mapreduce实现wordcount程序
时间: 2023-04-24 09:05:33 浏览: 268
MapReduce是一种分布式计算模型,可以用来处理大规模数据集。WordCount程序是MapReduce的经典案例之一,用于统计文本中每个单词出现的次数。
实现WordCount程序的步骤如下:
1. Map阶段:将输入的文本分割成单词,对每个单词进行标记,输出键值对<单词,1>。
2. Shuffle阶段:将Map阶段输出的键值对按照键进行排序,将相同键的值合并成一个列表。
3. Reduce阶段:对每个键值对的值列表进行求和,输出键值对<单词,出现次数>。
通过以上三个步骤,就可以实现WordCount程序。在Hadoop中,可以使用Java或者其他编程语言来实现MapReduce程序。
相关问题
编写一个mapreduce的wordcount程序
以下是一个简单的MapReduce WordCount程序的示例:
Map函数
```python
def mapper(key, value):
words = value.split()
for word in words:
yield word, 1
```
Reduce函数
```python
def reducer(key, values):
count = sum(values)
yield key, count
```
驱动程序
```python
from mrjob.job import MRJob
class WordCount(MRJob):
def mapper(self, key, value):
words = value.split()
for word in words:
yield word, 1
def reducer(self, key, values):
count = sum(values)
yield key, count
if __name__ == '__main__':
WordCount.run()
```
以上代码将读取文本文件中的每一行,并将其传递给Map函数。 Map函数将行拆分为单词,并在每个单词上发出键值对。 Reduce函数将相同的键键值对合并,以计算每个单词的出现次数。 最后,程序将输出每个单词和它的出现次数。
运行程序
```bash
python wordcount.py input.txt > output.txt
```
其中,input.txt是我们要统计单词的文本文件,output.txt是程序运行后输出的结果。
mapreduce编程实现wordcount程序
下面是一个使用MapReduce实现WordCount程序的示例代码:
Mapper代码:
```java
public class WordCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
private Text word = new Text();
public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
String line = value.toString();
StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(line);
while (tokenizer.hasMoreTokens()) {
word.set(tokenizer.nextToken());
context.write(word, one);
}
}
}
```
Reducer代码:
```java
public class WordCountReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
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));
}
}
```
Main函数代码:
```java
public class WordCount {
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(WordCountMapper.class);
job.setCombinerClass(WordCountReducer.class);
job.setReducerClass(WordCountReducer.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);
}
}
```
以上代码中,我们首先定义了一个Mapper类和一个Reducer类。Mapper类将输入的文本划分为单词,并将每个单词映射为(单词,1)的键值对;Reducer类对于每个单词的键值对进行合并,计算出每个单词出现的次数。
在Main函数中,我们创建了一个新的MapReduce任务,并指定了输入和输出路径。在任务的配置中,我们指定了Mapper类、Combiner类和Reducer类,并设置了键和值的类型。最后,我们调用waitForCompletion方法来等待任务完成。
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