Hadoop学习总结（MapRdeuce的词频统计）

  MapRdeuce编程示例——词频统计

一、MapRdeuce的词频统计的过程

二、编程过程

  以下操作是对报错进行改进，让人能看出代码出现什么错误

*对pom.xml添加内容

        <dependency>
            <groupId>org.slf4j</groupId>
            <artifactId>slf4j-log4j12</artifactId>
            <version>1.7.30</version>
        </dependency>

    <build>
    <plugins>
    <plugin>
        <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
        <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
        <version>3.6.1</version>
        <configuration>
            <source>1.8</source>
            <target>1.8</target>
        </configuration>
    </plugin>
    <!-- 把依赖的所有 jar 包打包到可执行 jar 中 -->
    <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>

在这个位置进行添加

*在resources创建文件

在resources创建文件log4j.properties

添加以下内容

log4j.rootLogger=INFO, stdout
log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n
log4j.appender.logfile=org.apache.log4j.FileAppender
log4j.appender.logfile.File=target/spring.log
log4j.appender.logfile.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.logfile.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n

1、Mapper 组件

WordcountMapper.java

package com.itcast.mrdemo;

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

import java.io.IOException;

/**
 * Map 需要指定四个泛型，用来限定输入和输出的 key 和 value 的类型
 *
 * hadoop 有自己的数据类型，不使用 java 的数据类型，对应的 java 类型名字后面 + Writable 就是 hadoop 类型
 * String 除外，String 对于的 hadoop 类型叫做 Text
 *  <2, "java">
 * */
public class WordcountMapper extends Mapper<LongWritable, Text,Text,IntWritable> {
    //重写Ctrl+o
    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        /**
         * 1、把一行字符串拆分成单词 "hello java"
         * 2、把单词、数字每一个按照 map 规定的格式输出
         */
        // 把 hadoop 类型转换为 java 类型(接收传入进来的一行文本，把数据类型转换为 String 类型)
        String line = value.toString();
        // 把字符串拆分为单词
        String[] words = line.split(" ");
        //使用 for 循环把单词数组胡每个单词输出
        for (String word : words){
            context.write(new Text(word), new IntWritable(1));
        }
    }
}

2、Reducer 组件

WordcountReducer.java

package com.itcast.mrdemo;

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;

/**
 * Reduce 需要指定四个泛型，用来限定输入和输出的 key 和 value 的类型
 * 1、Map 的输出就是 Reduce 的输入
 * 2、Reduce 的输出是 <"java", 2>
 */
public class WordcountReducer extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> {
    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        int sum = 0;
        for (IntWritable value : values){
            sum ++;
        }
        context.write(key,new IntWritable(sum));
    }
}

3、MapRdeuce 运行模式

MapRdeuce 程序的运行模式主要有两种

（1）本地运行模式

  在当前的开发环境模拟 MapRdeuce 执行环境，处理的数据及输出结果在本地操作系统WordcountDriver.java

package com.itcast.mrdemo;

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 WordcountDriver{
    public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
        //通过 Job 来封装本次 MR 的相关信息
        Configuration conf = new Configuration();
        //System.setProperty("HADOOP_USER_NAME","root");
        //配置 MR 运行模式，使用 local 表示本地模式，可以省略
        conf.set("mapreduce.framework.name","local");
        Job job = Job.getInstance(conf);
        //指定 MR Job jar 包运行主类
        job.setJarByClass(WordcountDriver.class);
        //指定本次 MR 所有的 Mapper Reducer 类
        job.setMapperClass(WordcountMapper.class);
        job.setReducerClass(WordcountReducer.class);
        //设置业务逻辑 Mapper 类的输出 key 和 value 的数据类型
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
        //设置业务逻辑 Reducer 类的输出 key 和 value 的数据类型
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
        //使用本地模式指定处理的数据所在的位置
        FileInputFormat.setInputPaths(job,"D:/homework2/Hadoop/mr/input");
        //使用本地模式指定处理完成之后的结果所保存的位置
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("D:/homework2/Hadoop/mr/output"));
        //提交程序并且监控打印程序执行情况
        boolean res = job.waitForCompletion(true);
        //执行成功输出 0 ，不成功输出 1
        System.exit(res ? 0 : 1);
    }
}

运行结果为：

（2）集群运行模式

*在HDFS中创建文件

在HDFS中的/input目录下有word.txt文件，且文件中编写有内容（内容随意编写）

*对 WordcountDriver.java 修改

修改WordcountDriver.java中的路径为HDFS上的路径

package com.itcast.mrdemo;

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 WordcountDriver{
    public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
        //通过 Job 来封装本次 MR 的相关信息
        Configuration conf = new Configuration();
        //System.setProperty("HADOOP_USER_NAME","root");
        //配置 MR 运行模式，使用 local 表示本地模式，可以省略
        conf.set("mapreduce.framework.name","local");
        Job job = Job.getInstance(conf);
        //指定 MR Job jar 包运行主类
        job.setJarByClass(WordcountDriver.class);
        //指定本次 MR 所有的 Mapper Reducer 类
        job.setMapperClass(WordcountMapper.class);
        job.setReducerClass(WordcountReducer.class);
        //设置业务逻辑 Mapper 类的输出 key 和 value 的数据类型
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
        //设置业务逻辑 Reducer 类的输出 key 和 value 的数据类型
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
        //使用本地模式指定处理的数据所在的位置
        FileInputFormat.setInputPaths(job,"/input");
        //使用本地模式指定处理完成之后的结果所保存的位置
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("/output"));
        //提交程序并且监控打印程序执行情况
        boolean res = job.waitForCompletion(true);
        //执行成功输出 0 ，不成功输出 1
        System.exit(res ? 0 : 1);
    }
}

*打包成jar包

双击，进行打包

结果出现以下字段则打包成功

右键打开

重命名为wc

随便复制到一个目录下

使用远程连接工具（Xshell或者SecurityCRT）进行上传

*进行集群运行

进入home目录

cd /home
ll

在 WordcountDriver.java下复制路径

hadoop jar wc.jar com.itcast.mrdemo.WordcountDriver

运行结果

*查看HDFS 集群

进行查看

  集群运行成功

4、运行前准备操作

现在目录下创建一个文本

编写内容（随意编写）

5、Error while running command to get file permissions : java.io.IOException: (null) entry in command string: null ls -F D:\homework2\Hadoop\mr\input\word.txt

出现以下错误

解决方法一

下载winutils.exe和hadoop.dll放到C:\Windows\System32

链接：https://pan.baidu.com/s/1XwwUD9j3YT2AJMUNHmyzhw
提取码：q7i7

解决方法二

输入指定文本路径

然后运行

解决方法三

//{input2\*} 表示读取该路径下所有的文件

然后运行

标签：学习大数据 hadoop

本文转载自: https://blog.csdn.net/2202_75688394/article/details/134465070
版权归原作者 Qinqin.J 所有，如有侵权，请联系我们删除。

Hadoop学习总结（MapRdeuce的词频统计）

一、MapRdeuce的词频统计的过程

二、编程过程

*对pom.xml添加内容

*在resources创建文件

1、Mapper 组件

2、Reducer 组件

3、MapRdeuce 运行模式

（1）本地运行模式

（2）集群运行模式

*在HDFS中创建文件

*对 WordcountDriver.java 修改

*打包成jar包

*上传到虚拟机的home目录下

*进行集群运行

*查看HDFS 集群

4、运行前准备操作

5、Error while running command to get file permissions : java.io.IOException: (null) entry in command string: null ls -F D:\homework2\Hadoop\mr\input\word.txt

解决方法一

解决方法二

解决方法三

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