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Java调用Hadoop实现大数据处理

2023-06-11 00:12:15 深夜i -- --

Java

我最近在做一个项目，需要用到Hadoop来处理一些大数据。但是，我对Hadoop的使用并不是很熟悉，所以我查询了很多资料，最终找到了一种通过Java来调用Hadoop的方法。

首先，我需要在Java代码中引入Hadoop的相关依赖包，如下所示：


import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
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.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

接下来，我需要编写Mapper和Reducer类，这两个类是Hadoop里MapReduce编程的核心。例如，我可以用以下Mapper类来实现词频统计：


public static class TokenizerMapper
    extends Mapper
  {
 
private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
private Text word = new Text();
public void map(Object key, Text value, Context context
        ) throws IOException, InterruptedException {
 StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
 while (itr.hasMoreTokens()) {
  word.set(itr.nextToken());
  context.write(word, one);
 }
}
}

最后，我需要在Java代码中创建一个Job，指定Hadoop输入和输出文件的路径，以及使用的Mapper和Reducer类。例如，以下代码会将输入文件的单词按照词频统计并输出到指定的输出文件中：


Job job = new Job(conf, "word count");
job.setJarByClass(WordCount.class);
job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);

以上就是我使用Java调用Hadoop的整个过程。通过这种方法，我可以非常方便地利用Java来处理Hadoop中的大数据，让我的项目更加高效和便捷。三个 Hadoop, MapReduce.

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