使用Java语言基于MapReduce计算框架,完成wordcount(单词计数)例子的编码测试

好的，下面是一个使用Java语言基于MapReduce计算框架完成wordcount的例子：

Mapper类实现：

import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

public class WordCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, LongWritable> {
    // 定义key变量，存储每个单词
    private Text key = new Text();
    // 定义value变量，存储每个单词的词频
    private LongWritable value = new LongWritable(1);

    public void map(LongWritable k, Text v, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        // 将每一行文本转换成字符串
        String line = v.toString();
        // 将字符串按照空格切分成单词
        String[] words = line.split(" ");
        // 遍历每个单词，输出<word, 1>
        for (String word : words) {
            key.set(word);
            context.write(key, value);
        }
    }
}

Reducer类实现：

import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

public class WordCountReducer extends Reducer<Text, LongWritable, Text, LongWritable> {
    // 定义key变量，存储每个单词
    private Text key = new Text();
    // 定义value变量，存储每个单词的总词频
    private LongWritable value = new LongWritable();

    public void reduce(Text k, Iterable<LongWritable> v, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        // 定义一个计数器，用于统计每个单词的词频
        long count = 0;
        // 遍历每个value，累加每个单词的词频
        for (LongWritable val : v) {
            count += val.get();
        }
        // 将词频累加结果输出为<word, count>
        key.set(k);
        value.set(count);
        context.write(key, value);
    }
}

Driver类实现：

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.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

public class WordCountDriver {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建一个配置对象
        Configuration conf = new Configuration();
        // 创建一个Job对象
        Job job = Job.getInstance(conf, "word count");
        // 设置job的主类
        job.setJarByClass(WordCountDriver.class);
        // 设置Mapper类
        job.setMapperClass(WordCountMapper.class);
        // 设置Reducer类
        job.setReducerClass(WordCountReducer.class);
        // 设置Mapper的输出key类型
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        // 设置Mapper的输出value类型
        job.setMapOutputValueClass(LongWritable.class);
        // 设置Reducer的输出key类型
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        // 设置Reducer的输出value类型
        job.setOutputValueClass(LongWritable.class);
        // 设置输入路径
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        // 设置输出路径
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
        // 等待job完成
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}

运行该代码需要在Hadoop集群中进行，可以使用Hadoop单节点伪分布式模式进行测试。您需要创建一个文本文件作为输入，将其上传到HDFS中，并将该文件的HDFS路径作为参数传递给上述Driver的main()函数。输出将保存在另一个HDFS目录中，您可以使用Hadoop命令将其下载到本地进行查看。

希望这个例子可以帮助您理解如何使用Java语言基于MapReduce计算框架完成wordcount。