写一段word count的combiner
时间: 2024-02-22 17:00:28 浏览: 22
好的,下面是一个简单的word count的combiner实现,您可以参考一下:
```
public class WordCountCombiner 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));
}
}
```
这个combiner的作用是在Mapper和Reducer之间对相同的key进行合并。它接收来自Mapper的输入,将相同的key的value进行累加,并将结果输出给Reducer。这样可以减少网络传输的数据量,提高整个作业的效率。在这个word count的例子中,combiner的作用是将每个单词在每个Mapper节点上的出现次数先进行一次合并,减少Reducer节点的输入数据量,从而提高作业的效率。
相关问题
使用mapreduce写一个词频统计
好的,这里是一个使用 MapReduce 统计单词频率的示例程序:
```java
import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
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<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 {
StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
while (itr.hasMoreTokens()) {
word.set(itr.nextToken());
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);
}
}
```
该程序包含两个 MapReduce 阶段,第一个 MapReduce 阶段是 Mapper,它将输入数据中的每个单词作为键,值设置为 1。Reducer 将相同键的值相加,并将结果输出为键值对。该程序还使用了 Combiner,这是一个可选的优化步骤,它会在 Map 阶段之后,在每个 Map 节点上对中间结果进行一次局部合并,以减少数据传输量和计算量。
hadoop的combiner
Hadoop的Combiner是一种在MapReduce任务使用的优化技术。它可以在Map阶段输出结果后,在数据传输到Reduce阶段之前进行一次本地合并操作,以减少数据传输量和网络开销。
Combiner的作用是将Map阶段输出的中间结果进行局部合并,以减少Reduce阶段需要处理的数据量。它可以在Map任务的输出结果中进行合并操作,将相同key的value进行合并,从而减少数据量。这样可以降低网络传输的开销,并提高整体的计算性能。
Combiner的使用需要满足两个条件:一是Map和Reduce阶段的输入输出类型必须一致;二是Combiner的操作必须满足交换律和结合律,即多次执行Combiner操作的结果与一次执行Combiner操作的结果是相同的。
需要注意的是,Combiner只是一个可选的优化技术,并不是所有的MapReduce任务都适合使用Combiner。在某些情况下,使用Combiner可能会导致结果不准确或者性能下降。因此,在使用Combiner时需要仔细考虑数据的特点和任务的需求。