MapReduce-Top N程序编写与运行

我的是hadoop2.7.7 如果是其他版本 需要自己更改!!!!!!!!!

一、写MapReduce-Top N程序

先创建项目 然后配置Maven文件

XML 复制代码
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <groupId>com.hadoop</groupId>
    <artifactId>topn</artifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>

    <properties>
        <hadoop.version>2.7.7</hadoop.version>
        <java.version>1.8</java.version>
    </properties>

    <dependencies>
        <!-- Hadoop Core -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-common</artifactId>
            <version>${hadoop.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-mapreduce-client-core</artifactId>
            <version>${hadoop.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-client</artifactId>
            <version>${hadoop.version}</version>
        </dependency>
    </dependencies>

    <build>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
                <version>3.8.1</version>
                <configuration>
                    <source>${java.version}</source>
                    <target>${java.version}</target>
                </configuration>
            </plugin>
            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>maven-shade-plugin</artifactId>
                <version>3.2.4</version>
                <executions>
                    <execution>
                        <phase>package</phase>
                        <goals>
                            <goal>shade</goal>
                        </goals>
                        <configuration>
                            <filters>
                                <filter>
                                    <artifact>*:*</artifact>
                                    <excludes>
                                        <exclude>META-INF/*.SF</exclude>
                                        <exclude>META-INF/*.DSA</exclude>
                                        <exclude>META-INF/*.RSA</exclude>
                                    </excludes>
                                </filter>
                            </filters>
                            <transformers>
                                <transformer implementation="org.apache.maven.plugins.shade.resource.ManifestResourceTransformer">
                                    <mainClass>com.hadoop.topn.TopNDriver</mainClass>
                                </transformer>
                            </transformers>
                        </configuration>
                    </execution>
                </executions>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>
</project>

然后先点右边的maven 更新配置 先卸载clean,再点install进行更新依赖

先把src/main/java/下的org/example包删了,重新创建包 为com/hadoop/topn,不删原始包也可以 代码中要改了 然后再创建三个类,分别为:TopNReducer、TopNMapper、TopNDriver.

java 复制代码
package com.hadoop.topn;

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

import java.io.IOException;
import java.util.TreeMap;

public class TopNReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {

    private final TreeMap<Integer, String> topRecords = new TreeMap<>();
    private int N;

    @Override
    protected void setup(Context context) {
        N = context.getConfiguration().getInt("top.n", 10);
    }

    @Override
    public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context)
            throws IOException, InterruptedException {

        for (IntWritable value : values) {
            topRecords.put(value.get(), key.toString());

            if (topRecords.size() > N) {
                topRecords.remove(topRecords.firstKey());
            }
        }
    }

    @Override
    protected void cleanup(Context context)
            throws IOException, InterruptedException {
        // 按降序输出结果
        for (Integer value : topRecords.descendingKeySet()) {
            context.write(new Text(topRecords.get(value)), new IntWritable(value));
        }
    }
}
java 复制代码
package com.hadoop.topn;

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

import java.io.IOException;
import java.util.TreeMap;

public class TopNMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {

    private final TreeMap<Integer, String> topRecords = new TreeMap<>();
    private int N;

    @Override
    protected void setup(Context context) {
        N = context.getConfiguration().getInt("top.n", 10);
    }

    @Override
    public void map(LongWritable key, Text value, Context context)
            throws IOException, InterruptedException {

        String[] parts = value.toString().split("\\s+");
        if (parts.length >= 2) {
            try {
                String recordKey = parts[0];
                int recordValue = Integer.parseInt(parts[1]);

                topRecords.put(recordValue, recordKey);

                if (topRecords.size() > N) {
                    topRecords.remove(topRecords.firstKey());
                }
            } catch (NumberFormatException e) {
                // 忽略格式不正确的行
            }
        }
    }

