如何编写一个MapReduce程序统计每个单词出现次数_mapreduce统计某一个单词出现次数

1.准备资料

1.导入相关依赖

     <dependencies>
        <!--hadoop相关依赖-->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-client</artifactId>
            <version>3.1.3</version>
        </dependency>
 
        <!--日志相关的依赖-->
        <dependency>
            <groupId>org.slf4j</groupId>
            <artifactId>slf4j-log4j12</artifactId>
            <version>1.7.30</version>
        </dependency>
    </dependencies>

2.导入maven包管理工具，后续能帮助我们打包管理各种资源

<build>
        <plugins>
            <plugin>
                <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
                <version>3.6.1</version>
                <configuration>
                    <source>1.8</source>
                    <target>1.8</target>
                </configuration>
            </plugin>
            <plugin>
                <artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId>
                <configuration>
                    <descriptorRefs>
                        <descriptorRef>jar-with-dependencies</descriptorRef>
                    </descriptorRefs>
                </configuration>
                <executions>
                    <execution>
                        <id>make-assembly</id>
                        <phase>package</phase>
                        <goals>
                            <goal>single</goal>
                        </goals>
                    </execution>
                </executions>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>

3.在resources资源目录下创建一个log4j2.xml的配置文件，用来 配置日志信息

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<Configuration status="error" strict="true" name="XMLConfig">
    <Appenders>
        <!-- 类型名为Console，名称为必须属性 -->
        <Appender type="Console" name="STDOUT">
            <!-- 布局为PatternLayout的方式，
            输出样式为[INFO] [2018-01-22 17:34:01][org.test.Console]I'm here -->
            <Layout type="PatternLayout"
                    pattern="[%p] [%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss}][%c{10}]%m%n" />
        </Appender>
 
    </Appenders>
 
    <Loggers>
        <!-- 可加性为false -->
        <Logger name="test" level="info" additivity="false">
            <AppenderRef ref="STDOUT" />
        </Logger>
 
        <!-- root loggerConfig设置 -->
        <Root level="info">
            <AppenderRef ref="STDOUT" />
        </Root>
    </Loggers>
 
</Configuration>

4.准备好一个待统计单词个数的文本文件，如下所示：

 

2.编写代码

MapReudce的代码主要分三段：分别是map、reduce和driver，注意导包等细节

map阶段代码如下：

/**
 * LongWritable, Text,Text, IntWritable
 * LongWritable : 是输入的文本
 * Text : 输入的一行内容
 * Text : 输出的一个单词
 * IntWritable : 输出的单词的个数
 */
public class WCMapper extends Mapper<LongWritable, Text,Text, IntWritable> {
 
    private Text outKey = new Text();
    private IntWritable outValue = new IntWritable(1);
    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        //1.将value转化为String类型的数据进行操作,并获取一行数据进行操作
        String line = value.toString();
        String[] words = line.split(" ");  //将一行中的每个单词使用" "分开
 
        //2.遍历一行数据
        for (String word : words) {
            //将获取的word作为输出的key
            outKey.set(word);
            outValue.set(1);
            //3.将获取的每一个key和value都输出，并将其写出
            context.write(outKey,outValue);
        }
 
    }
}

 这里要注意，单词使用符号进行分割，就要使用相应的符号进行切分。

reduce阶段代码如下：

/**
 * Text map阶段输入的key类型
 * IntWritable map阶段输入的value类型
 * Text reduce阶段输出的key类型
 * IntWritable reduce阶段输出的value类型
 */
public class WCReducer extends Reducer<Text, IntWritable,Text,IntWritable> {
 
    private IntWritable outValue  = new IntWritable();
    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
 
        //统计相同key元素的个数
        int sum = 0;
        for (IntWritable value : values) {
            sum += value.get();
        }
 
        //为输出的value赋值
        outValue.set(sum);
        
        //将相同的key的value全部统计好才将key和value写出
        context.write(key,outValue);
    }
}

 编写main方法类：

public class WCDriver {
 
    public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
 
        //1.设置配置文件
        Configuration conf = new Configuration();
        //2.获取一个Job实例对象
        Job job = Job.getInstance();
 
        //3.为job设置一个Driver
        job.setJarByClass(WCDriver.class);
 
        //4.为job设置mapper和reducer
        job.setMapperClass(WCMapper.class);
        job.setReducerClass(WCReducer.class);
 
        //5.设置job的map阶段输出的key和value类型
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
 
        //6.设置job的reduce阶段输出的key和value类型
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
 
        //7.设置文件的输入路径和输出路径
        FileInputFormat.setInputPaths(job,new Path("D:/test/wcinput"));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path("D:/test/tout"));
 
        //8.开始执行任务
        boolean result = job.waitForCompletion(true);
 
        System.exit(result?0:1); //0正常退出程序，1异常退出程序
    }
}

 需要注意两点，1.若是在本地运行job.setJarByClass(WCDriver.class);可以不用写，但如果在集群上运行，上面代码不写会发生错误。2.文件的输出路径必须不能存在，否则或报错。Output directory file:/D:/test/tout already exists，可以将tout目录删除，或输入一个路径不存在的目录。

3.运行项目

经过几秒钟的运行，可以看到在file:/D/test/tout目录下生成了如下四个文件，前两个是.crc校验文件，用来校验输出的内容是否被修改 

 用编辑器打开后两个文件中的一个，看wordcount统计结果

可能会奇怪，第一行的1是什么呢，这里是因为输入的时候不小心按了两个空格，导致两个空格之间的空内容也被统计了一次。对比一下之前输入的单词，发现统计结果正确。简单的测试MapReduce程序完成。