MapReduce单词计数实验（WordCount）_请用mapreduce的wordcount对以班级命名　　　　　　　 　　　的文本文件进行单词

大致流程

一：启动Hadoop集群

二．编写mapreduce程序代码

三：将写好的java代码打包jar

四：将jar上传至服务器，即Hadoop集群中

五：运行jar程序

hadoop jar Word.jar hdfs://hadoop01:9000/word.txt output

命令：hadoop jar jar包名 输入文件名 输出目录

详细步骤

前期准备工作

xshell分别远程连接三台虚拟机hadoop01，hadoop02，hadoop03

进入hadoop01主机，cd进入bin目录，使用bash脚本启动Hadoop集群

命令：cluster start

使用写好的脚本xcall  jps查看启动好的集群情况

命令：xcall jps

查看namenode的web页面并查看hdfs上的文件系统

IP地址或主机:端口号

hadoop01:50070或192.168.226.101:50070

查看yarn资源调度器的web页面

同上，除端口号外都一致

hadoop01:8088

进入code目录，新建一个txt文件

这里我新建的是wordcount.txt，内容如下(code在家目录下)

在hdfs上新建一个目录input用于存放输入文件

这里的input创建在hdfs的用户主目录，绝对路径是/user/ghh，可以简写为空白或空格

比如，要查看用户主目录下的列表文件目录，可以用hdfs dfs -ls /user/ghh或hdfs dfs -ls

注：hdfs dfs命令等价与hadoop fs，即hdfs dfs -ls /user/ghh等价于hadoop fs -ls /user/ghh

之后再使用mkdir在hdfs中的主目录创建output目录，用来存放输出文件

到此，前期工作已经完成，现在开始第一个mapreduce任务—wordcount单词计数，即统计我的wordcount.txt文件中的单词出现的数目

进入 /usr/local/eclipse，打开eclipse，进行编写Java程序代码

注：前提安装了eclipse，这里已经安装好了

如果用xshell连接服务器（虚拟机），则需要安装Xmanager Power Suite才能打开，已安装好

运行之后会弹出选择代码的工作目录，之后点击launch

编写代码前需要导入代码所要用到的相关jar包，于是我们需要进行导入

进入代码编辑页面，依次点击project→properties

需要从相关配置文件目录下导入

在hadoop目录下的share/hadoop/mapreduce目录下的所有jar包

在hadoop目录下的share/hadoop/common目录下的common的jar包

在hadoop目录下的share/hadoop/common/lib目录下的所有jar包

具体所需的jar如下

具体要导入的jar包如下：

导入全部jar包后apply应用

完成导入jar包之后，就可以开始编写mapreduce代码了

代码如下：

package word;
 
//导入相关jar包
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
 
//Map
class Map extends Mapper<LongWritable, Text,Text,LongWritable> {
    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        //获取一行的内容
        String line = value.toString();
        //每一行的单词是以空格隔开的，所以使用空格切割成数组
        String[] words = line.split(" ");
        for (String word:words
             ) {
            //输出到reduce
            context.write(new Text(word),new LongWritable(1));
        }
    }
}
 
//Reduce
class Reduce extends Reducer<Text, LongWritable,Text,LongWritable> {
    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable<LongWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        long sum = 0;
        for (LongWritable value:values
             ) {
            sum = sum + value.get();
        }
        //输出
        context.write(key,new LongWritable(sum));
    }
}
 
//main函数
public class WordCount{
        public static void main(String[] args)  throws Exception{
                //获取job
                Configuration conf=new Configuration();
                Job job=Job.getInstance(conf);
                //Job job=Job.getInstance(new Configuration());
                //指定job使用的类
                job.setJarByClass(WordCount.class);
                //设置mapper的类以及属性
                job.setMapperClass(Map.class);
                job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
                job.setMapOutputValueClass(LongWritable.class);
                //设置reducer的类以及属性
                job.setReducerClass(Reduce.class);
                job.setOutputKeyClass(Text.class);
                job.setOutputValueClass(LongWritable.class);
                //设置输入文件
                FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
                //设置输出目录
                FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
                //提交任务
                job.waitForCompletion(true);
        }
}

编写完代码将写好的代码无需运行，直接打包成jar

file→export

双击hadoop01，新开一个终端，因为当前终端正在运行eclipse程序

可以看到，我们写好的程序已经打包好了

现在开始运行

运行命令：

hadoop jar WordCount.jar word.WordCount input/wordcount.txt output/wordcount

hadoop jar jar包名 包名.主类名 输入文件 输出文件目录