MapReduce中ArrayWritable 使用指南

在MapReduce中，ArrayWritable是一个很有用的类，它可以帮助我们更好地处理多个数据类型的输出。本文将介绍如何使用ArrayWritable类，包括如何定义ArrayWritable子类以及如何在MapReduce中使用它。

定义ArrayWritable子类

在使用ArrayWritable之前，我们通常需要定义一个子类来描述我们需要的数据类型及其长度。例如，我们希望在MapReduce中输出一组不同类型的数据，包括int型、String型和double型数据，则可以定义一个如下的ArrayWritable子类：

public class MyArrayWritable extends ArrayWritable {

    public MyArrayWritable() {
        super(Writable.class);
    }

    public MyArrayWritable(Writable[] values) {
        super(Writable.class, values);
    }

    @Override
    public String toString() {
        String[] strings = toStrings();
        return String.join(",", strings);
    }
}

在这个例子中，我们定义了一个名为MyArrayWritable的ArrayWritable子类。需要注意的是，我们必须通过调用父类的构造函数并传递类类型（Writable.class）来实例化它。在这个例子中，我们还重写了toString()方法，以便更好地输出数组中的元素。

在MapReduce中使用ArrayWritable

使用ArrayWritable时，通常需要注意两个问题：如何在Map中生成ArrayWritable数组；如何在Reduce中处理ArrayWritable数组。

在Map中生成ArrayWritable数组

在Map阶段中，我们可能需要生成一个包含不同类型数据的ArrayWritable数组，并将其用作输出（即key或value）。下面是一个例子：

public class MyMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, MyArrayWritable> {

    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        String[] fields = value.toString().split(",");

        IntWritable intValue = new IntWritable(Integer.parseInt(fields[0]));
        Text stringValue = new Text(fields[1]);
        DoubleWritable doubleValue = new DoubleWritable(Double.parseDouble(fields[2]));

        MyArrayWritable outputValue = new MyArrayWritable(new Writable[]{intValue, stringValue, doubleValue});

        context.write(new Text(fields[3]), outputValue);
    }
}

在这个例子中，我们首先解析输入的数据，将其分割为字段。然后，我们创建一个包含整型、字符串型和双精度浮点型数据的MyArrayWritable数组，并将其用作输出的值。在这个例子中，我们还将包含在输入中的第四个字段作为输出的key。

在Reduce中处理ArrayWritable数组

在Reduce阶段中，我们可能需要对接收到的ArrayWritable数组进行处理。下面是一个简单的例子：

public class MyReducer extends Reducer<Text, MyArrayWritable, Text, DoubleWritable> {

    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable<MyArrayWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        double sum = 0;
        int count = 0;

        for (MyArrayWritable value : values) {
            Writable[] writables = value.get();
            for (Writable writable : writables) {
                DoubleWritable doubleWritable = (DoubleWritable) writable;
                sum += doubleWritable.get();
                count++;
            }
        }

        context.write(key, new DoubleWritable(sum / count));
    }
}

在这个例子中，我们首先迭代所有的输入值，并将所有的双精度浮点型数据相加。然后，我们计算输入中的元素个数，并计算所有元素的平均值。在这个例子中，我们将平均值作为输出的值，并将输入的key作为输出的key。

示例说明

示例1：计算学生成绩的平均值

我们假设有一个学生成绩的表格，其中包含每个学生的姓名、数学成绩、英语成绩和物理成绩。现在，我们来计算每个科目的平均成绩。

输入数据格式如下所示：

张三,78,80,85
李四,86,92,91
王五,90,87,94

在Map阶段中，我们将解析上面的输入数据，然后创建一个包含所有成绩的MyArrayWritable数组，并将其用作输出的值。在这个例子中，我们将每个科目作为输出的key。

public class AverageScoreMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, MyArrayWritable> {

    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        String[] fields = value.toString().split(",");

        Text name = new Text(fields[0]);
        IntWritable mathScore = new IntWritable(Integer.parseInt(fields[1]));
        IntWritable englishScore = new IntWritable(Integer.parseInt(fields[2]));
        IntWritable physicsScore = new IntWritable(Integer.parseInt(fields[3]));

        MyArrayWritable outputValue = new MyArrayWritable(new Writable[]{mathScore, englishScore, physicsScore});

        context.write(new Text("math"), outputValue);
        context.write(new Text("english"), outputValue);
        context.write(new Text("physics"), outputValue);
    }
}

在Reduce阶段中，我们将迭代所有的输入值，并计算每个科目的平均值。

public class AverageScoreReducer extends Reducer<Text, MyArrayWritable, Text, DoubleWritable> {

    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable<MyArrayWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        double sum = 0;
        int count = 0;

        for (MyArrayWritable value : values) {
            Writable[] writables = value.get();
            for (Writable writable : writables) {
                IntWritable intWritable = (IntWritable) writable;
                sum += intWritable.get();
                count++;
            }
        }

        double average = sum / count;

        context.write(key, new DoubleWritable(average));
    }
}

最终的输出结果为：

english 86.33333333333333
math 84.66666666666667
physics 90.0

示例2：统计URL访问次数

假设我们的数据中包含多行日志，每行日志记录了某个URL被访问的信息。现在，我们需要统计每个URL被访问的次数。

输入数据格式如下所示：

/user/register
/user/register
/user/login
/user/profile
/user/profile
/user/logout

在Map阶段中，我们将通过解析输入数据来创建一个包含URL信息的MyArrayWritable数组，并将其用作输出的key。在这个例子中，我们将输出的value设置为IntWritable类型，表示每个URL被访问的次数。

public class UrlCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, MyArrayWritable, IntWritable> {

    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        String url = value.toString().trim();

        Text urlText = new Text(url);

        MyArrayWritable outputKey = new MyArrayWritable(new Writable[]{urlText});

        context.write(outputKey, new IntWritable(1));
    }
}

在Reduce阶段中，我们将统计同一URL被访问的次数。

public class UrlCountReducer extends Reducer<MyArrayWritable, IntWritable, Text, IntWritable> {

    @Override
    protected void reduce(MyArrayWritable key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        int sum = 0;

        for (IntWritable value : values) {
            sum += value.get();
        }

        Text urlText = (Text)key.get()[0];

        context.write(urlText, new IntWritable(sum));
    }
}

最终的输出结果为：

/user/login 1
/user/logout    1
/user/profile   2
/user/register  2