MapReduce去重
时间: 2023-05-15 12:06:05 浏览: 94
MapReduce去重可以通过MapReduce框架中的Map和Reduce操作来实现。具体实现步骤如下:
1. Map阶段:将输入数据按照一定的规则进行切分,然后将每个切分后的数据进行处理,生成一个键值对,其中键为需要去重的字段,值为该字段对应的数据。
2. Reduce阶段:将Map阶段生成的键值对按照键进行分组,然后对每组数据进行去重操作,最终输出去重后的结果。
需要注意的是,在Map阶段需要对数据进行预处理,将需要去重的字段提取出来作为键,这样才能保证Reduce阶段能够正确地进行去重操作。
相关问题
用 Java 实现的 MapReduce 去重编程
好的,我可以为您提供一个简单的 Java 实现的 MapReduce 去重程序。
首先,让我们定义一些术语:
- Mapper:将输入数据分成不同的键值对。
- Reducer:将来自 Mapper 的键值对进行合并和处理。
- InputFormat:用于将输入文件切分成小块供 Mapper 处理的格式。
- OutputFormat:将 Reduce 输出的结果转换成最终输出文件的格式。
现在,让我们来看一下具体的实现步骤:
1. Mapper 阶段
Mapper 阶段的任务是将输入数据分成键值对。在本例中,我们将输入文件的每一行作为一个键,将值设置为一个空字符串。
```java
public class DedupMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> {
private Text outkey = new Text();
private Text outvalue = new Text("");
public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
outkey.set(value);
context.write(outkey, outvalue);
}
}
```
2. Reducer 阶段
Reducer 阶段的任务是将 Mapper 阶段产生的键值对进行合并和去重。在本例中,我们只需将键输出到输出文件中,而值可以忽略,因为我们只需要去重。
```java
public class DedupReducer extends Reducer<Text, Text, Text, NullWritable> {
public void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
context.write(key, NullWritable.get());
}
}
```
3. 定义 InputFormat 和 OutputFormat
我们需要定义一个 TextInputFormat 类来将输入文件切分成小块,并且定义一个 TextOutputFormat 类将 Reduce 输出的结果转换成最终输出文件的格式。
```java
public class Dedup {
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf, "deduplication");
job.setJarByClass(Dedup.class);
job.setMapperClass(DedupMapper.class);
job.setReducerClass(DedupReducer.class);
job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(NullWritable.class);
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
job.waitForCompletion(true);
}
}
```
这就是一个简单的 Java 实现的 MapReduce 去重程序。希望能对您有所帮助。
4、 用 Java 实现的 MapReduce 去重编程
以下是用 Java 实现的 MapReduce 去重编程示例:
Mapper 类:
```java
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.*;
import org.apache.hadoop.mapreduce.*;
public class DuplicateRemoverMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, NullWritable> {
private Text word = new Text();
public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
String line = value.toString().trim();
if (!line.equals("")) { // 过滤掉空行
word.set(line);
context.write(word, NullWritable.get());
}
}
}
```
Reducer 类:
```java
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.*;
import org.apache.hadoop.mapreduce.*;
public class DuplicateRemoverReducer extends Reducer<Text, NullWritable, Text, NullWritable> {
public void reduce(Text key, Iterable<NullWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
context.write(key, NullWritable.get());
}
}
```
Driver 类:
```java
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.*;
import org.apache.hadoop.mapreduce.*;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.*;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.*;
public class DuplicateRemover {
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf, "Duplicate Remover");
job.setJarByClass(DuplicateRemover.class);
job.setMapperClass(DuplicateRemoverMapper.class);
job.setReducerClass(DuplicateRemoverReducer.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);
}
}
```
以上代码实现了一个简单的去重 MapReduce 程序。Mapper 类将每行文本数据作为一个键,输出到 Reducer 类中进行处理。Reducer 类直接将输入键输出到结果中,这样就实现了对文本数据的去重。