Hadoop示例程序WordCount运行及详解

 最近在学习云计算，研究Haddop框架，费了一整天时间将Hadoop在Linux下完全运行起来，看到官方的map-reduce的demo程序WordCount，仔细研究了一下，算做入门了。

 

运行方法：

假设：

• /home/cq/wordcount/input - 是 HDFS 中的输入路径
• /home/cq/wordcount/output - 是 HDFS 中的输出路径

用示例文本文件做为输入：

$ bin/hadoop fs -ls /home/cq/wordcount/input/
/ home/cq /wordcount/input/file01
/ home/cq /wordcount/input/file02

$ bin/hadoop fs -cat / home/cq / wordcount/input/file01
Hello World Bye World

$ bin/hadoop dfs -cat /home/cq/wordcount/input/file02
Hello Hadoop Goodbye Hadoop

 

运行应用程序：

$ bin/hadoop jar /*/WordCount  /home/cq/wordcount/input /home/cq/wordcount/output

输出是：

$ bin/hadoop dfs -cat /home/cq/wordcount/output/part-00000
Bye 1
Goodbye 1
Hadoop 2
Hello 2
World 2

 

 

 

详解：

    其实WordCount并不难，只是一下子接触到了很多的API，有一些陌生，还有就是很传统的开发相比，map-reduce确实是一种新的编程理 念，为了让各位新手少走弯路，我将WordCount中的很多API都做了注释，其实这些方法搞明白了以后程序就很简单了，无非就是将一句话分词，先用 map处理再用reduce处理，最后再main函数中设置一些信息，然后run()，程序就结束了。好了，不废话，直接上代码：

 

 

package
 com.felix;

import
 java.io.IOException;
import
 java.util.Iterator;
import
 java.util.StringTokenizer;

import
 org.apache.hadoop.fs.Path;
import
 org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import
 org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import
 org.apache.hadoop.io.Text;
import
 org.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat;
import
 org.apache.hadoop.mapred.FileOutputFormat;
import
 org.apache.hadoop.mapred.JobClient;
import
 org.apache.hadoop.mapred.JobConf;
import
 org.apache.hadoop.mapred.MapReduceBase;
import
 org.apache.hadoop.mapred.Mapper;
import
 org.apache.hadoop.mapred.OutputCollector;
import
 org.apache.hadoop.mapred.Reducer;
import
 org.apache.hadoop.mapred.Reporter;
import
 org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat;
import
 org.apache.hadoop.mapred.TextOutputFormat;
/**
 *
 * 描述：WordCount explains by Felix
 * @author Hadoop Dev Group
 */
public
 
class
 WordCount
{

    /**
     * MapReduceBase类:实现了Mapper和Reducer接口的基类（其中的方法只是实现接口，而未作任何事情）
     * Mapper接口：
     * WritableComparable接口：实现WritableComparable的类可以相互比较。所有被用作key的类应该实现此接口。
     * Reporter 则可用于报告整个应用的运行进度，本例中未使用。
     *
     */
    public
 
static
 
class
 Map 
extends
 MapReduceBase 
implements
            Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable>
    {
        /**
         * LongWritable, IntWritable, Text 均是 Hadoop 中实现的用于封装 Java 数据类型的类，这些类实现了WritableComparable接口，
         * 都能够被串行化从而便于在分布式环境中进行数据交换，你可以将它们分别视为long,int,String 的替代品。
         */
        private
 
final
 
static
 IntWritable one = 
new
 IntWritable(
1
);
        private
 Text word = 
new
 Text();

        /**
         * Mapper接口中的map方法：
         * void map(K1 key, V1 value, OutputCollector<K2,V2> output, Reporter reporter)
         * 映射一个单个的输入k/v对到一个中间的k/v对
         * 输出对不需要和输入对是相同的类型，输入对可以映射到0个或多个输出对。
         * OutputCollector接口：收集Mapper和Reducer输出的<k,v>对。
         * OutputCollector接口的collect(k, v)方法:增加一个(k,v)对到output
         */
        public
 
void
 map(LongWritable key, Text value,
                OutputCollector<Text, IntWritable> output, Reporter reporter)
                throws
 IOException
        {
            String line = value.toString();
            StringTokenizer tokenizer = new
 StringTokenizer(line);
            while
 (tokenizer.hasMoreTokens())
            {
                word.set(tokenizer.nextToken());
                output.collect(word, one);
            }
        }
    }

    public
 
static
 
class
 Reduce 
extends
 MapReduceBase 
implements
            Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>
    {
        public
 
void
 reduce(Text key, Iterator<IntWritable> values,
                OutputCollector<Text, IntWritable> output, Reporter reporter)
                throws
 IOException
        {
            int
 sum = 
0
;
            while
 (values.hasNext())
            {
                sum += values.next().get();
            }
            output.collect(key, new
 IntWritable(sum));
        }
    }

    public
 
static
 
void
 main(String[] args) 
throws
 Exception
    {
        /**
         * JobConf：map/reduce的job配置类，向hadoop框架描述map-reduce执行的工作
         * 构造方法：JobConf()、JobConf(Class exampleClass)、JobConf(Configuration conf)等
         */
        JobConf conf = new
 JobConf(WordCount.
class
);
        conf.setJobName("wordcount"
);           
//设置一个用户定义的job名称

        conf.setOutputKeyClass(Text.class
);    
//为job的输出数据设置Key类
        conf.setOutputValueClass(IntWritable.class
);   
//为job输出设置value类

        conf.setMapperClass(Map.class
);         
//为job设置Mapper类
        conf.setCombinerClass(Reduce.class
);      
//为job设置Combiner类
        conf.setReducerClass(Reduce.class
);        
//为job设置Reduce类

        conf.setInputFormat(TextInputFormat.class
);    
//为map-reduce任务设置InputFormat实现类
        conf.setOutputFormat(TextOutputFormat.class
);  
//为map-reduce任务设置OutputFormat实现类

        /**
         * InputFormat描述map-reduce中对job的输入定义
         * setInputPaths():为map-reduce job设置路径数组作为输入列表
         * setInputPath()：为map-reduce job设置路径数组作为输出列表
         */
        FileInputFormat.setInputPaths(conf, new
 Path(args[
0
]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(conf, new
 Path(args[
1
]));

        JobClient.runJob(conf);         //运行一个job
    }
}

评论

1 楼 darrendu 2012-04-07  

执行这个命令，bin/hadoop fs -ls /home/darren/wordcount/input/ 为什么老是提示：
Cannot access /home/darren/wordcount/input/: No such file or directory.

下面是详情，帮看下

Administrator@china-26d105f11 /cygdrive/e/hadoop/run
$ bin/hadoop fs -ls /home/darren/wordcount/input/
ls: Cannot access /home/darren/wordcount/input/: No such file or directory.

Administrator@china-26d105f11 /cygdrive/e/hadoop/run
$ ls /home/darren/wordcount/input/
file01  file02

Administrator@china-26d105f11 /cygdrive/e/hadoop/run
$ cat /home/darren/wordcount/input/file01
hello world bye world


Administrator@china-26d105f11 /cygdrive/e/hadoop/run
$ vi /home/darren/wordcount/input/file01

Administrator@china-26d105f11 /cygdrive/e/hadoop/run
$ cat /home/darren/wordcount/input/file01
hello world bye world
test

Administrator@china-26d105f11 /cygdrive/e/hadoop/run
$