MR实战：实现数据去重

文章目录

• 一、实战概述
• 二、提出任务
• 三、完成任务
• • （一）准备数据文件
  • • 1、在虚拟机上创建文本文件
    • 2、上传文件到HDFS指定目录
  • （二）实现步骤
  • • 1、Map阶段实现
    • • （1）创建Maven项目
      • （2）添加相关依赖
      • （3）创建日志属性文件
      • （4）创建去重映射器类
    • 2、Reduce阶段实现
    • • 创建去重归并器类
    • 3、Driver程序主类实现
    • • 创建去重驱动器类
    • 4、运行去重驱动器类，查看结果
• 四、拓展练习
• • （一）原始问题
  • （二）简单化处理

一、实战概述

• 本次实战任务目标是使用Hadoop MapReduce技术对两个包含重复数据的文本文件file1.txt和file2.txt进行去重操作，并将结果汇总到一个文件。首先启动Hadoop服务，然后在虚拟机上创建这两个文本文件并上传到HDFS的/dedup/input目录。

• 在Map阶段，我们创建自定义Mapper类DeduplicateMapper，将TextInputFormat默认组件解析的键值对修改为需要去重的数据作为key，value设为空。在Reduce阶段，我们创建自定义Reducer类DeduplicateReducer，直接复制输入的key作为输出的key，利用MapReduce默认机制对key（即文件中的每行内容）进行自动去重。

• 我们还编写MapReduce程序运行主类DeduplicateDriver，设置工作任务的相关参数，对HDFS上/dedup/input目录下的源文件进行去重处理，并将结果输出到HDFS的/dedup/output目录。最后，运行DeduplicateDriver类，查看并下载结果文件，确认去重操作成功完成。此实战任务展示如何运用Hadoop MapReduce进行大数据处理和去重操作，提升我们对分布式计算的理解和应用能力。

二、提出任务

• 文件file1.txt本身包含重复数据，并且与file2.txt同样出现重复数据，现要求使用Hadoop大数据相关技术对以上两个文件进行去重操作，并最终将结果汇总到一个文件中。
  
  

• 编写MapReduce程序，在Map阶段采用Hadoop默认作业输入方式后，将key设置为需要去重的数据，而输出的value可以任意设置为空。

• 在Reduce阶段，不需要考虑每一个key有多少个value，可以直接将输入的key复制为输出的key，而输出的value可以任意设置为空，这样就会使用MapReduce默认机制对key（也就是文件中的每行内容）自动去重。

三、完成任务

（一）准备数据文件

• 启动hadoop服务
  

1、在虚拟机上创建文本文件

• 创建两个文本文件 - file1.txt、file2.txt
  

2、上传文件到HDFS指定目录

• 创建/dedup/input目录，执行命令：hdfs dfs -mkdir -p /dedup/input
  

• 将两个文本文件 file1.txt与file2.txt，上传到HDFS的/dedup/input目录
  

（二）实现步骤

1、Map阶段实现

• 使用IntelliJ开发工具创建Maven项目Deduplicate，并且新创建net.hw.mr包，在该路径下编写自定义Mapper类DeduplicateMapper，主要用于读取数据集文件将TextInputFormat默认组件解析的类似<0，2022-11-1 a >键值对修改为<2022-11-1 a，null>。

（1）创建Maven项目

• Maven项目 - Deduplicate
  
• 单击【Finish】按钮
  

（2）添加相关依赖

• 在pom.xml文件里添加hadoop和junit依赖
  

<dependencies>                                  
    <!--hadoop客户端-->                            
    <dependency>                                
        <groupId>org.apache.hadoop</groupId>    
        <artifactId>hadoop-client</artifactId>  
        <version>3.3.4</version>                
    </dependency>                               
    <!--单元测试框架-->                               
    <dependency>                                
        <groupId>junit</groupId>                
        <artifactId>junit</artifactId>          
        <version>4.13.2</version>               
    </dependency>                               
</dependencies>                                 

（3）创建日志属性文件

• 在resources目录里创建log4j.properties文件
  

log4j.rootLogger=INFO, stdout, logfile
log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n
log4j.appender.logfile=org.apache.log4j.FileAppender
log4j.appender.logfile.File=target/deduplicate.log
log4j.appender.logfile.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.logfile.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n

（4）创建去重映射器类

• 创建net.hw.mr包，在包里创建DeduplicateMapper类
  

package net.hw.mr;

import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

import java.io.IOException;

/**
 * 功能：去重映射器类
 * 作者：华卫
 * 日期：2022年11月30日
 */
public class DeduplicateMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, NullWritable> {

    private static Text field = new Text();
    // <0,2022-11-3 c> --> <2022-11-3 c,null>
    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) 
            throws IOException, InterruptedException {
        field = value;
        context.write(field, NullWritable.get());
    }
}

