WordCountMapper.java
时间: 2024-09-10 14:20:27 浏览: 18
WordCountMapper.java 是一个在分布式计算框架中用于实现单词计数功能的Mapper类的示例代码。在 Apache Hadoop 这样的分布式计算系统中,MapReduce 是一种编程模型,用于处理大量数据。MapReduce 任务通常分为两个阶段:Map 阶段和Reduce 阶段。Mapper 类是 Map 阶段的核心组件,负责处理输入数据并产生中间键值对(key-value pairs)。
以下是一个简单的 WordCountMapper.java 类的伪代码结构,用于演示如何实现一个Mapper类:
```java
import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
public class WordCountMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> {
private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
private Text word = new Text();
public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
// 对输入的文本行进行分词
StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
while (itr.hasMoreTokens()) {
// 获取每个单词,并输出为键值对,键为单词,值为数字1
word.set(itr.nextToken());
context.write(word, one);
}
}
}
```
在这个例子中,WordCountMapper 继承了 Hadoop 的 Mapper 类,并且覆写了 map 方法。该方法接受三部分参数:key,value 和 Context。其中 key 和 value 分别对应于 MapReduce 任务中的输入键值对。在这个例子中,输入的 key 通常是行的偏移量(Object类型),而输入的 value 是文本行(Text类型)。Context 对象用于将中间输出的键值对写入到下一个处理阶段。
map 方法的主体部分通常包含对输入数据的处理逻辑。在这个 WordCount 示例中,我们使用 StringTokenizer 对每行文本进行分词处理,然后将每个单词作为键输出,并且它的值是 IntWritable 类型的1。