MapReduce编程实现文件合并和去重操作
时间: 2023-11-24 15:06:30 浏览: 90
MapReduce是一种分布式计算模型,可以用于大规模数据处理。文件合并和去重是MapReduce中的经典案例之一。下面是基于Hadoop的MapReduce编程实现文件合并和去重操作的步骤:
1. Map阶段:将文件中的每一行作为一个输入键值对,其中键为文件名,值为文件中的一行数据。Mapper函数将键值对中的值作为输出键值对的键,将空值作为输出键值对的值,以此来完成去重操作。
2. Reduce阶段:Reducer函数将Map阶段输出的键值对中的键作为输出键值对的键,将空值作为输出键值对的值,以此来完成文件合并操作。
下面是代码实现:
```java
public class FileMergeDeduplication {
public static class Map extends Mapper<LongWritable, Text, Text, NullWritable> {
private Text outKey = new Text();
public void map(LongWritable key, Text value, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
String line = value.toString();
outKey.set(line);
context.write(outKey, NullWritable.get());
}
}
public static class Reduce extends Reducer<Text, NullWritable, Text, NullWritable> {
public void reduce(Text key, Iterable<NullWritable> values, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
context.write(key, NullWritable.get());
}
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf, "FileMergeDeduplication");
job.setJarByClass(FileMergeDeduplication.class);
job.setMapperClass(Map.class);
job.setReducerClass(Reduce.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(NullWritable.class);
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}
}
```
在以上代码中,Mapper类中的`map`函数将输入的每一行作为输出键值对的键,将空值作为输出键值对的值。Reducer类中的`reduce`函数直接将输入的键值对输出即可。最后在`main`函数中设置输入路径和输出路径,并等待MapReduce任务完成。
运行以上代码,在Hadoop集群上进行MapReduce计算,即可完成文件合并和去重操作。