Hadoop WordCount源码深度解析

“Hadoop开发WordCount源码详细讲解，该程序提供了对Hadoop MapReduce框架基础操作的深入理解，通过分析WordCount的源码，有助于学习者掌握Hadoop编程的基本原理。” 在Hadoop生态系统中，WordCount是一个经典的示例程序，它展示了MapReduce的工作流程。MapReduce是一种分布式计算模型，由Google提出，Hadoop将其实现并广泛应用在大数据处理上。WordCount程序的主要任务是统计文本中各个单词出现的次数。以下是对Hadoop开发WordCount源码的详细讲解： 1. **导入必要的库**： 首先，程序导入了Hadoop的相关库，包括`Configuration`、`Path`、`IntWritable`、`Text`、`Job`、`Mapper`、`Reducer`等，这些都是Hadoop MapReduce框架的基础组件。 2. **定义主类WordCount**： 主类`WordCount`是程序的入口点，它包含了整个MapReduce作业的配置和启动。 3. **Mapper类TokenizerMapper**： - `TokenizerMapper`是自定义的Mapper类，它继承自Hadoop的`Mapper`泛型类，用于处理输入数据并生成中间结果。 - `Mapper`类有四个泛型参数，分别是键的输入类型、值的输入类型、键的输出类型和值的输出类型。在这个例子中，键的输入类型是`Object`（默认的输入分隔符），值的输入类型是`Text`（表示原始文本），键的输出类型是`Text`（表示单词），值的输出类型是`IntWritable`（表示计数）。 4. **Mapper类内部方法**： - `map()`方法是Mapper的核心，它解析输入的文本行，将每个单词作为`Text`对象输出，并附带一个`IntWritable`对象（初始值为1）作为计数值。 5. **Reducer类IntSumReducer**： - `IntSumReducer`是自定义的Reducer类，它继承自`Reducer`，负责聚合Map阶段产生的中间结果，将相同单词的所有计数值相加。 - `reduce()`方法接收相同的单词（`Text`）作为键，所有对应的计数值（`IntWritable`）作为值列表，然后将这些值求和。 6. **Job配置和提交**： 在`main()`方法中，创建`Job`实例，设置输入输出路径，指定Mapper和Reducer类，以及输入输出的键值对类型。最后，提交Job到Hadoop集群执行。 7. **WritableComparable接口**： `IntWritable`和`Text`都实现了`WritableComparable`接口，确保它们可以在网络间安全地传输，并且可以进行排序和比较，这对于MapReduce的Shuffle和Sort阶段至关重要。 8. **GenericOptionsParser**： 使用`GenericOptionsParser`解析命令行参数，允许用户在运行时指定输入和输出目录。 通过这个简单的WordCount程序，开发者可以了解Hadoop MapReduce的基本工作流程，包括数据的拆分、映射、排序、合并和减少。同时，这也是学习Hadoop编程和分布式计算概念的一个良好起点。