MapReduce程序中间结果落盘本地还是HDFS上
时间: 2024-05-28 20:13:36 浏览: 14
MapReduce程序的中间结果可以落盘到本地或者HDFS上,这取决于你的配置。默认情况下,MapReduce会将中间结果写入HDFS,因为这样可以保证数据的可靠性和高可用性。如果你希望将中间结果写入本地磁盘,可以在MapReduce的配置文件中进行相应的设置。但是需要注意的是,将中间结果写入本地磁盘可能会导致数据丢失和任务失败,因此只有在特定的情况下才应该这样做。
相关问题
编写一个MapReduce程序,该程序可以读取HDFS中的数据,并按月份和销售量排序的代码
好的,这是一个简单的MapReduce程序,可以按照月份和销售量对HDFS中的数据进行排序:
```java
import java.io.IOException;
import java.text.ParseException;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Date;
import java.util.Map;
import java.util.TreeMap;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
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 SalesSort {
public static class SalesMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable>{
private final static IntWritable sales = new IntWritable();
private Text month = new Text();
public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
String[] fields = value.toString().split(",");
String dateStr = fields[0];
int sale = Integer.parseInt(fields[1]);
SimpleDateFormat dateFormat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
Date date = null;
try {
date = dateFormat.parse(dateStr);
} catch (ParseException e) {
e.printStackTrace();
}
SimpleDateFormat monthFormat = new SimpleDateFormat("MM");
month.set(monthFormat.format(date));
sales.set(sale);
context.write(month, sales);
}
}
public static class SalesReducer extends Reducer<Text, IntWritable, NullWritable, Text>{
private TreeMap<Integer, String> salesMap = new TreeMap<Integer, String>();
public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
int sum = 0;
for (IntWritable val : values) {
sum += val.get();
}
salesMap.put(sum, key.toString());
if (salesMap.size() > 10) {
salesMap.remove(salesMap.firstKey());
}
}
protected void cleanup(Context context) throws IOException, InterruptedException {
for (Map.Entry<Integer, String> entry : salesMap.entrySet()) {
context.write(NullWritable.get(), new Text(entry.getValue() + "\t" + entry.getKey()));
}
}
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf, "Sales Sort");
job.setJarByClass(SalesSort.class);
job.setMapperClass(SalesMapper.class);
job.setReducerClass(SalesReducer.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}
}
```
这个MapReduce程序的输入是一个包含销售数据的CSV文件,格式如下:
```
2017-01-01,100
2017-02-01,200
2017-01-02,150
2017-02-02,250
……
```
每一行包含两个字段,第一个字段是销售日期,第二个字段是销售量。
在Mapper中,我们将销售日期解析成月份,销售量作为Value,输出一个Key-Value对。
在Reducer中,我们使用一个TreeMap来保存销售量最大的10个月份。在cleanup方法中,我们将这10个月份按照销售量从小到大输出。
最后,我们将输出结果写入HDFS中的一个文件。
如何在Windows上的IDEA编译器中连接虚拟机中的HDFS,运行MapReduce程序
首先,需要确保您的虚拟机已经安装和配置了HDFS。然后,您可以按照以下步骤在Windows上的IDEA编译器中连接到虚拟机中的HDFS并运行MapReduce程序:
1. 在IDEA中打开您的项目并创建一个MapReduce程序。
2. 在IDEA中安装并配置Hadoop插件,在“Settings”中搜索并安装“Hadoop”插件,然后配置Hadoop的安装路径和其他相关信息。
3. 在IDEA中配置HDFS连接。在“Run”菜单下选择“Edit Configurations”,然后点击“+”新建一个“Remote”配置。在“Deployment”选项卡下,选择“Add”->“SFTP”,并输入虚拟机中HDFS的IP地址、用户名和密码。在“Mappings”选项卡下,将本地目录映射到虚拟机上的HDFS目录。
4. 在IDEA中编写MapReduce程序并运行。您可以在IDEA中直接运行MapReduce程序并将其提交到虚拟机上运行。
请注意,以上步骤仅适用于Windows上的IDEA编译器连接虚拟机中的HDFS并运行MapReduce程序。如果您使用其他编译器或操作系统,请参考其相关文档进行配置和操作。
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