Hadoop wordcount编程题如何写答案

Hadoop wordcount编程题是一个经典的MapReduce编程题，主要是用来统计给定文本文件中各个单词出现的次数。下面是Hadoop wordcount编程题的代码示例和写答案的步骤：

Step 1：编写Mapper类

Mapper类是MapReduce程序中的一个组件，主要负责将输入数据转换成中间数据，并输出键值对。在Hadoop wordcount编程题中，我们可以编写一个Mapper类，将文本文件中的每个单词作为键，出现次数作为值，输出键值对。

示例代码如下：

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);
    }
  }
}

Step 2：编写Reducer类

Reducer类是MapReduce程序中的另一个组件，主要负责将中间数据进行合并和计算，并输出最终结果。在Hadoop wordcount编程题中，我们可以编写一个Reducer类，对每个单词出现的次数进行求和，并输出最终结果。

示例代码如下：

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));
  }
}

Step 3：编写Driver类

Driver类是MapReduce程序的入口，主要负责调用Mapper和Reducer类，并设置相关的参数和配置。在Hadoop wordcount编程题中，我们可以编写一个Driver类，设置输入输出路径和相关配置参数。

示例代码如下：

public class WordCountDriver {

  public static void main(String[] args) throws Exception {
    Configuration conf = new Configuration();
    Job job = Job.getInstance(conf, "word count");
    job.setJarByClass(WordCountDriver.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);
  }
}

Step 4：提交任务并查看结果

将上述代码保存为Java文件并编译打包，然后将打包后的Jar文件上传到Hadoop集群上，并执行以下命令提交任务：

hadoop jar wordcount.jar input_path output_path

其中，input_path和output_path分别是输入和输出路径。

最后，在Hadoop集群上执行以下命令查看结果：

hadoop fs -cat output_path/part-r-00000

以上就是Hadoop wordcount编程题的代码示例和写答案的步骤。当然，具体的实现细节和操作步骤可能会有所不同，需要根据实际情况进行调整和修改。