public class CountReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, DoubleWritable> { private DoubleWritable num = new DoubleWritable(); private Map<String,Integer> map = new HashMap<String,Integer>(); private int total = 0; // 3 {1,1,1} // 12 {1,1} protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException { // 1.sum int sum = 0; for(IntWritable v : values){ sum += v.get(); } //2. total: global num total += sum; //3. put to hashmap map.put(key.toString(),sum); } protected void cleanup(Context context) throws IOException, InterruptedException { // 4. loop map Set<String> keys = map.keySet(); for(String key : keys){ //5. process the percent int value = map.get(key); double percent = value/(double)total; // 3 3 // 12 2 // 6. write to HDFS num.set(percent); context.write(new Text(key),num); } } }请解释以上代码
时间: 2024-04-06 18:28:31 浏览: 14
这是一个 MapReduce 的 Reducer 类,用于将 Mapper 阶段输出的数据进行汇总,并且计算每个月份出现的数量占比,最终将结果输出到 HDFS。
具体来说,该 Reducer 类的输入键为 Text,值为 IntWritable。输入的数据格式为月份和数量的键值对。Reducer 类的输出键为 Text,值为 DoubleWritable。输出的数据格式为月份和数量占比的键值对。
在 reduce() 方法中,首先将输入的所有数量进行求和,得到一个全局的数量 total。然后将每个月份和对应的数量存储到一个 HashMap 中。最后,在 cleanup() 方法中,遍历 HashMap 中的每个月份,计算每个月份对应的数量占总数量的比例,并将结果输出到 HDFS。
需要注意的是,在计算占比时,将数量转换为 double 类型,并且使用 DoubleWritable 类型的变量进行输出。同时,在循环遍历 HashMap 时,需要首先获取 HashMap 的键集合,并且使用键来获取对应的值。
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详解代码publicclassMyTest{ publicstaticclassMapextendsMapper<Object,Text,IntWritable,IntWritable>{ privatestaticIntWritabledata=newIntWritable(); publicvoidmap(Objectkey,Textvalue,Contextcontext){ Stringtext=value.toString(); data.set(Integer.parseInt(text)); context.write(data,newIntWritable(1)); } } publicstaticclassReduceextendsReducer<IntWritable,IntWritable,IntWritable, IntWritable>{ privatestaticIntWritableline_num=newIntWritable(1); publicvoidreduce(IntWritablekey,Iterable<IntWritable>values,Contextcontext){ for(IntWritableval:values){ context.write(line_num,key); line_num=newIntWritable(line_num.get()+1); } } } }
这段代码是一个简单的MapReduce程序,用于对输入的文本数据进行行号统计。下面是代码的详细解释:
1. 定义Map类:
```
public static class Map extends Mapper<Object, Text, IntWritable, IntWritable> {
private static IntWritable data = new IntWritable();
public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
String text = value.toString();
data.set(Integer.parseInt(text));
context.write(data, new IntWritable(1));
}
}
```
- 继承了Mapper类,使用Object作为key输入,Text作为value输入,IntWritable作为key输出,IntWritable作为value输出。
- 定义一个IntWritable类型的变量data,用于存储每行的行号。
- 在map()方法中,将输入的Text类型的value转换为String类型的text。
- 将text转换为整数,并将其设置为data的值。
- 使用context.write()方法输出键值对,其中键为data,值为1。
2. 定义Reduce类:
```
public static class Reduce extends Reducer<IntWritable, IntWritable, IntWritable, IntWritable> {
private static IntWritable line_num = new IntWritable(1);
public void reduce(IntWritable key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
for (IntWritable val : values) {
context.write(line_num, key);
line_num = new IntWritable(line_num.get() + 1);
}
}
}
```
- 继承了Reducer类,使用IntWritable作为key输入,IntWritable作为value输入,IntWritable作为key输出,IntWritable作为value输出。
- 定义一个IntWritable类型的变量line_num,用于存储行号。
- 在reduce()方法中,对于每个输入的key,遍历对应的values。
- 使用context.write()方法输出键值对,其中键为line_num,值为key。
- 将line_num的值加1,作为下一个行号的值。
3. 主函数:
```
public static void main(String[] args) throws Exception {
Job job = Job.getInstance(new Configuration());
job.setJarByClass(MyTest.class);
job.setJobName("Line Count");
job.setOutputKeyClass(IntWritable.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
job.setMapperClass(Map.class);
job.setReducerClass(Reduce.class);
job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);
TextInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
TextOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
job.waitForCompletion(true);
}
```
- 创建一个Job对象。
- 设置Job的名称、输入输出键值对类型、Map和Reduce类、输入输出文件格式等。
- 设置输入和输出的路径。
- 等待Job完成,并返回执行结果。
该程序的作用是将输入文件中每行的行号作为key,对应的值都是1,然后将相同行号的键值对合并并输出,输出结果为每行的行号和该行出现的次数。
以下是使用MapReduce编程实现Top10操作的map与reduce方法中的一段代码,即提取最大的10个数,并正序(升序)输出。请填写空缺处的代码,运算符左右两侧不需要空格,比如a+b,而不是a + b;同时要注意单词大小写。
map输出键值对:(NullWritable, IntWritable)
```
public static class Top10Mapper extends Mapper<LongWritable, Text, NullWritable, IntWritable> {
private TreeSet<Integer> top10 = new TreeSet<Integer>();
public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
String line = value.toString();
Integer num = Integer.parseInt(line);
top10.add(num);
if (top10.size() > 10) {
top10.remove(top10.first());
}
}
protected void cleanup(Context context) throws IOException, InterruptedException {
for (Integer num : top10) {
context.write(NullWritable.get(), new IntWritable(num));
}
}
}
public static class Top10Reducer extends Reducer<NullWritable, IntWritable, NullWritable, IntWritable> {
private TreeSet<Integer> top10 = new TreeSet<Integer>();
public void reduce(NullWritable key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
for (IntWritable value : values) {
top10.add(value.get());
if (top10.size() > 10) {
top10.remove(top10.first());
}
}
for (Integer num : top10) {
context.write(NullWritable.get(), new IntWritable(num));
}
}
}
```
reduce输出键值对:(NullWritable, IntWritable)