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一、实战概述
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本实战演练旨在利用Hadoop MapReduce框架在虚拟环境中执行一个简单的词频统计任务。首先,在master节点上创建了一个包含多个单词行的文本文件
words.txt
,并将该文件上传至HDFS中的指定目录/wordcount/input
。 -
在集成开发环境IntelliJ IDEA中,我们创建了一个名为
MRWordCount
的Maven项目,并引入了Apache Hadoop 3.3.4版本的客户端依赖和JUnit测试框架。为了便于日志管理,添加了log4j.properties配置文件来定义日志输出格式及位置。 -
接下来,实现了两个关键类:
WordCountMapper
和WordCountReducer
。WordCountMapper
继承自Mapper接口,负责读取输入文本文件中的每一行内容,将每行按空格分割成单词,并为每个单词生成一个键值对(<单词, 1>),以便后续计数处理。而WordCountReducer
则继承自Reducer接口,它接收Mapper阶段产生的所有相同单词的键及其对应的次数,进行合并统计并输出格式化的"(单词, 出现次数)"键值对。 -
最后,通过
WordCountDriver
驱动类完成整个MapReduce作业的设置与执行。此类初始化Hadoop Configuration对象、设置Job参数(包括Mapper和Reducer类、键值类型等)、指定了HDFS上的输入输出路径,并最终提交作业至集群执行。作业完成后,WordCountDriver
还会从HDFS上读取结果并显示到控制台。 -
经过上述步骤,当运行
WordCountDriver
主类时,程序将会读取HDFS上的输入文件,运用MapReduce模型进行分布式计算,最终得到期望的词频统计结果,并在控制台展示出来。这个实例展示了如何使用Hadoop MapReduce进行大规模数据处理的实际操作流程。
二、提出任务
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单词文件 -
words.txt
hello hadoop world
hello hive world
hello hbase world
hadoop hive hbase
I love hadoop and hive -
使用MR框架,进行词频统计,输出如下结果
三、完成任务
(一)准备数据
1、在虚拟机上创建文本文件
- 在master虚拟机上创建
words.txt
文件
2、上传文件到HDFS指定目录
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创建
/wordcount/input
目录,执行命令:hdfs dfs -mkdir -p /wordcount/input
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将文本文件
words.txt
,上传到HDFS的/wordcount/input
目录
(二)实现步骤
- 说明:集成开发环境IntelliJ IDEA版本 -
2022.3
1、创建Maven项目
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Maven项目 -
MRWordCount
,设置了JDK版本 -1.8
,组标识 -net.huawei.mr
-
单击【Create】按钮,得到初始化项目
2、添加相关依赖
- 在
pom.xml
文件里添加hadoop-client
和junit
依赖
xml
<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>
- 刷新项目依赖
3、创建日志属性文件
- 在
resources
目录里创建log4j.properties
文件
shell
log4j.rootLogger=ERROR, 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/wordcount.log
log4j.appender.logfile.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.logfile.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n
4、创建词频统计映射器类
- 创建
net.huawei.mr
包,在包里创建WordCountMapper
类
java
package net.huawei.mr;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import java.io.IOException;
/**
* 功能:词频统计映射器类
* 作者:华卫
* 日期:2024年01月05日
*/
public class WordCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
// 获取行内容
String line = value.toString();
// 按空格拆分成单词数组
String[] words = line.split(" ");
// 遍历单词数组,生成输出键值对
for (String word : words) {
context.write(new Text(word), new IntWritable(1));
}
}
}
-
该代码定义了一个Hadoop MapReduce作业中的词频统计Mapper类(WordCountMapper),继承自Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable>。它接收输入键值对(LongWritable行偏移量,Text行内容),按空格分割每行文本为单词,并为每个单词输出一个键值对到上下文(<Text: 单词, IntWritable: 1>),用于后续Reducer进行计数汇总。
-
映射任务与归并任务示意图
5、创建词频统计归并器类
- 在
net.huawei.mr
包里创建WordCountReducer
java
package net.huawei.mr;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import java.io.IOException;
/**
* 功能:词频统计归并类
* 作者:华卫
* 日期:2024年01月05日
*/