    @Override
    protected void cleanup(Context context)
            throws IOException, InterruptedException {
        for (Integer value : topRecords.keySet()) {
            context.write(new Text(topRecords.get(value)), new IntWritable(value));
        }
    }
}
java 复制代码
package com.hadoop.topn;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
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;

public class TopNDriver {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        if (args.length != 3) {
            System.err.println("Usage: TopNDriver <input path> <output path> <N>");
            System.exit(-1);
        }

        Configuration conf = new Configuration();
        conf.setInt("top.n", Integer.parseInt(args[2]));

        Job job = Job.getInstance(conf, "Top N");
        job.setJarByClass(TopNDriver.class);

        job.setMapperClass(TopNMapper.class);
        job.setReducerClass(TopNReducer.class);

        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));

        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}

如果代码报红 就这样刷新

二、运行MapReduce作业

准备输入数据

创建一个输入文件 input.txt,内容格式如下:

item1 100

item2 200

item3 150

item4 300

item5 250

item6 180

item7 220

item8 190

item9 210

item10 230

item11 170

item12 240

将输入文件上传到HDFS

前提是要启动hadoop集群

bash 复制代码
hadoop fs -mkdir -p /user/yourusername/input
hadoop fs -put input.txt /user/yourusername/input
编译打包项目

在项目根目录执行(自动打包):

bash 复制代码
mvn clean package

也可以手动打包(如果自动打包不行 就手动打包)

导航到 target/classes 目录

bash 复制代码
cd /HadoopJavaCode/Top_N/Top_N/target/classes
#手动创建JAR文件
jar cvf /HadoopJavaCode/Top_N/Top_N/target/topn-manual-1.0-SNAPSHOT.jar com/

验证手动打包的 JAR 文件

bash 复制代码
jar tf /HadoopJavaCode/Top_N/Top_N/target/topn-manual-1.0-SNAPSHOT.jar

看到类似以下内容为打包成功:

com/hadoop/topn/TopNDriver.class

com/hadoop/topn/TopNMapper.class

com/hadoop/topn/TopNReducer.class

在运行作业之前,确保输出路径 /user/yourusername/output 不存在。如果路径已存在,可以手动删除:

bash 复制代码
hadoop fs -rm -r /user/yourusername/output

运行手动打包的 JAR 文件(如果是自动打包的,把目录和jar包进行修改)

bash 复制代码
hadoop jar /HadoopJavaCode/Top_N/Top_N/target/topn-manual-1.0-SNAPSHOT.jar com.hadoop.topn.TopNDriver /user/yourusername/input /user/yourusername/output 5

查看运行结果

bash 复制代码
hadoop fs -cat /user/yourusername/output/part-r-00000

这样就运行成功啦

相关推荐
桂成林38 分钟前
Hive UDF 开发实战:MD5 哈希函数实现
hive·hadoop·哈希算法
Edingbrugh.南空42 分钟前
Flink Postgres CDC 环境配置与验证
大数据·flink
isNotNullX1 小时前
什么是数据分析?常见方法全解析
大数据·数据库·数据仓库·人工智能·数据分析
小袁拒绝摆烂1 小时前
ElasticSearch快速入门-1
大数据·elasticsearch·搜索引擎
点控云2 小时前
智能私域运营中枢:从客户视角看 SCRM 的体验革新与价值重构
大数据·人工智能·科技·重构·外呼系统·呼叫中心
zkmall4 小时前
企业电商解决方案哪家好?ZKmall模块商城全渠道支持 + 定制化服务更省心
大数据·运维·重构·架构·开源
随缘而动,随遇而安8 小时前
第八十八篇 大数据中的递归算法:从俄罗斯套娃到分布式计算的奇妙之旅
大数据·数据结构·算法
GISer_Jing9 小时前
Git协作开发:feature分支、拉取最新并合并
大数据·git·elasticsearch
IT_102410 小时前
Spring Boot项目开发实战销售管理系统——系统设计!
大数据·spring boot·后端
一只鹿鹿鹿11 小时前
信息化项目验收,软件工程评审和检查表单
大数据·人工智能·后端·智慧城市·软件工程