MapReduce编程模型：大规模数据并行处理关键

需积分: 32 89 浏览量更新于2024-09-07 收藏 3KB TXT 举报

MapReduce模板文件是一个Hadoop MapReduce程序的示例，它展示了如何使用Apache Hadoop库处理大规模数据集。MapReduce是一种分布式计算模型，特别适合于处理那些可以分解为一系列独立任务的数据处理问题。其核心思想是将复杂的计算任务划分为两个主要阶段：Map和Reduce。 1. **Map阶段**: 在Map阶段，代码中定义的`Job2Mapper`类是一个`Mapper`，它接收输入数据（`LongWritable`键和`Text`值），在这个例子中可能是文本文件中的行。`Mapper`的方法`setup()`、`map()`和`cleanup()`被调用，其中`map()`方法负责实际的转换过程。`map()`方法中的逻辑，例如`@Override protected void map(LongWritable key, Text value, Context context)`，负责读取输入数据，应用用户自定义的映射规则，然后将处理后的键值对（`Text`键和`Text`值）输出到中间结果。 2. **Reduce阶段**: `Job2Reducer`类实现了`Reducer`接口，它的作用是对Map阶段产生的中间结果进行聚合，确保具有相同键的值进行合并。在`reduce()`方法中，通过`context.write(key, value)`将结果写入到输出文件。在这个阶段，键的唯一性保证了相同的键会被分组在一起，而值则被累加、求和或其他形式的聚合操作。 3. **配置参数**: `Job`对象的设置包括指定输入路径、输出路径、Mapper和Reducer类，以及输出的键值类型（`Text.class`）。`setJobName()`方法设置了作业名称，便于识别和跟踪。`FileInputFormat`和`FileOutputFormat`是Hadoop提供的输入和输出格式抽象，简化了文件输入和输出的管理。 4. **执行流程**: 最后，调用`job.waitForCompletion(true)`启动整个MapReduce作业，如果作业成功完成，返回0，否则返回1，表示程序退出状态。这个模板提供了一个基础的MapReduce框架，实际使用时，用户需要根据具体需求编写相应的映射和归约逻辑，如计数、聚合或复杂的数据分析操作。MapReduce的设计理念使得程序员能够将集中式的数据处理逻辑扩展到分布式环境中，大大提高了处理大数据的效率。

import java.io.IOException;

import org.apache.hadoop.fs.Path;
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 sexCount {
public static void main(String[] args) throws Exception {
Job job = new Job();
job.setJarByClass(sexCount.class);
job.setJobName("Job2 MapReduce");
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path("/data/zzti/lec/input"));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("/data/zzti/lec/Job2/output"));
job.setMapperClass(Job2Mapper.class);
job.setReducerClass(Job2Reducer.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(Text.class);
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}
private static class Job2Mapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> {

@Override
protected void setup(Mapper<LongWritable, Text, Text, Text>.Context context)
throws IOException, InterruptedException {

下载后可阅读完整内容，剩余2页未读，立即下载

lkinga

粉丝: 41
资源: 4

MapReduce编程模型：大规模数据并行处理关键

Java实现Hadoop MapReduce入门教程

MapReduce入门：HDFS操作与Java应用实践

大数据分析模板：前端技术与工具的应用介绍

readme.txt

大数据全套资料.txt

mapreduce-in-java

大数据分析ppt模板下载

前端大数据展示模板与技术解析

大数据可视化展示平台模板1

大数据可视化系统通用模板使用指南

最新资源