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MapReduce Java API实例-统计单词出现频率

發布時間：2025/3/19 java 19 豆豆

生活随笔收集整理的這篇文章主要介紹了 MapReduce Java API实例-统计单词出现频率小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

場景

Windows下使用Java API操作HDFS的常用方法：

https://blog.csdn.net/BADAO_LIUMANG_QIZHI/article/details/119382108

在上面使用Java API操作HDFS已經配置開發環境的基礎上。

使用Java API操作Mapreduce統計單次出現的次數。

這里Hadoop集群搭建的是Hadoop2.8.0，所以新建Maven項目并引入依賴

??????? <dependency><groupId>org.apache.hadoop</groupId><artifactId>hadoop-client</artifactId><version>2.8.0</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.hadoop</groupId><artifactId>hadoop-common</artifactId><version>2.8.0</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.hadoop</groupId><artifactId>hadoop-hdfs</artifactId><version>2.8.0</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.hadoop</groupId><artifactId>hadoop-hdfs-client</artifactId><version>2.8.0</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.hadoop</groupId><artifactId>hadoop-mapreduce-client-core</artifactId><version>2.8.0</version></dependency><dependency><groupId>junit</groupId><artifactId>junit</artifactId><version>4.12</version><scope>test</scope></dependency>

注：

博客：
https://blog.csdn.net/badao_liumang_qizhi
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實現

實現對指定目錄或文件中的單詞出現次數進行統計，默認輸出結果是以單詞字典排序。
采用默認文本讀入，每行讀取一次，然后使用\t對數據進行分割或者使用字符串類
StringTokenizer對其分割(該類會按照空格、\t、\n等進行切分)。在Reduce端相同的key，即
相同的單詞會在一起進行求和處理，求出出現次數。

1、首先新建數據集worlds.txt

2、編寫map類，通過繼承Mapper類實現里面的map函數

Mapper類中的第一個參數是Object(常用)，也可以寫成Long

第一個參數對應的值是行偏移量

第二個參數類型通常是Text類型，Text類型是Hadoop實現的String類型的可寫類型

第三個參數表示的是輸出key的數據類型

第四個參數表示的是輸出value的數據類型，IntWritable是Hadoop實現的int類型的可寫數據類型

package com.badao.mapreducedemo;import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;import java.io.IOException; import java.util.StringTokenizer;public class WorldCountMapper extends Mapper<Object,Text,Text,IntWritable> {//1、編寫map函數，通過繼承Mapper類實現里面的map函數//?? Mapper類當中的第一個函數是Object,也可以寫成Long//?? 第一個參數對應的值是行偏移量//2、第二個參數類型通常是Text類型，Text是Hadoop實現的String 類型的可寫類型//?? 第二個參數對應的值是每行字符串//3、第三個參數表示的是輸出key的數據類型//4、第四個參數表示的是輸出value的數據類型，IntWriable 是Hadoop實現的int類型的可寫數據類型public final static IntWritable one = new IntWritable(1);public Text word = new Text();//key 是行偏移量//value是每行字符串@Overridepublic void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {StringTokenizer stringTokenizer = new StringTokenizer(value.toString());while (stringTokenizer.hasMoreTokens()){//stringTokenizer.nextToken()是字符串類型，使用set函數完成字符串到Text數據類型的轉換word.set(stringTokenizer.nextToken());//通過write函數寫入到本地文件context.write(word,one);}} }

這里有個很重要的一點就是，千萬不要導錯包!!!

尤其是Text

3、編寫reduce類

通過繼承Reduce類實現里面的reduce函數

第一個參數類型是輸入值key的數據類型，map中間輸出key的數據類型

第二個參數是輸入值為value的數據類型，map中間輸出value的數據類型

第三個參數是輸出值key的數據類型，它的數據類型要跟job.setOutputKeyClass(Text.Class)保持一致

第四個參數類型是輸出值value的數據類型，它的數據類型要跟job.setOutputValueClass(IntWriable.class)保持一致

package com.badao.mapreducedemo;import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer; import java.io.IOException;//第一個參數類型是輸入值key的數據類型，map中間輸出key的數據類型 //第二個參數類型是輸入值value的數據類型，map中間輸出value的數據類型 //第三個參數類型是輸出值key的數據類型，他的數據類型要跟job.setOutputKeyClass(Text.class) 保持一致 //第四個參數類型是輸出值value的數據類型，它的數據類型要跟job.setOutputValueClass(IntWriable.class) 保持一致public class WordCountReducer extends Reducer<Text, IntWritable,Text,IntWritable> {public IntWritable result = new IntWritable();//key就是單詞? values是單詞出現頻率列表@Overridepublic void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {int sum = 0;for(IntWritable val:values){//get就是取出IntWriable的值sum += val.get();}result.set(sum);context.write(key,result);} }

