带有解释的Hadoop中的字数统计程序-任何

本文介绍如何使用Hadoop进行大型文本数据的字数统计。这个程序可以适用于任何文本文件。

前置条件

在运行这个程序之前，您需要满足以下前提条件：

• Hadoop集群已经正确安装并正在运行。
• Hadoop命令已经配置在您的系统路径中。
• 在HDFS上已经存在您要处理的文本文件。

程序介绍

这个程序使用Java编写，运行于Hadoop集群上。它利用MapReduce框架对文本数据进行分析和处理。

MapReduce框架是一种用于处理大规模数据集的编程模型。它的操作流程包括两个阶段: Map流程和Reduce流程。Map阶段将输入数据分割成若干个单元，然后对每个单元进行指定的操作。Reduce阶段将Map阶段的结果进行汇总，得出最终的输出。

在这个程序中，Map阶段的操作是将文本中的每个单词映射为键值对。Reduce阶段的操作是对每个单词的数量进行计数，并输出最终的结果。

代码片段

下面是Java程序的代码片段：

public class WordCount {
   public static class Map 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);
       }
     }
   }
 
   public static class Reduce extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
     public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
       int sum = 0;
       
       for (IntWritable val : values) {
         sum += val.get();
       }
       
       context.write(key, new IntWritable(sum));
     }
   }
 
   public static void main(String[] args) throws Exception {
     Configuration conf = new Configuration();
     Job job = Job.getInstance(conf, "wordcount");
     job.setJarByClass(WordCount.class);
     job.setMapperClass(Map.class);
     job.setCombinerClass(Reduce.class);
     job.setReducerClass(Reduce.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);
   }
 }

该代码片段包括对Map、Reduce、和main函数的实现。它需要从文件系统中获取输入文件，并将结果写入输出文件。

运行程序

在您的终端上，输入以下命令来运行该程序：

hadoop jar <path-to-jar> WordCount <input-path> <output-path>

其中，<path-to-jar>是可运行jar文件的路径，<input-path>是要处理的文本文件所在的HDFS路径，<output-path>是程序输出的结果所应存储的HDFS路径。

该运行命令会自动启动MapReduce作业，并将输出写到指定的HDFS路径中。

结论

通过这个程序，您可以使用Hadoop处理大型文本数据。这个程序可以适用于任何文本文件，因为它遵循了MapReduce框架所需的格式。