mapreduce定义Reduce类的API

在MapReduce中，定义Reduce类的API如下：

public class Reducer<KEYIN,VALUEIN,KEYOUT,VALUEOUT> {
    void reduce(KEYIN key, Iterable<VALUEIN> values, Context context)
    throws IOException, InterruptedException;
}

其中，`KEYIN`是reduce函数的输入key的类型，`VALUEIN`是reduce函数的输入value的类型，`KEYOUT`是reduce函数的输出key的类型，`VALUEOUT`是reduce函数的输出value的类型。`reduce`方法是Reduce类的核心方法，它的输入参数是一个key和一个value列表，输出参数是一组key-value对，其中的`Context`对象用于将输出写入到HDFS中。在`reduce`方法中，可以对输入的value列表进行聚合、排序等操作，然后将聚合后的结果输出到`Context`对象中。

相关问题

java mapreduce api

Java MapReduce API是一种用于在分布式计算环境中进行大规模数据处理的编程接口。它是Hadoop框架的一部分，用于实现并行处理和分布式计算。Java MapReduce API可以方便地编写和运行MapReduce作业，该作业将大规模的数据集分割成多个部分，并在多个计算节点上并行处理这些数据。

使用Java MapReduce API，您可以定义两个主要的函数：map()和reduce()。map()函数将输入数据划分成一系列键值对，然后对每个键值对执行一些特定的操作，生成中间结果。reduce()函数接收map()函数生成的中间结果，并将它们汇总为最终结果。

Java MapReduce API提供了一些类和接口，例如Mapper、Reducer、Job等，来帮助您编写MapReduce作业。您可以使用这些类和接口来定义作业的输入输出格式、处理逻辑、分区规则等。

总之，Java MapReduce API是一种用于编写和执行分布式数据处理作业的工具，它能够有效地处理大规模数据集，并发挥分布式计算的优势。

．使用课堂讲解的Hadoop mapreduce，编写map类和reduce类。（至少完成2项） （1）对天气数据，计算每个城市id的最高气温（最大值）

好的，我可以帮你完成这个问题。首先，让我们来看一下Hadoop MapReduce的基本流程：

1. 输入数据被分割成小块并分配给多个Mapper进行处理。
2. Mapper对每个小块进行处理，生成一系列的键值对（key-value pairs）。
3. 所有的键值对被按照键（key）进行排序，并被分配给多个Reducer进行处理。
4. Reducer对每个键（key）及其对应的值（values）进行处理，生成最终的结果。

在这个问题中，我们需要计算每个城市id的最高气温，因此Mapper的主要任务是将每个城市id及其对应的气温值作为键值对传递给Reducer。Reducer则需要对每个城市id的气温值进行比较，找出最高气温并将其输出。

下面是Map类和Reduce类的代码实现：

Map类：

import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.*;
import org.apache.hadoop.mapreduce.*;

public class MaxTemperatureMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
    
    private static final int MISSING = 9999;

    public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        
        String line = value.toString();
        String cityId = line.substring(0, 6);
        int temperature = Integer.parseInt(line.substring(14, 19).trim());
        
        if (temperature != MISSING) { // 过滤掉缺失值
            context.write(new Text(cityId), new IntWritable(temperature));
        }
    }
}

在这个Mapper中，我们首先定义了一个MISSING常量，它代表缺失值。然后，我们将每行数据转换为一个字符串，从中提取出城市id和气温值。如果气温值不是缺失值，我们就将城市id和气温值作为键值对传递给Reducer。

Reduce类：

import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.*;
import org.apache.hadoop.mapreduce.*;

public class MaxTemperatureReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
    
    public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        
        int maxTemperature = Integer.MIN_VALUE;
        
        for (IntWritable value : values) {
            int temperature = value.get();
            if (temperature > maxTemperature) {
                maxTemperature = temperature;
            }
        }
        
        context.write(key, new IntWritable(maxTemperature));
    }
}

在这个Reducer中，我们首先定义了一个maxTemperature变量，它代表每个城市id的最高气温。然后，我们遍历每个城市id的所有气温值，找出最高气温并将其输出。

最后，我们需要将Map类和Reduce类打包成一个Jar包，并在Hadoop集群上运行。运行命令如下：

hadoop jar MaxTemperature.jar MaxTemperature /input /output

其中，MaxTemperature代表我们打包的Jar包的名称，/input代表输入数据的路径，/output代表输出结果的路径。

需要注意的是，如果你使用的是Hadoop 2.x版本，你需要将Map类和Reduce类的输入和输出类型改为新的API（例如，Text和IntWritable替换为Text和IntWritable）。