对于两个输入文件,即文件a和文件b,请编写mapreduce程序,对两个文件进行合并,并剔除其中重复的内容,得到一个新的输出文件c。
时间: 2023-05-31 21:18:08 浏览: 183
### 回答1:
这是一个典型的MapReduce去重问题。可以采用以下步骤:
1. Map阶段:将文件a和文件b中的每一行作为一个键值对,其中键为行内容,值为一个固定的标记(如1)。
2. Reduce阶段:将Map阶段输出的键值对中的键进行合并,并去除重复的键,最终输出到文件c中。
具体实现可以参考以下代码:
Mapper:
```
public class MergeMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> {
private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
private Text word = new Text();
public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
word.set(value.toString());
context.write(word, one);
}
}
```
Reducer:
```
public class MergeReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, NullWritable> {
private static final NullWritable nullWritable = NullWritable.get();
public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
context.write(key, nullWritable);
}
}
```
Driver:
```
public class MergeDriver {
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf, "Merge");
job.setJarByClass(MergeDriver.class);
job.setMapperClass(MergeMapper.class);
job.setReducerClass(MergeReducer.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[1]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[2]));
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}
}
```
以上代码实现了对文件a和文件b的去重合并,并将结果输出到文件c中。
### 回答2:
对于两个输入文件a和b,需要进行合并并去重操作,需要采用MapReduce程序进行处理。
首先,需要进行map操作,将文件a和文件b中的内容分别划分成小块,并为每个小块分配一个唯一的键值对,其中键值对的键为分配的编号,值为小块的内容。这样做的目的是为了方便后续的合并操作。
然后,将分配好编号的两个文件a和b合并为一个文件c。在reduce阶段,将文件c中的重复内容去除,只保留不重复的内容,即可得到新的输出文件c。
具体实现时,可以采用两个MapReduce任务来实现。首先,第一个任务将文件a和文件b分别进行划分和编号,并在reduce阶段将内容合并为文件c。第二个任务在map阶段将文件c的内容与其自身分别匹配,将重复内容去除,并在reduce阶段将剩余的内容输出即可。
总之,采用MapReduce程序对两个文件进行合并并去重,是一种高效且可扩展的方法,可以应对大规模数据的复杂计算任务。
### 回答3:
针对这个问题,我们需要先了解MapReduce的基本流程,然后再根据需求进行编码。
MapReduce是一种分布式计算模型,它的基本流程可以概括为:
1. Input: 读入数据。
2. Map: 对输入数据进行切分和处理,生成中间结果。
3. Shuffle: 对中间结果进行排序和分组,以便相同数据落入同一Reducer。
4. Reduce: 对中间结果的相同部分进行计算,生成最终结果。
5. Output: 将计算结果写出。
我们针对文件a和文件b需要进行合并并剔除重复的需求,具体的编码步骤如下:
1. Input: 读入文件a和文件b的数据。
2. Map: 将文件a和文件b中的每行数据作为Map函数的输入,将每行数据作为Key,将一个固定的Value值作为输出,在Map函数中进行去重操作,在这里可以使用HashMap来去重,如果当前行数据没有出现过,则将其写入输出,否则不输出。
3. Shuffle: 由于Map函数的输出Value是固定的,所以不用做额外的操作。
4. Reduce: Reduce函数将Map函数的输出作为输入,对相同Key的中间结果进行合并,在这里我们只需要保留Key即可,将Value固定为一个常量。
5. Output: 将Reduce函数的输出写入新的输出文件c中。
至此,针对文件a和文件b合并并去重的问题就解决了。当然,在实际应用中还需要进行一些优化,比如增加Combiner函数和设定合适的Map和Reduce的数量等来提高处理效率。