MapReduce如何實現WordCount及其優化

這期內容當中小編將會給大家帶來有關MapReduce如何實現WordCount及其優化，文章內容豐富且以專業的角度為大家分析和敘述，閱讀完這篇文章希望大家可以有所收獲。

WordCount: 單詞計數, 統計文本文件中每一個單詞出現的次數

定義Mapper類, 該類繼承org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper

并重寫map()方法

public static class TokenizerMapper extends
			Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
	        // 定義一個靜態成員變量, 并且是不可變的, 避免每一次調用map()方法時, 創建重復對象
		private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
		// 定義一個成員變量, 可變, 每一次調用map()方法時, 只需要調用Text.set()方法賦新值
		private Text word = new Text();

		public void map(LongWritable key, Text value, Context context)
				throws IOException, InterruptedException {
			String[] words = value.toString().split(" ");
			for (String item : words) {
				word.set(item);
				context.write(word, one);
			}
		}
	}

定義Reducer類, 該類繼承org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer

并重寫reduce()方法

public static class IntSumReducer extends
			Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
		// 定義一個成員變量, 可變, 每一次調用reduce()方法時, 只需要調用IntWritable.set()方法賦新值
		private IntWritable result = new IntWritable();

		public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,
				Context context) throws IOException, InterruptedException {
			int sum = 0;
			for (IntWritable val : values) {
				sum += val.get();
			}
			result.set(sum);
			context.write(key, result);
		}
	}

測試WordCount

public static void main(String[] args) throws Exception {
		Configuration conf = new Configuration();
		Job job = Job.getInstance(conf);
		job.setJarByClass(WordCount.class); // 設置job的主類
		job.setMapperClass(TokenizerMapper.class); // 設置Mapper類
		// 利用combiner來減少通過shuffle傳輸的數據量
		job.setCombinerClass(IntSumReducer.class); // 設置Combiner類
		job.setReducerClass(IntSumReducer.class); // 設置Reducer類
		job.setMapOutputKeyClass(Text.class); // 設置map階段輸出Key的類型
		job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class); // 設置map階段輸出Value的類型
		job.setOutputKeyClass(Text.class); // 設置reduce階段輸出Key的類型
		job.setOutputValueClass(IntWritable.class); // 設置reduce階段輸出Value的類型
		// 設置job輸入路徑(從main方法參數args中獲取)
		FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
		// 設置job輸出路徑(從main方法參數args中獲取)
		FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));

		job.waitForCompletion(true); // 提交job
	}

輸入: 

words:

hello tom
hello jerry
hello kitty
hello world
hello tom

輸出:

hello	5
jerry	1
kitty	1
tom	2
world	1

減少對象的創建, 更少的GC, 肯定會帶來更快的速度

利用combiner來減少通過shuffle傳輸的數據量, 這是MapReduce作業調優的關鍵點之一

上述就是小編為大家分享的MapReduce如何實現WordCount及其優化了，如果剛好有類似的疑惑，不妨參照上述分析進行理解。如果想知道更多相關知識，歡迎關注億速云行業資訊頻道。