【李老师云计算】作业二，大数据开发开发面试书籍

public class MaxValueReducer extends Reducer<IntWritable, IntWritable, IntWritable, IntWritable> {
private IntWritable result = new IntWritable();

@Override
public void reduce(IntWritable key, Iterable values, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
int max = Integer.MIN_VALUE;
for (IntWritable value : values) {
max = Math.max(max, value.get());
}
result.set(max);
context.write(key, result);
}
}

在Reduce阶段的输出结果需要进行排序操作，以便将最大值排在最前面。在本问题中，我们可以使用与Map阶段类似的方式对输出结果进行排序，即使用一个比较器类来指定按照键的升序排序。下面是一个示例代码：

job.setSortComparatorClass(MaxValueComparator.class);

1. 基于Eclipse的MapReduce项目求解最大值

3.1 Eclipse访问HDFS

在基于Eclipse的MapReduce项目中，我们需要使用HDFS作为输入和输出的数据源。因此，在编写代码之前，我们需要确保Hadoop和HDFS已经安装并运行在本地环境中。在Eclipse中，可以通过添加Hadoop库来访问HDFS。下面是一个示例代码：

Configuration conf = new Configuration();
conf.set(“fs.defaultFS”, “hdfs://localhost:9000”);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
Path inputPath = new Path(“/input”);
Path outputPath = new Path(“/output”);
if (fs.exists(outputPath)) {
fs.delete(outputPath, true);
}

3.2 作业配置实现

在配置MapReduce作业时，我们需要指定作业的输入、输出、Mapper类、Reducer类等信息。

Job job = Job.getInstance(conf, “max value”);
job.setJarByClass(MaxValue.class);
job.setMapperClass(MaxValueMapper.class);
job.setCombinerClass(MaxValueReducer.class);
job.setReducerClass(MaxValueReducer.class);
job.setOutputKeyClass(IntWritable.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
FileInputFormat.addInputPath(job, inputPath);
FileOutputFormat.setOutputPath(job, outputPath);

在配置作业时，我们需要通过Job类的getInstance方法来获取一个作业实例，并指定作业的名称和运行配置。在本问题中，我们可以指定作业名称为"max value"。通过setJarByClass方法来指定运行作业的类，即MaxValue类。通过setMapperClass、setCombinerClass和setReducerClass方法来指定Mapper、Combine和Reducer类。通过setOutputKeyClass和setOutputValueClass方法来指定输出键和值的类型。最后，通过FileInputFormat和FileOutputFormat类的addInputPath和setOutputPath方法来指定作业的输入和输出路径。

public class MaxValue {
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
conf.set(“fs.defaultFS”, “hdfs://localhost:9000”);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
Path inputPath = new Path(“/input”);
Path outputPath = new Path(“/output”);
if (fs.exists(outputPath)) {
fs.delete(outputPath, true);
}

Job job = Job.getInstance(conf, “max value”);
job.setJarByClass(MaxValue.class);
job.setMapperClass(MaxValueMapper.class);
job.setCombinerClass(MaxValueReducer.class);
job.setReducerClass(MaxValueReducer.class);
job.setOutputKeyClass(IntWritable.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
FileInputFormat.addInputPath(job, inputPath);
FileOutputFormat.setOutputPath(job, outputPath);

boolean success = job.waitForCompletion(true);
if (success) {
System.out.println(“Job completed successfully.”);
}
}
}

在main函数中，我们首先创建一个Configuration对象，并设置默认文件系统为本地HDFS。然后，我们获取一个FileSystem对象，并指定输入和输出路径。在作业配置之后，我们通过调用waitForCompletion方法来等待作业运行完毕。最后，我们输出作业运行结果。如果作业运行成功，输出"Job completed successfully."。

3.3 Map过程的实现

public class MaxValueMapper extends Mapper<LongWritable, Text, IntWritable, IntWritable> {
private final IntWritable one = new IntWritable(1);
private IntWritable number = new IntWritable();

@Override
public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
String[] numbers = value.toString().split(“,”);
for (String s : numbers) {
number.set(Integer.parseInt(s));
context.write(one, number);
}
}
}

在Mapper类中，我们首先声明两个局部变量：一个IntWritable类型的one变量，用于作为键；一个IntWritable类型的number变量，用于作为值。在map函数中，我们首先将输入的一行文本转换为一个字符串数组，然后遍历该数组。对于数组中的每个元素，我们将其转换为一个整数，并将其赋值给number变量。接下来，我们将one作为键，number作为值，通过调用Context对象的write方法写入上下文。这样，Map函数就将每个输入数值作为值输出，而将固定的键1与每个数值组合。

在Reducer类中，我们同样首先声明一个局部变量，用于保存输入值的最大值。在reduce函数中，对于每个键值对，我们将值转换为一个整数，并与当前最大值进行比较。如果值大于当前最大值，则将该值赋值给最大值变量。最后，我们通过调用Context对象的write方法将最大值写入上下文。

public static class MaxReducer extends Reducer<IntWritable, IntWritable, IntWritable, IntWritable> {

private IntWritable result = new IntWritable();

public void reduce(IntWritable key, Iterable values, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
int max = Integer.MIN_VALUE;
for (IntWritable val : values) {
max = Math.max(max, val.get());
}
result.set(max);
context.write(key, result);
}
}

完整的代码如下：

import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;

public class MaxValue {

public static class MaxValueMapper extends Mapper<LongWritable, Text, LongWritable, LongWritable> {

private LongWritable lineNumber = new LongWritable();
private LongWritable maxNumber = new LongWritable();

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

String line = value.toString();
String[] numbers = line.split(“,”);

long max = Long.MIN_VALUE;
for (String number : numbers) {
long currentNumber = Long.parseLong(number.trim());
if (currentNumber > max) {
max = currentNumber;
}
}

lineNumber.set(key.get());
maxNumber.set(max);

context.write(lineNumber, maxNumber);
}
}

public static class MaxValueReducer extends Reducer<LongWritable, LongWritable, LongWritable, LongWritable> {

private LongWritable maxLineNumber = new LongWritable();
private LongWritable maxValue = new LongWritable(Long.MIN_VALUE);

@Override
public void reduce(LongWritable key, Iterable values, Context context)
throws IOException, InterruptedException {

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