Hadoop那些事儿四MapReduce编程实例基础汇总.docx
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Hadoop那些事儿四MapReduce编程实例基础汇总
Hadoop那些事儿（四）---MapReduce编程实例（基础）
1.数据检索
问题描述
假设有很多条数据，我们从中查找包含某个字符串的语句。
解决方案
这个问题比较简单，首先在Map中获取当前读取的文件的文件名作为key,将要解析的数据按句号分割，逐句判断，如果包含指定的字符串则作为value输出。
在Reduce中对属于同一文件的语句进行合并，然后输出。
测试数据
输入：
in1.txt:
浔阳江头夜送客，枫叶荻花秋瑟瑟。
主人下马客在船，举酒欲饮无管弦。
醉不成欢惨将别，别时茫茫江浸月。
忽闻水上琵琶声，主人忘归客不发。
寻声暗问弹者谁？
琵琶声停欲语迟。
移船相近邀相见，添酒回灯重开宴。
千呼万唤始出来，犹抱琵琶半遮面。
转轴拨弦三两声，未成曲调先有情。
弦弦掩抑声声思，似诉平生不得志。
低眉信手续续弹，说尽心中无限事。
轻拢慢捻抹复挑，初为霓裳后六幺。
大弦嘈嘈如急雨，小弦切切如私语。
嘈嘈切切错杂弹，大珠小珠落玉盘。
间关莺语花底滑，幽咽泉流冰下难。
冰泉冷涩弦凝绝，凝绝不通声暂歇。
别有幽愁暗恨生，此时无声胜有声。
银瓶乍破水浆迸，铁骑突出刀枪鸣。
曲终收拨当心画，四弦一声如裂帛。
东船西舫悄无言，唯见江心秋月白。
沉吟放拨插弦中，整顿衣裳起敛容。
自言本是京城女，家在虾蟆陵下住。
十三学得琵琶成，名属教坊第一部。
曲罢曾教善才服，妆成每被秋娘妒。
五陵年少争缠头，一曲红绡不知数。
钿头银篦击节碎，血色罗裙翻酒污。
今年欢笑复明年，秋月春风等闲度。
弟走从军阿姨死，暮去朝来颜色故。
门前冷落鞍马稀，老大嫁作商人妇。
商人重利轻别离，前月浮梁买茶去。
去来江口守空船，绕船月明江水寒。
夜深忽梦少年事，梦啼妆泪红阑干。
我闻琵琶已叹息，又闻此语重唧唧。
同是天涯沦落人，相逢何必曾相识！
我从去年辞帝京，谪居卧病浔阳城。
浔阳地僻无音乐，终岁不闻丝竹声。
住近湓江地低湿，黄芦苦竹绕宅生。
其间旦暮闻何物？
杜鹃啼血猿哀鸣。
春江花朝秋月夜，往往取酒还独倾。
岂无山歌与村笛？
呕哑嘲哳难为听。
今夜闻君琵琶语，如听仙乐耳暂明。
莫辞更坐弹一曲，为君翻作《琵琶行》。
感我此言良久立，却坐促弦弦转急。
凄凄不似向前声，满座重闻皆掩泣。
座中泣下谁最多？
江州司马青衫湿。
in2.txt:
汉皇重色思倾国，御宇多年求不得。
杨家有女初长成，养在深闺人未识。
天生丽质难自弃，一朝选在君王侧。
回眸一笑百媚生，六宫粉黛无颜色。
春寒赐浴华清池，温泉水滑洗凝脂。
侍儿扶起娇无力，始是新承恩泽时。
云鬓花颜金步摇，芙蓉帐暖度春宵。
春宵苦短日高起，从此君王不早朝。
承欢侍宴无闲暇，春从春游夜专夜。
后宫佳丽三千人，三千宠爱在一身。
金屋妆成娇侍夜，玉楼宴罢醉和春。
姊妹弟兄皆列土，可怜光彩生门户。
遂令天下父母心，不重生男重生女。
骊宫高处入青云，仙乐风飘处处闻。
缓歌谩舞凝丝竹，尽日君王看不足。
渔阳鼙鼓动地来，惊破霓裳羽衣曲。
九重城阙烟尘生，千乘万骑西南行。
翠华摇摇行复止，西出都门百余里。
六军不发无奈何，宛转蛾眉马前死。
花钿委地无人收，翠翘金雀玉搔头。
君王掩面救不得，回看血泪相和流。
黄埃散漫风萧索，云栈萦纡登剑阁。
峨嵋山下少人行，旌旗无光日色薄。
蜀江水碧蜀山青，圣主朝朝暮暮情。
行宫见月伤心色，夜雨闻铃肠断声。
天旋地转回龙驭，到此踌躇不能去。
马嵬坡下泥土中，不见玉颜空死处。
君臣相顾尽沾衣，东望都门信马归。
归来池苑皆依旧，太液芙蓉未央柳。
芙蓉如面柳如眉，对此如何不泪垂。
春风桃李花开日，秋雨梧桐叶落时。
西宫南内多秋草，落叶满阶红不扫。
梨园弟子白发新，椒房阿监青娥老。
夕殿萤飞思悄然，孤灯挑尽未成眠。
迟迟钟鼓初长夜，耿耿星河欲曙天。
鸳鸯瓦冷霜华重，翡翠衾寒谁与共。
悠悠生死别经年，魂魄不曾来入梦。
临邛道士鸿都客，能以精诚致魂魄。
为感君王辗转思，遂教方士殷勤觅。
排空驭气奔如电，升天入地求之遍。
上穷碧落下黄泉，两处茫茫皆不见。
忽闻海上有仙山，山在虚无缥渺间。
楼阁玲珑五云起，其中绰约多仙子。
