利用MapReduce算法实现统计分析（单词统计，或者关键词统计）实验报告_mapreduce单词计数实验总结

本文相关idea的代码出自：https://blog.csdn.net/weixin_38468167/article/details/108658531

实验内容：开发MapReduce算法，实现统计分析

具体操作流程：

第一步：给windows准备好JDK环境并配置系统环境变量，系统环境变量需要设置三个地方：CLASSPATH,JAVA_HOME（jdk路径）和PATH如图.

  

第二步，安装IDEA2019.3.3版本，并破解（这里只需将IDEA打开，并且把idea破解包（自行下载）拖至IDEA界面即可） 

安装过程过于简单就不详细介绍了

第三步，给IDEA创建新项目，选择JDK版本（注意jdk版本必须与本机一致否则后面写代码会出错），如图：

第四步，编写函数

（1）MyMainClass(main函数，驱动函数)

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;
 
import java.io.IOException;
 
 
public class MyMainClass {
 
    public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
        Configuration conf = new Configuration();
        Job wordCountJob = Job.getInstance(conf);
 
//指定本job所在的jar包
        wordCountJob.setJarByClass(MyMainClass.class);
 
//设置wordCountJob所用的mapper逻辑类为哪个类
        wordCountJob.setMapperClass(MyMapClass.class);
//设置wordCountJob所用的reducer逻辑类为哪个类
        wordCountJob.setReducerClass(MyReduceClass.class);
 
//设置map阶段输出的kv数据类型
        wordCountJob.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        wordCountJob.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
 
//设置最终输出的kv数据类型
        wordCountJob.setOutputKeyClass(Text.class);
        wordCountJob.setOutputValueClass(IntWritable.class);
 
//设置要处理的文本数据所存放的路径
        FileInputFormat.setInputPaths(wordCountJob, "hdfs://192.168.1.24:9000/mapreduce/input/mydata1");
        FileOutputFormat.setOutputPath(wordCountJob, new Path("hdfs://192.168.1.24:9000/mapreduce/output/"));
 
//提交job给hadoop集群
        wordCountJob.waitForCompletion(true);
    }
}

注意文件输入（FileInputFormat）那里,必须和自己在hdfs下mapreduce里所创建的文件路径一致，输出同理。

创建输入文件命令：

Hdfs dfs -mkdir -p /mapreduce/input(-p表示逐级创建)

创建输出文件命令：

Hdfs dfs -mkdir -p /mapreduce/output

（2）MyMapClass(分割，map节点)

import org.apache.hadoop.io.*;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import java.io.IOException;
public class MyMapClass extends Mapper<LongWritable,Text,Text,IntWritable> {
    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
     
        String line=value.toString();
        String[] words=line.split(",");
        for (String word:words){
            context.write(new Text(word),new IntWritable(1));
        }
    }
}

 （3）MyReduceClass(reduce节点)

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import java.io.IOException;
 
public class MyReduceClass extends Reducer <Text, IntWritable,Text, IntWritable>{
    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        int total=0;
        //遍历value,求和
        for (IntWritable value:values){
            total+=value.get();
        }
        context.write(key,new IntWritable(total));
    }
}
 

（4）MyPartitionerClass(分页)

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Partitioner;
import org.w3c.dom.Text;
 
public class MyPartitioner extends Partitioner <Text, IntWritable> {
 
    @Override
    public int getPartition(Text text, IntWritable intWritable, int i) {
        return Math.abs(text.hashCode())%i;
    }
}

 第五步，新建一份需要统计的文本命名为mydata1,命名随意，里面的内容也随意，示例如图：

上传到input文件：命令 hdfs dfs -put mydata1 /mapreduce/input(只能云端查看文件)

第六步，把函数打包成jar包（IDEA上的简单操作，如下图）

 以上步骤完成就会在本地文件生成jar包，如下图：

第七步，将生成的jar包上传到hadoop(这里我用PowerShell远程传输到hadoop),命令：scp java.hadoop.jar Flume@192.168.1.24:/home/Flume（Flume为自己的用户，“：”后面是自己上传的虚拟机的路径）

第八步，启动生成的jar包程序

这里遇到一些问题，就是直接启动会报错，后来通过查询知道jar包上传时自动生成了一些文件，必须删掉，命令：zip -d java.hadoop.jar META-INF/*.RSA META-INF/*.DSA META-INF/*.SF，如下图：

然后启动jar包：

输出结果：命令:hdfs dfs -cat /mapreduce/output

端口查看：

到这里就结束啦~！