云计算实验:Java MapReduce编程
本文将介绍云计算实验中的Java MapReduce编程,包括以下内容:
- MapReduce编程模型
- Hadoop MapReduce框架
- Java MapReduce编程实例
- 示例说明
MapReduce编程模型
MapReduce是一种分布式计算模型,用于处理大规模数据集。MapReduce编程模型包括两个阶段:Map阶段和Reduce阶段。在Map阶段,将输入数据分割成若干个小块,并将每个小块分配给不同的计算节点进行处理。在Reduce阶段,将Map阶段的输出结果进行合并和汇总,得到最终的结果。
Hadoop MapReduce框架
Hadoop是一个开源的分布式计算框架,支持MapReduce编程模型。Hadoop MapReduce框架包括以下组件:
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Hadoop Distributed File System(HDFS):分布式文件系统,用于存储大规模数据集。
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YARN(Yet Another Resource Negotiator):资源管理器,用于管理计算节点和任务调度。
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MapReduce引擎:用于执行MapReduce任务。
Java MapReduce编程实例
以下是一个简单的Java MapReduce编程实例,用于统计文本文件中每个单词出现的次数。
Map阶段
public class WordCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
private Text word = new Text();
public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
String line = value.toString();
StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(line);
while (tokenizer.hasMoreTokens()) {
word.set(tokenizer.nextToken());
context.write(word, one);
}
}
}
Reduce阶段
public class WordCountReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
private IntWritable result = new IntWritable();
public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
int sum = 0;
for (IntWritable val : values) {
sum += val.get();
}
result.set(sum);
context.write(key, result);
}
}
驱动程序
public class WordCount {
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf, "word count");
job.setJarByClass(WordCount.class);
job.setMapperClass(WordCountMapper.class);
job.setCombinerClass(WordCountReducer.class);
job.setReducerClass(WordCountReducer.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);
}
}
示例说明
以下是两个示例说明:
示例一:使用Hadoop MapReduce框架处理大规模数据集
假设有一个大规模的数据集,需要对其中的数据进行统计分析。可以使用Hadoop MapReduce框架进行处理,将数据集分割成若干个小块,并将每个小块分配给不同的计算节点进行处理。最终,将Map阶段的输出结果进行合并和汇总,得到最终的结果。
示例二:使用Java MapReduce编程统计文本文件中每个单词出现的次数
可以使用Java MapReduce编程统计文本文件中每个单词出现的次数。在Map阶段,将文本文件分割成若干个小块,并将每个小块分配给不同的计算节点进行处理。在Reduce阶段,将Map阶段的输出结果进行合并和汇总,得到每个单词出现的次数。
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