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MapReduce 编程实例：词频统计
- 一，准备数据文件
- - （1）在虚拟机上创建文本文件
  - （2）上传文件到HDFS指定目录
- 二，使用IDEA创建Maven项目
- 三，添加相关依赖
- 四，创建日志属性文件
- - （1）在resources目录里创建log4j.properties文件
  - （2）log4j.properties文件添加内容
- 五，创建词频统计映射器类
- - （1）创建net.army.mr包
  - （2）在net.army.mr包下创建WordCountMapper类
  - （3）为了更好理解Mapper类的作用，在map()函数里暂时不进行每行文本分词处理，直接利用context输出key和value
- 六，创建词频统计驱动器类
- - （1）在net.army.mr包里创建WordCountDriver类
  - （2）注意导包
- 七，运行词频统计驱动器类，查看结果

MapReduce 编程实例：词频统计

启动hadoop服务，输入命令：start-all.sh

一，准备数据文件

（1）在虚拟机上创建文本文件

在export目录下，创建wordcount目录，在里面创建words.txt文件，向words.txt输入下面内容。
输入内容：

hello hadoop world
hello hive world
hello hbase world
hadoop hive hbase
I love hadoop and hive

（2）上传文件到HDFS指定目录

创建/wordcount/input目录，执行命令：hdfs dfs -mkdir -p /wordcount/input

在Hadoop WebUI界面上查看目录是否创建成功

将在本地/export/wordcount/目录下的words.txt文件，上传到HDFS的/wordcount/input目录，输入命令：hdfs dfs -put /export/wordcount/words.txt /wordcount/input

在Hadoop WebUI界面上查看words.txt文件是否上传成功

二，使用IDEA创建Maven项目

1.选择【Maven】，选择【jdk】版本，单击【Next】按钮

2.输入项目名称为：MRWordCount，单击【Finish】按钮
3.创建成功，弹出如下界面

三，添加相关依赖

1.在pom.xml文件里添加hadoop和junit依赖，内容为：

<dependencies>                                   <!--hadoop客户端-->                             <dependency>                                 <groupId>org.apache.hadoop</groupId>     <artifactId>hadoop-client</artifactId>   <version>3.3.4</version>                 </dependency>                                <!--单元测试框架-->                                <dependency>                                 <groupId>junit</groupId>                 <artifactId>junit</artifactId>           <version>4.13.2</version>                </dependency>
</dependencies>

2.单击【maven】，单击那个刷新按钮，它会自动下载相关依赖

3.下载完成后，那个红色的感叹号会变成勾

注：maven的下载和配置可以参考：《在IDEA中配置Maven》

四，创建日志属性文件

（1）在resources目录里创建log4j.properties文件

1.右击resources目录，单击【new】选择【resources bundle】，弹出下图界面输入log4j，单击【ok】按钮
2.在弹出的【Create Resource Bundle】对话框中输入：log4j，单击【OK】按钮

（2）log4j.properties文件添加内容

1.添加如下内容

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

2.添加完成实例图

五，创建词频统计映射器类

（1）创建net.army.mr包

1.右击【java】选择【new】单击【package】

2.在弹出的【new package】对话框中输入net.army.mr，按下回车键

3.成功创建

（2）在net.army.mr包下创建WordCountMapper类

1.右击【net.army.mr】包，选择【new】，单击【java class】
2.在弹出的对话框输入WordCountMapper，按下回车键

3.成功创建示例图如下

（3）为了更好理解Mapper类的作用，在map()函数里暂时不进行每行文本分词处理，直接利用context输出key和value

源码

package net.army.mr;import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;import java.io.IOException;/*** 功能：词频统计映射器类* 作者：梁辰兴* 日期：2022年12月12日*/public class WordCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, LongWritable, Text> {@Overrideprotected void map(LongWritable key, Text value, Context context)throws IOException, InterruptedException {// 直接将键值对数据传到下一个阶段context.write(key, value);}
}

六，创建词频统计驱动器类

（1）在net.army.mr包里创建WordCountDriver类

1.在弹出的对话框中输入WordCountDriver

2.向WordCountDriver类中添加以下代码：

package net.army.mr;import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
import org.apache.hadoop.fs.FileStatus;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IOUtils;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
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.net.URI;/*** 功能：词频统计驱动器类* 作者：梁辰兴* 日期：2022年12月12日*/
public class WordCountDriver {public static void main(String[] args) throws Exception {// 创建配置对象Configuration conf = new Configuration();// 设置数据节点主机名属性conf.set("dfs.client.use.datanode.hostname", "true");// 获取作业实例Job job = Job.getInstance(conf);// 设置作业启动类job.setJarByClass(WordCountDriver.class);// 设置Mapper类job.setMapperClass(WordCountMapper.class);// 设置map任务输出键类型job.setMapOutputKeyClass(LongWritable.class);// 设置map任务输出值类型job.setMapOutputValueClass(Text.class);// 定义uri字符串String uri = "hdfs://master:9000";// 创建输入目录Path inputPath = new Path(uri + "/wordcount/input");// 创建输出目录Path outputPath = new Path(uri + "/wordcount/output");// 获取文件系统FileSystem fs =  FileSystem.get(new URI(uri), conf);// 删除输出目录（第二个参数设置是否递归）fs.delete(outputPath, true);// 给作业添加输入目录（允许多个）FileInputFormat.addInputPath(job, inputPath);// 给作业设置输出目录（只能一个）FileOutputFormat.setOutputPath(job, outputPath);// 等待作业完成job.waitForCompletion(true);// 输出统计结果System.out.println("======统计结果======");FileStatus[] fileStatuses = fs.listStatus(outputPath);for (int i = 1; i < fileStatuses.length; i++) {// 输出结果文件路径System.out.println(fileStatuses[i].getPath());// 获取文件系统数据字节输入流FSDataInputStream in = fs.open(fileStatuses[i].getPath());// 将结果文件显示在控制台IOUtils.copyBytes(in, System.out, 4096, false);}}
}

（2）注意导包

1.注意导包问题

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
import org.apache.hadoop.fs.FileStatus;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IOUtils;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
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.net.URI;

2.不要导成org.apache.hadoop.mapred包下的FileInputFormat与FileOutputFormat了

七，运行词频统计驱动器类，查看结果

统计结果之前会显示大量信息，如果不想看到统计结果之前的大堆信息，可以修改log4j.properties文件，将INFO改为ERROR
运行WordCountDriver程序，查看结果