执行Hadoop分布式实例详细代码分析
时间: 2023-08-21 21:05:07 浏览: 154
以下是一个简单的Hadoop分布式实例详细代码分析:
1. 配置Hadoop集群:
在多个服务器上安装Hadoop,并进行配置以创建一个Hadoop集群。这些服务器可以是物理服务器或虚拟机。
2. 准备数据:
将需要处理的数据上传到Hadoop集群中的HDFS(Hadoop分布式文件系统)。可以使用以下命令将本地文件上传到HDFS:
```
hdfs dfs -put local_file_path hdfs_file_path
```
3. 编写MapReduce程序:
编写MapReduce程序来处理上传到HDFS的数据。以下是一个简单的单词计数MapReduce程序实现:
```java
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
public class WordCount {
public static class TokenizerMapper
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 {
String[] words = value.toString().split(" ");
for (String w : words) {
word.set(w);
context.write(word, one);
}
}
}
public static class IntSumReducer
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);
}
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf, "word count");
job.setJarByClass(WordCount.class);
job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
job.setReducerClass(IntSumReducer.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);
}
}
```
这个MapReduce程序会对上传到HDFS的数据进行单词计数。其中,Mapper类用于将输入数据分割成单词,然后输出一个键-值对,其中键是单词,值为1。Reducer类用于将相同键的值相加,然后输出键-值对,其中键为单词,值为单词出现的次数。
4. 运行MapReduce程序:
将编写的MapReduce程序提交到Hadoop集群上运行。使用以下命令提交MapReduce程序:
```
hadoop jar jar_file_path input_path output_path
```
其中,jar_file_path是编译后的MapReduce程序的jar包路径;input_path是上传到HDFS的数据的路径;output_path是MapReduce程序输出结果的路径。
5. 获取结果:
查看MapReduce程序的运行结果,并将结果下载到本地计算机中进行分析。使用以下命令查看MapReduce程序的运行结果:
```
hdfs dfs -cat output_path/part-r-00000
```
其中,output_path是MapReduce程序输出结果的路径。