中有一人字太真，雪肤花貌参差是。
金阙西厢叩玉扃，转教小玉报双成。
闻道汉家天子使，九华帐里梦魂惊。
揽衣推枕起徘徊，珠箔银屏迤逦开。
云鬓半偏新睡觉，花冠不整下堂来。
风吹仙袂飘飘举，犹似霓裳羽衣舞。
玉容寂寞泪阑干，梨花一枝春带雨。
含情凝睇谢君王，一别音容两渺茫。
昭阳殿里恩爱绝，蓬莱宫中日月长。
回头下望人寰处，不见长安见尘雾。
惟将旧物表深情，钿合金钗寄将去。
钗留一股合一扇，钗擘黄金合分钿。
但教心似金钿坚，天上人间会相见。
临别殷勤重寄词，词中有誓两心知。
七月七日长生殿，夜半无人私语时。
在天愿作比翼鸟，在地愿为连理枝。
天长地久有时尽，此恨绵绵无绝期。
in3.txt:
春江潮水连海平，海上明月共潮生。
滟滟随波千万里，何处春江无月明！
江流宛转绕芳甸，月照花林皆似霰；
空里流霜不觉飞，汀上白沙看不见。
江天一色无纤尘，皎皎空中孤月轮。
江畔何人初见月？
江月何年初照人？
人生代代无穷已，江月年年只相似。
不知江月待何人，但见长江送流水。
白云一片去悠悠，青枫浦上不胜愁。
谁家今夜扁舟子？
何处相思明月楼？
可怜楼上月徘徊，应照离人妆镜台。
玉户帘中卷不去，捣衣砧上拂还来。
此时相望不相闻，愿逐月华流照君。
鸿雁长飞光不度，鱼龙潜跃水成文。
昨夜闲潭梦落花，可怜春半不还家。
江水流春去欲尽，江潭落月复西斜。
斜月沉沉藏海雾，碣石潇湘无限路。
不知乘月几人归，落月摇情满江树。
预期结果：
in1.txt春江花朝秋月夜，往往取酒还独倾---|---去来江口守空船，绕船月明江水寒---|---商人重利轻别离，前月浮梁买茶去---|---今年欢笑复明年，秋月春风等闲度---|---东船西舫悄无言，唯见江心秋月白---|---醉不成欢惨将别，别时茫茫江浸月---|---
in2.txt七月七日长生殿，夜半无人私语时---|---昭阳殿里恩爱绝，蓬莱宫中日月长---|---行宫见月伤心色，夜雨闻铃肠断声---|---
in3.txt不知乘月几人归，落月摇情满江树---|---斜月沉沉藏海雾，碣石潇湘无限路---|---江水流春去欲尽，江潭落月复西斜---|---此时相望不相闻，愿逐月华流照君---|---可怜楼上月徘徊，应照离人妆镜台---|---谁家今夜扁舟子？
何处相思明月楼？
---|---不知江月待何人，但见长江送流水---|---人生代代无穷已，江月年年只相似---|---江畔何人初见月？
江月何年初照人？
---|---江天一色无纤尘，皎皎空中孤月轮---|---江流宛转绕芳甸，月照花林皆似霰；---|---滟滟随波千万里，何处春江无月明！
---|---春江潮水连海平，海上明月共潮生---|---
以上例子是检索文件中包含“月”字的诗句。
看图说话
通过下面的图来看具体的流程：
代码
packagetrain;
importjava.io.IOException;
importjava.util.StringTokenizer;
importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;
importorg.apache.hadoop.fs.Path;
importorg.apache.hadoop.io.Text;
importorg.apache.hadoop.mapreduce.Job;
importorg.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
importorg.apache.hadoop.mapreduce.Mapper.Context;
importorg.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
importorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
importorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileSplit;
importorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
