使用python语言写一个mapreduce程序,程序的作用是找到祖孙关系,需要有3个mapper和两个reducer
时间: 2023-02-26 20:06:30 浏览: 69
您好!您可以使用Python语言来编写这个MapReduce程序。
这是一个简单的例子,它使用3个mapper和2个reducer来找到祖孙关系:
Mapper 1:读取输入数据,并将其分解为<孩子名字,父亲名字>键值对。
Mapper 2:读取Mapper 1输出的键值对,并将其转换为<父亲名字,孩子名字>键值对。
Mapper 3:读取Mapper 2输出的键值对,并将其转换为<孙子名字,祖父名字>键值对。
Reducer 1:读取Mapper 3输出的键值对,并将所有具有相同键的键值对合并到一起。
Reducer 2:读取Reducer 1输出的键值对,并输出<孙子名字,祖父名字列表>键值对。
希望这对您有帮助!
相关问题
写一个mapperReducer代码
以下是一个简单的 Mapper 和 Reducer 代码示例:
Mapper:
```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);
}
}
}
```
这个 Mapper 的作用是将输入的文本切分成单词,然后将每个单词输出为 key-value 形式,其中 key 是单词本身,value 固定为 1。
Reducer:
```java
public class WordCountReducer 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);
}
}
```
这个 Reducer 的作用是将 Mapper 输出的 key-value 对中相同 key 的 value 进行合并计数,然后输出 key 和对应的计数值。
在 MapReduce 任务中,Mapper 和 Reducer 是基本的数据处理单元。Mapper 将输入数据切分成若干个 key-value 对,然后将这些 key-value 对传递给 Reducer,Reducer 对这些 key-value 对进行合并和计算,最终输出最终结果。
写一个统计单词的mapreduce程序
好的,以下是一个简单的MapReduce程序,用于统计输入文件中各个单词出现的次数:
Mapper 函数:
```
public class WordCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
private Text word = new Text();
private final static IntWritable ONE = new IntWritable(1);
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 函数:
```
public class WordCountReducer 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);
}
}
```
MapReduce 驱动程序:
```
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);
}
}
```
以上程序的作用是:读取输入文件,将每一行拆分为单词,然后输出每个单词以及它们出现的次数。其中,Mapper 函数读取每个单词,然后以 (单词,1) 的形式输出;Reducer 函数接收 Mapper 输出的键值对,对每个键进行求和,并输出最终结果;MapReduce 驱动程序则配置 Mapper、Reducer 函数和输入输出路径,启动 MapReduce 作业。