifactId>      <version>2.5.1</version>    </dependency>    <dependency>      <groupId>junit</groupId>      <artifactId>junit</artifactId>      <version>3.8.1</version>      <scope>test</scope>    </dependency>  </dependencies></project>

3. 测试3.1 首先我们可以测试一下hdfs的开发，这里假定使用上一篇Hadoop文章中的hadoop集群，类代码如下

package my.hadoopstudy.dfs;import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.fs.FSDataOutputStream;import org.apache.hadoop.fs.FileStatus;import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;import org.apache.hadoop.fs.Path;import org.apache.hadoop.io.IOUtils;import java.io.InputStream;import java.net.URI;public class Test {  public static void main(String[] args) throws Exception {    String uri = "hdfs://9.111.254.189:9000/";    Configuration config = new Configuration();    FileSystem fs = FileSystem.get(URI.create(uri), config);    // 列出hdfs上/user/fkong/目录下的所有文件和目录    FileStatus[] statuses = fs.listStatus(new Path("/user/fkong"));    for (FileStatus status : statuses) {      System.out.println(status);    }    // 在hdfs的/user/fkong目录下创建一个文件，并写入一行文本    FSDataOutputStream os = fs.create(new Path("/user/fkong/test.log"));    os.write("Hello World!".getBytes());    os.flush();    os.close();    // 显示在hdfs的/user/fkong下指定文件的内容    InputStream is = fs.open(new Path("/user/fkong/test.log"));    IOUtils.copyBytes(is, System.out, 1024, true);  }
}

3.2 测试MapReduce作业测试代码比较简单，如下：

package my.hadoopstudy.mapreduce;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;public class EventCount {  public static class MyMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{    private final static IntWritable one = new IntWritable(1);    private Text event = new Text();    public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {      int idx = value.toString().indexOf(" ");      if (idx > 0) {        String e = value.toString().substring(0, idx);        event.set(e);        context.write(event, one);      }    }  }  public static class MyReducer 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: EventCount <in> <out>");      System.exit(2);    }    Job job = Job.getInstance(conf, "event count");    job.setJarByClass(EventCount.class);    job.setMapperClass(MyMapper.class);    job.setCombinerClass(MyReducer.class);    job.setReducerClass(MyReducer.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);  }
}

运行“mvn package”命令产生jar包hadoopstudy-1.0-SNAPSHOT.jar，并将jar文件复制到hadoop安装目录下

这里假定我们需要分析几个日志文件中的Event信息来统计各种Event个数，所以创建一下目录和文件

/tmp/input/event.log.1/tmp/input/event.log.2/tmp/input/event.log.3

因为这里只是要做一个列子，所以每个文件内容可以都一样，假如内容如下

JOB_NEW ...
JOB_NEW ...
JOB_FINISH ...
JOB_NEW ...
JOB_FINISH ...

然后把这些文件复制到HDFS上

$ bin/hdfs dfs -put /tmp/input /user/fkong/input

运行mapreduce作业

$ bin/hadoop jar hadoopstudy-1.0-SNAPSHOT.jar my.hadoopstudy.mapreduce.EventCount /user/fkong/input /user/fkong/output

查看执行结果

$ bin/hdfs dfs -cat /user/fkong/output/part-r-00000

以上就是hadoop MR maven级代码模板是怎样的，小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注创新互联行业资讯频道。

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