大数据mapreduce编程实践实验

### MapReduce大数据编程实验教程与示例代码 #### 1. MapReduce简介 MapReduce 是一种用于处理大规模数据集的分布式计算模型，广泛应用于 Hadoop 生态系统中。它通过将任务分解为两个主要阶段：`Map` 和 `Reduce` 来实现高效的数据处理[^1]。 #### 2. MapReduce编程规范 在编写 MapReduce 程序时，需遵循一定的编程规范以确保程序能够正确运行于分布式环境中。以下是基本流程： - **Mapper 阶段**: 输入键值对 `(key, value)` 被传递给 Mapper 函数，经过处理后输出中间结果。 - **Reducer 阶段**: 中间结果被聚合到 Reducer 函数中进一步加工，最终生成目标输出。 #### 3. 示例代码：词频统计 (WordCount) 以下是一个经典的 WordCount 示例代码，展示如何利用 MapReduce 统计文本文件中的单词频率。 ```java // 导入必要的类库 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; 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(); @Override protected void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException { String line = value.toString(); StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(line.toLowerCase()); while (tokenizer.hasMoreTokens()) { word.set(tokenizer.nextToken()); context.write(word, one); } } } public static class SumReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> { @Override protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException { int sum = 0; for (IntWritable val : values) { sum += val.get(); } context.write(key, new IntWritable(sum)); } } public static void main(String[] args) throws Exception { Configuration conf = new Configuration(); Job job = Job.getInstance(conf, "word count"); job.setJarByClass(WordCount.class); job.setMapperClass(TokenizerMapper.class); job.setCombinerClass(SumReducer.class); job.setReducerClass(SumReducer.class); job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(IntWritable.class); FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0])); FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1])); System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1); } } ``` 此代码实现了从输入文件读取文本内容，并统计每个单词出现次数的功能[^3]。 #### 4. 数据切片机制 为了提高并行效率，Hadoop 将输入数据划分为多个逻辑上的片段（Split），每一片段由一个独立的 MapTask 进行处理。需要注意的是，这些切片仅存在于内存中，并不涉及实际磁盘操作[^2]。 #### 5. 实验准备 在本地环境或者集群环境下测试上述代码前，需要完成如下准备工作： - 创建 HDFS 上的目标目录结构，例如 `/wordcount/input` 可通过命令 `hdfs dfs -mkdir -p /wordcount/input` 完成。 - 向该目录上传待分析的文本文件。 - 提交编译后的 JAR 文件至 YARN 平台执行作业。 ---