importorg.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;
importtrain.InvertedIndex.Combine;
importtrain.InvertedIndex.Map;
importtrain.InvertedIndex.Reduce;
/**
*查找包含指定字符串的句子
*@authorhadoop
*
*/
publicclassSearch{
publicstaticclassMapextendsMapper{
privatestaticfinalStringword="月";
privateFileSplitfileSplit;
publicvoidmap（Objectkey,Textvalue,Contextcontext）throwsIOException,InterruptedException{
fileSplit=（FileSplit）context.getInputSplit（）;
StringfileName=fileSplit.getPath（）.getName（）.toString（）;
//按句号分割
StringTokenizerst=newStringTokenizer（value.toString（）,"。
"）;
while（st.hasMoreTokens（））{
Stringline=st.nextToken（）.toString（）;
if（line.indexOf（word）>=0）{
context.write（newText（fileName）,newText（line））;
}
}
}
}
publicstaticclassReduceextendsReducer{
publicvoidreduce（Textkey,Iterablevalues,Contextcontext）throwsIOException,InterruptedException{
Stringlines="";
for（Textvalue:
values）{
lines+=value.toString（）+"---|---";
}
context.write（key,newText（lines））;
}
}
publicstaticvoidmain（String[]args）throwsIOException,ClassNotFoundException,InterruptedException{
Configurationconf=newConfiguration（）;
conf.set（"mapred.job.tracker","localhost:
9001"）;
args=newString[]{"hdfs:
//localhost:
9000/user/hadoop/input/search_in","hdfs:
//localhost:
9000/user/hadoop/output/search_out"};
//检查运行命令
String[]otherArgs=newGenericOptionsParser（conf,args）.getRemainingArgs（）;
if（otherArgs.length!
=2）{
System.err.println（"Usagesearch"）;
System.exit
（2）;
}
//配置作业名
Jobjob=newJob（conf,"search"）;
//配置作业各个类
job.setJarByClass（InvertedIndex.class）;
job.setMapperClass（Map.class）;
job.setReducerClass（Reduce.class）;
job.setOutputKeyClass（Text.class）;
job.setOutputValueClass（Text.class）;
FileInputFormat.addInputPath（job,newPath（otherArgs[0]））;
FileOutputFormat.setOutputPath（job,newPath（otherArgs[1]））;
System.exit（job.waitForCompletion（true）?