2、Reduce阶段实现

• 根据Map阶段的输出结果形式，同样在net.hw.mr包下，自定义Reducer类DeduplicateReducer，主要用于接受Map阶段传递来的数据，根据Shuffle工作原理，键值key相同的数据就会被合并，因此输出数据就不会出现重复数据了。

创建去重归并器类

• 在net.hw.mr包里创建DeduplicateReducer类
  

package net.hw.mr;

import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

import java.io.IOException;

/**
 * 功能：去重归并器类
 * 作者：华卫
 * 日期：2022年11月30日
 */
public class DeduplicateReducer extends Reducer<Text, NullWritable, Text, NullWritable> {
    // <2022-11-3 c,null> <2022-11-4 d,null><2022-11-4 d,null>
    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable<NullWritable> values, Context context)
            throws IOException, InterruptedException {
        context.write(key, NullWritable.get());
    }
}

3、Driver程序主类实现

• 编写MapReduce程序运行主类DeduplicateDriver，主要用于设置MapReduce工作任务的相关参数，对HDFS上/dedup/input目录下的源文件实现去重，并将结果输入到HDFS的/dedup/output目录下。

创建去重驱动器类

• 在net.hw.mr包里创建DeduplicateDriver类
  

package net.hw.mr;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
import org.apache.hadoop.fs.FileStatus;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IOUtils;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

import java.net.URI;

/**
 * 功能：去重驱动器类
 * 作者：华卫
 * 日期：2022年11月30日
 */
public class DeduplicateDriver {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建配置对象
        Configuration conf = new Configuration();
        // 设置数据节点主机名属性
        conf.set("dfs.client.use.datanode.hostname", "true");

        // 获取作业实例
        Job job = Job.getInstance(conf);

        // 设置作业启动类
        job.setJarByClass(DeduplicateDriver.class);

        // 设置Mapper类
        job.setMapperClass(DeduplicateMapper.class);
        // 设置map任务输出键类型
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        // 设置map任务输出值类型
        job.setMapOutputValueClass(NullWritable.class);

        // 设置Reducer类
        job.setReducerClass(DeduplicateReducer.class);
        // 设置reduce任务输出键类型
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        // 设置reduce任务输出值类型
        job.setOutputValueClass(NullWritable.class);

        // 定义uri字符串
        String uri = "hdfs://master:9000";
        // 创建输入目录
        Path inputPath = new Path(uri + "/dedup/input");
        // 创建输出目录
        Path outputPath = new Path(uri + "/dedup/output");

        // 获取文件系统
        FileSystem fs = FileSystem.get(new URI(uri), conf);
        // 删除输出目录
        fs.delete(outputPath, true);

        // 给作业添加输入目录
        FileInputFormat.addInputPath(job, inputPath);
        // 给作业设置输出目录
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, outputPath);

        // 等待作业完成
        job.waitForCompletion(true);

        // 输出统计结果
        System.out.println("======统计结果======");
        FileStatus[] fileStatuses = fs.listStatus(outputPath);
        for (int i = 1; i < fileStatuses.length; i++) {
            // 输出结果文件路径
            System.out.println(fileStatuses[i].getPath());
            // 获取文件输入流
            FSDataInputStream in = fs.open(fileStatuses[i].getPath());
            // 将结果文件显示在控制台
            IOUtils.copyBytes(in, System.out, 4096, false);
        }
    }
}

4、运行去重驱动器类，查看结果

• 运行DeduplicateDriver类
  
  
• 下载结果文件 - part-r-00000
  
• 查看结果文件 - part-r-00000
  

四、拓展练习

• 形式：单独完成
• 题目：实现数据去重
• 要求：让学生自己按照步骤实现数据去重的功能，以此来巩固本节的学习内容。写一篇CSDN博客，记录操作过程。

（一）原始问题

• 某人今天访问很多不同的网站，移动或电信日志都会记录在案，有些网站访问次数多，有些网站访问次数少，此人，今天访问了多少个不同的网站？

（二）简单化处理

• 假如有如下一些IP地址，分别保存在三个文件里，如何去掉重复地址？
• ips01.txt

192.168.234.21
192.168.234.22
192.168.234.21
192.168.234.21
192.168.234.23
192.168.234.21
192.168.234.21
192.168.234.21

• ips02.txt

192.168.234.25
192.168.234.21
192.168.234.21
192.168.234.26
192.168.234.21
192.168.234.27
192.168.234.21
192.168.234.27
192.168.234.21

• ips03.txt

192.168.234.29
192.168.234.21
192.168.234.26
192.168.234.21
192.168.234.25
192.168.234.25
192.168.234.21
192.168.234.22
192.168.234.21