MapReduce编程实践：文件合并与去重实验

“大数据实验 实验五：MapReduce 初级编程实践” 本实验主要围绕MapReduce技术，这是一种由Google提出的分布式计算框架，常用于处理和生成大规模数据集。实验目的是通过编程实现文件的合并与去重操作，以理解MapReduce的工作原理和编程模型。实验环境基于CentOS 7操作系统和Hadoop 3.3.0版本。 实验内容包括以下部分： 1. MapReduce基础：MapReduce包含两个主要阶段——Map阶段和Reduce阶段。Map阶段负责将输入数据拆分成小块，每个块独立处理，并生成键值对。Reduce阶段则将Map阶段产生的中间结果进行聚合，处理相同的键，并产生最终的输出。 2. 编程实现：实验要求编写一个MapReduce程序，该程序需要接收两个输入文件（A和B），并将它们合并成一个输出文件C，同时去除重复内容。输入文件A和B包含一些字符串，如"20170101x"，"20170102y"等。输出文件C应包含所有不重复的行。 3. Map函数：在Map阶段，程序需要读取输入文件的每一行，将其作为键值对处理，例如，将整行文本作为键，值可以为空。这个过程可以确保所有数据都被处理，并准备好传递给Reduce阶段。 4. Reduce函数：在Reduce阶段，程序需要收集相同键的值，也就是来自不同Map任务的相同行。由于我们的目标是去重，所以只需要保留每个键的第一个出现即可。因此，Reduce函数应该检查当前处理的键是否已存在，如果不存在，则将其添加到输出中。 5. HDFS操作：在实验开始前，需要创建输入文件A.txt和B.txt，并将它们上传到Hadoop分布式文件系统（HDFS）中。这可以通过Hadoop的API实现，如`FileInputFormat`类用于指定输入文件，而`FileOutputFormat`类用于定义输出文件的位置。 6. Java编程：实验代码应使用Java编写，导入Apache Hadoop的相关库，如`Configuration`、`Job`、`Mapper`、`Reducer`等。`Mapper`和`Reducer`类需要被继承并重写相应的方法来实现自定义逻辑。 7. 运行与测试：完成编程后，通过提交Job给Hadoop集群执行MapReduce任务。运行完成后，检查输出文件C是否符合预期，即所有输入文件的行合并且无重复。 通过这个实验，学生能够深入理解MapReduce的编程模型，掌握如何处理数据的合并和去重问题，并熟悉Hadoop的开发环境和基本操作。这对于进一步学习大数据处理和分析技术，如Hive、Pig或Spark等，都是重要的基础。