WordCountMapReduce怎么使用

本篇内容介绍了“WordCount MapReduce怎么使用”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

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package org.myorg;

import java.io.*;
import java.util.*;

import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.filecache.DistributedCache;
import org.apache.hadoop.conf.*;
import org.apache.hadoop.io.*;
import org.apache.hadoop.mapred.*;
import org.apache.hadoop.util.*;

public class WordCount extends Configured implements Tool {

    public static class Map extends MapReduceBase implements Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {

        static enum Counters {INPUT_WORDS}

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

        private boolean caseSensitive = true;
        private Set<String> patternsToSkip = new HashSet<String>();

        private long numRecords = 0;
        private String inputFile;

        public void configure(JobConf job) {
            caseSensitive = job.getBoolean("wordcount.case.sensitive", true);
            inputFile = job.get("map.input.file");

            if (job.getBoolean("wordcount.skip.patterns", false)) {
                Path[] patternsFiles = new Path[0];
                try {
                    patternsFiles = DistributedCache.getLocalCacheFiles(job);
                } catch (IOException ioe) {
                    System.err.println("Caught exception while getting cached files: " + StringUtils.stringifyException(ioe));
                }
                for (Path patternsFile : patternsFiles) {
                    parseSkipFile(patternsFile);
                }
            }
        }

        private void parseSkipFile(Path patternsFile) {
            try {
                BufferedReader fis = new BufferedReader(new FileReader(patternsFile.toString()));
                String pattern = null;
                while ((pattern = fis.readLine()) != null) {
                    patternsToSkip.add(pattern);
                }
            } catch (IOException ioe) {
                System.err.println("Caught exception while parsing the cached file '" + patternsFile + "' : " + StringUtils.stringifyException(ioe));
            }
        }

        public void map(LongWritable key, Text value, OutputCollector<Text, IntWritable> output, Reporter reporter) throws IOException {
            String line = (caseSensitive) ? value.toString() : value.toString().toLowerCase();

            for (String pattern : patternsToSkip) {
                line = line.replaceAll(pattern, "");
            }

            StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(line);
            while (tokenizer.hasMoreTokens()) {
                word.set(tokenizer.nextToken());
                output.collect(word, one);
                reporter.incrCounter(Counters.INPUT_WORDS, 1);
            }

            if ((++numRecords % 100) == 0) {
                reporter.setStatus("Finished processing " + numRecords + " records " + "from the input file: " + inputFile);
            }
        }
    }

    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 int run(String[] args) throws Exception {
        JobConf conf = new JobConf(getConf(), 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);

        List<String> other_args = new ArrayList<String>();
        for (int i = 0; i < args.length; ++i) {
            if ("-skip".equals(args[i])) {
                DistributedCache.addCacheFile(new Path(args[++i]).toUri(), conf);
                conf.setBoolean("wordcount.skip.patterns", true);
            } else {
                other_args.add(args[i]);
            }
        }

        FileInputFormat.setInputPaths(conf, new Path(other_args.get(0)));
        FileOutputFormat.setOutputPath(conf, new Path(other_args.get(1)));

        JobClient.runJob(conf);
        return 0;
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        int res = ToolRunner.run(new Configuration(), new WordCount(), args);
        System.exit(res);
    }
}

“WordCount MapReduce怎么使用”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！

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