hadoop实现分类

### 使用Hadoop进行数据分类的方法

#### 数据准备阶段
为了使用Hadoop执行数据分类任务，首先需要准备好待处理的数据集。这些数据可以存储于HDFS中以便后续的MapReduce作业访问[^2]。

#### 编写Mapper函数
在Hadoop框架内实施分类操作通常涉及自定义Mapper逻辑。对于分类问题而言，在Mapper阶段可以根据特定属性或特征对输入记录打标签或将它们分配给不同的类别：

public class ClassificationMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
    private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
    
    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        String line = value.toString();
        // 假设每条记录由逗号分隔，并且最后一列是预知的结果用于训练模型验证
        String[] fields = line.split(",");
        
        // 这里简化为基于某个字段的内容决定其所属类别的例子
        int category;
        if (fields[0].equals("A")) { 
            category = 0; 
        } else if (fields[0].equals("B")) { 
            category = 1; 
        } else { 
            category = 2; 
        }
        
        context.write(new Text(Integer.toString(category)), one);  
    }
}

此段代码展示了如何创建一个简单的Mapper程序来识别不同类型的项目并将它们映射到相应的键值对上[^1]。

#### 编写Reducer函数
接着是在Reducer部分汇总来自各个Mapper节点的信息。在这个场景下，Reducer的任务可能是统计各类别下的样本数量或其他聚合计算：

public class ClassificationReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {

    @Override
    public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        int sum = 0;
        for (IntWritable val : values) {
            sum += val.get();
        }

        context.write(key, new IntWritable(sum));
    }
}

这段代码实现了基本的计数器功能，它接收来自多个Mapper输出相同key的所有value，并对其进行累加求和再写出结果。

#### 提交Job
最后一步就是设置并提交整个MapReduce job至Hadoop集群运行。这涉及到配置job参数以及指定使用的Mapper/Reducer类等细节工作。下面是一个Java API的例子说明怎样完成这项任务：

Configuration conf = new Configuration();
conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://localhost:9000");

Job job = Job.getInstance(conf, "data classification");
job.setJarByClass(ClassificationDriver.class);

// 设置Mapper和Reducer类
job.setMapperClass(ClassificationMapper.class);
job.setCombinerClass(ClassificationReducer.class);
job.setReducerClass(ClassificationReducer.class);

// 设定输出类型
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));

System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);

上述代码片段描述了构建一个完整的Hadoop MapReduce应用程序所需的全部组件及其交互方式[^4]。