4、編寫job類

這里把Windows本地文件和集群HDFS抽離出兩個方法

本地文件

??? public static void wordCountLocal()throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException{Configuration conf = new Configuration();//實例化一個作業，word count是作業的名字Job job = Job.getInstance(conf, "wordcount");//指定通過哪個類找到對應的jar包job.setJarByClass(WorldCountJob.class);//為job設置Mapper類job.setMapperClass(WorldCountMapper.class);job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);//為job設置reduce類job.setReducerClass(WordCountReducer.class);//為job的輸出數據設置key類job.setOutputKeyClass(Text.class);//為job輸出設置value類job.setOutputValueClass(IntWritable.class);//為job設置輸入路徑，輸入路徑是存在的文件夾/文件FileInputFormat.addInputPath(job,new Path("D:\\words.txt"));//為job設置輸出路徑FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path("D:\\badao"));job.waitForCompletion(true);}

注意事項：

這里的輸入路徑必須存在，就是上面新建的數據集。

輸出路徑必須不能存在，不然會報錯路徑已經存在

注意這里的FileOutputFormat導入的包路徑是下面的路徑

然后在main方法中調用該方法

運行成功后會在D盤下badao目錄下生成part-r-00000文件，這就是統計結果

集群HDFS

??? public static void wordCountColony()throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException{Configuration conf = new Configuration();conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://192.168.148.128:9000");System.setProperty("HADOOP_USER_NAME","root");//實例化一個作業，word count是作業的名字Job job = Job.getInstance(conf, "wordcount");//指定通過哪個類找到對應的jar包job.setJarByClass(WorldCountJob.class);//為job設置Mapper類job.setMapperClass(WorldCountMapper.class);job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);//為job設置reduce類job.setReducerClass(WordCountReducer.class);//為job的輸出數據設置key類job.setOutputKeyClass(Text.class);//為job輸出設置value類job.setOutputValueClass(IntWritable.class);//為job設置輸入路徑，輸入路徑是存在的文件夾/文件FileInputFormat.addInputPath(job,new Path("/words.txt"));//為job設置輸出路徑FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path("/badao9"));job.waitForCompletion(true);}

然后將數據集上傳到集群HDFS中

然后main方法中運行該方法

運行結束后查看該文件

?job完整代碼：

package com.badao.mapreducedemo;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.lib.input.FileInputFormat; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.reduce.IntSumReducer; import java.io.IOException;public class WorldCountJob {public static void main(String[] args) throws InterruptedException, IOException, ClassNotFoundException {wordCountLocal();}public static void wordCountLocal()throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException{Configuration conf = new Configuration();//實例化一個作業，word count是作業的名字Job job = Job.getInstance(conf, "wordcount");//指定通過哪個類找到對應的jar包job.setJarByClass(WorldCountJob.class);//為job設置Mapper類job.setMapperClass(WorldCountMapper.class);job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);//為job設置reduce類job.setReducerClass(WordCountReducer.class);//為job的輸出數據設置key類job.setOutputKeyClass(Text.class);//為job輸出設置value類job.setOutputValueClass(IntWritable.class);//為job設置輸入路徑，輸入路徑是存在的文件夾/文件FileInputFormat.addInputPath(job,new Path("D:\\words.txt"));//為job設置輸出路徑FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path("D:\\badao"));job.waitForCompletion(true);}public static void wordCountColony()throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException{Configuration conf = new Configuration();conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://192.168.148.128:9000");System.setProperty("HADOOP_USER_NAME","root");//實例化一個作業，word count是作業的名字Job job = Job.getInstance(conf, "wordcount");//指定通過哪個類找到對應的jar包job.setJarByClass(WorldCountJob.class);//為job設置Mapper類job.setMapperClass(WorldCountMapper.class);job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);//為job設置reduce類job.setReducerClass(WordCountReducer.class);//為job的輸出數據設置key類job.setOutputKeyClass(Text.class);//為job輸出設置value類job.setOutputValueClass(IntWritable.class);//為job設置輸入路徑，輸入路徑是存在的文件夾/文件FileInputFormat.addInputPath(job,new Path("/words.txt"));//為job設置輸出路徑FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path("/badao9"));job.waitForCompletion(true);} }

示例代碼下載：

https://download.csdn.net/download/BADAO_LIUMANG_QIZHI/20718869

與50位技術專家面對面20年技術見證，附贈技術全景圖

總結

以上是生活随笔為你收集整理的MapReduce Java API实例-统计单词出现频率的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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