0:
1）;
}
}
在map中，通过context.getInputSplit（）获取到数据所在的文件，然后将读取的数据按句号分隔，并遍历，如果包含指定字符“月”，则将文件名作为key,该句作value写出。
在reduce中是一个简单的合并的过程。
2.最大值最小值平均数
问题描述
给定一批数字，获取其中的最大值最小值以及求得平均数
解决方案
这个问题也很简单，首先在map中读取数据并进行切割，定义一个递增的数字作key,切下来的数字作为value.在reduce中遍历value，计算数量并求和同时比较大小获取最大最小值，最后求其平均数
测试数据
输入
in1.txt
1111111111
5555555555
in2.txt
58101732
89133221
预期结果
平均数11
最大值32
最小值1
看图说话
代码
packagetrain;
importjava.io.IOException;
importjava.util.StringTokenizer;
importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;
importorg.apache.hadoop.fs.Path;
importorg.apache.hadoop.io.IntWritable;
importorg.apache.hadoop.io.Text;
importorg.apache.hadoop.mapreduce.Job;
importorg.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
importorg.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
importorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
importorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
importorg.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;
importtest.WordCount;
/**
*计算平均数
*@authorhadoop
*
*/
publicclassAverage1{
publicstaticclassMapextendsMapper{
privatestaticIntWritableno=newIntWritable
（1）;//计数作为key
privateTextnumber=newText（）;//存储切下的数字
publicvoidmap（Objectkey,Textvalue,Contextcontext）throwsIOException,InterruptedException{
StringTokenizerst=newStringTokenizer（value.toString（））;
while（st.hasMoreTokens（））{
number.set（st.nextToken（））;
context.write（no,newIntWritable（Integer.parseInt（number.toString（））））;
}
}
}
publicstaticclassReduceextendsReducer{
//定义全局变量
intcount=0;//数字的数量
intsum=0;//数字的总和
intmax=-2147483648;
intmin=2147483647;
publicvoidreduce（IntWritablekey,Iterablevalues,Contextcontext）throwsIOException,InterruptedException{
for（IntWritableval:
values）{
if（val.get（）>max）{
max=val.get（）;
}
if（val.get（）min=val.get（）;
}
count++;
sum+=val.get（）;
}
intaverage=（int）sum/count;//计算平均数
//System.out.println（sum+"--"+count+"--"+average）;
context.write（newText（"平均数"）,newIntWritable（average））;
context.write（newText（"最大值"）,newIntWritable（max））;
context.write（newText（"最小值"）,newIntWritable（min））;
}
}
publicstaticvoidmain（String[]args）throwsIOException,ClassNotFoundException,InterruptedException{
//TODOAuto-generatedmethodstub
Configurationconf=newConfiguration（）;
//conf.set（"mapred.job.tracker","localhost:
9001"）;
conf.addResource（"config.xml"）;
args=newString[]{"hdfs:
//localhost:
9000/user/hadoop/input/average1_in","hdfs:
//localhost:
9000/user/hadoop/output/average1_out"};
//检查运行命令
String[]otherArgs=newGenericOptionsParser（conf,args）.getRemainingArgs（）;
if（otherArgs.length!
=2）{
System.err.println（"UsageWordCount"）;
System.exit
（2）;
}
//配置作业名
Jobjob=newJob（conf,"average1"）;
//配置作业各个类
job.setJarByClass（Average1.class）;
job.setMapperClass（Map.class）;
job.setReducerClass（Reduce.class）;
//Mapper的输出类型
*强调内容*job.setOutputKeyClass（IntWritable.class）;
job.setOutputValueClass（IntWritable.class）;
FileInputFormat.addInputPath（job,newPath（otherArgs[0]））;
FileOutputFormat.setOutputPath（job,newPath（otherArgs[1]））;
System.exit（job.waitForCompletion（true）?
0:
1）;
}
}
3.平均成绩
问题描述
给定三个输入文件，每个文件中分别写有多个学生的数学英语语文成绩，求每个学生三科的平均成绩。
解决方案
这个问题同样很简单，在map中解析数据并以学生名字作为key，成绩作为value输出。
测试数据
输入：
in1.txt
张三80
李四83
王五91
赵六88
in2.txt
张三92
李四100
王五94
赵六88
in3.txt
张三89
李四98
王五84
赵六93
预期结果
张三87
李四93
王五89
赵六89
看图说话
代码
packagetrain;
importjava.io.IOException;
importjava.util.StringTokenizer;
importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;
importorg.apache.hadoop.fs.Path;
importorg.apache.hadoop.io.IntWritable;
importorg.apache.hadoop.io.Text;
importorg.apache.hadoop.mapreduce.Job;
importorg.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
importorg.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
importorg.apache.hadoop.mapreduce.Reducer.Context;
importorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
importorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
importorg.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;
importtrain.Average1.Map;
importtrain.Average1.Reduce;
/**
*计算每个学生的平均成绩
*@authorhadoop
*
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