生成一篇带代码的MapReduce的编程开发-求和实训报告

以下是关于MapReduce编程开发-求和的实训报告：

一、实训目的

本次实训的目的是学习MapReduce编程开发的基本原理和技术，掌握基本的MapReduce编程开发技能，并实现一个求和操作的MapReduce程序。

二、实训环境

本次实训所使用的环境为Hadoop 2.7.3和Java SE Development Kit 8。

三、实训过程

1.实现Map函数

在MapReduce中，Map函数将输入数据分成若干个键值对。对于本次实训，我们需要将输入文件中的数字分成一个个键值对，其中键为"sum"，值为输入文件中的数字的和。

下面是我们实现的Map函数代码：

public class SumMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
    private final static Text KEY = new Text("sum");
    private final static IntWritable VALUE = new IntWritable();

    public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        String line = value.toString();
        int sum = 0;
        StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(line);
        while (tokenizer.hasMoreTokens()) {
            String token = tokenizer.nextToken();
            sum += Integer.parseInt(token);
        }
        VALUE.set(sum);
        context.write(KEY, VALUE);
    }
}

在这个代码中，我们定义了一个SumMapper类，继承了Mapper类。我们定义了一个KEY和一个VALUE，分别代表键和值。在map()函数中，我们将输入的每一行字符串转换成一个整数，并将其加入到sum变量中。最后，我们将键值对输出到context中。

2.实现Reduce函数

在MapReduce中，Reduce函数对Map函数输出的键值对进行聚合操作。对于本次实训，我们需要对输入文件中的数字进行求和操作。

下面是我们实现的Reduce函数代码：

public class SumReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
    private IntWritable result = new IntWritable();

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

在这个代码中，我们定义了一个SumReducer类，继承了Reducer类。我们定义了一个result变量，用于存储最终求和结果。在reduce()函数中，我们对输入的每一个值进行求和操作，并将结果输出到context中。

3.实现主函数

在MapReduce中，我们需要定义一个Job类来管理整个MapReduce作业。我们需要设置输入文件和输出文件的路径，以及Map和Reduce函数所在的类。

下面是我们实现的主函数代码：

public class SumJob {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf, "sum");
        job.setJarByClass(SumJob.class);
        job.setMapperClass(SumMapper.class);
        job.setReducerClass(SumReducer.class);
        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);
    }
}

在这个代码中，我们定义了一个SumJob类，用于管理整个MapReduce作业。我们设置了输入文件和输出文件的路径，以及Map和Reduce函数所在的类。最后，我们调用job.waitForCompletion()方法来执行作业，并等待作业完成。

四、实训总结

通过本次实训，我们学习了MapReduce编程开发的基本原理和技术，并掌握了基本的MapReduce编程开发技能。我们实现了一个求和操作的MapReduce程序，对于提高我们的编程能力和实际应用能力都有很大的帮助。