public class WordCountReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, NullWritable> {
@Override
protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
// 定义键(单词)出现次数
int count = 0;
// 遍历输入值迭代器
for (IntWritable value : values) {
count = count + value.get(); // 针对此案例,可以写为count++;
}
// 生成新的键,格式为(word,count)
String newKey = "(" + key.toString() + "," + count + ")";
// 输出新的键值对
context.write(new Text(newKey), NullWritable.get());
}
}
- 该WordCountReducer类是Hadoop MapReduce中用于词频统计的归约器,继承自Reducer<Text, IntWritable, Text, NullWritable>。在reduce方法中,它接收一个单词键(Text类型)及其对应的出现次数迭代器(IntWritable类型)。通过遍历所有次数并将它们累加到变量count上,然后将单词与统计结果拼接成"(word,count)"格式的新键,并使用NullWritable作为值输出,从而实现单词及其词频的合并统计。
6、创建词频统计驱动器类
- 在
net.huawei.mr
包里,创建WordCountDriver
类
java
package net.huawei.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.IntWritable;
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:词频统计驱动器类
* 作者:华卫
* 日期:2024年01月05日
*/
public class WordCountDriver {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 创建配置对象
Configuration conf = new Configuration();
// 设置客户端使用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(WordCountDriver.class);
// 设置Mapper类
job.setMapperClass(WordCountMapper.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(IntWritable.class);
// 设置Reducer类
job.setReducerClass(WordCountReducer.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 + "/wordcount/input");
// 创建输出目录
Path outputPath = new Path(uri + "/wordcount/output");
// 获取文件系统
FileSystem fs = FileSystem.get(new URI(uri), conf);
// 删除输出目录(第二个参数设置是否递归)
fs.delete(outputPath, true);
// 给作业添加输入目录(允许多个)
FileInputFormat.addInputPath(job, inputPath);
// 给作业设置输出目录(只能一个)
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());
// 获取文件系统数据字节输入流
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);
}
}
}
- 该WordCountDriver类是Hadoop MapReduce框架中用于执行词频统计任务的驱动类。
-
初始化配置 :首先创建一个
Configuration
对象,设置客户端使用数据节点主机名属性以便正确解析路径。 -
构建作业实例 :通过
Job.getInstance(conf)
获取一个MapReduce作业实例,并将当前类(WordCountDriver)作为作业启动类,这样Hadoop在运行时能识别到主程序入口。 -
配置Mapper和Reducer :分别指定Map阶段使用的类为
WordCountMapper
,Reduce阶段使用的类为WordCountReducer
。同时设定Map阶段输出键值对类型为Text
和IntWritable
,Reduce阶段输出键值对类型也为Text
和NullWritable
。 -
定义文件系统URI :设置HDFS地址为
hdfs://master:9000
,并基于此URI创建输入目录(/wordcount/input)和输出目录(/wordcount/output)。 -
文件系统操作:连接到HDFS文件系统,删除已存在的输出目录以准备新的计算结果,然后向作业添加输入目录和设置输出目录。
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提交并监控作业 :调用
job.waitForCompletion(true)
方法提交作业并等待其完成。当作业完成后,会返回一个布尔值表示作业是否成功执行。 -
读取并显示结果 :作业结束后,列出输出目录下的所有文件,遍历这些文件并打开每个文件进行读取。利用
IOUtils.copyBytes
方法将结果文件的内容复制到控制台输出,展示词频统计的结果。
- 总之,WordCountDriver类负责整个词频统计任务的初始化、配置、执行以及结果展示工作,它将Hadoop MapReduce的各个组件如Mapper、Reducer与实际的输入输出路径关联起来,形成了一个完整的词频统计应用。
7、启动应用,查看结果
- 运行
WordCountDriver
类,查看结果
四、实战总结
- 本实战通过Hadoop MapReduce框架,在虚拟环境中对
words.txt
文件进行了词频统计。首先,将数据上传至HDFS,并在IntelliJ IDEA中创建Maven项目配置相关依赖。实现的WordCountMapper负责按空格拆分单词并初始化词频为1,WordCountReducer则对相同单词的计数进行合并。最后,WordCountDriver类配置作业参数、指定输入输出路径并在集群上执行任务,完成后从HDFS读取并展示统计结果。整个过程演示了MapReduce模式处理文本数据进行词频统计的完整流程。