2024年1月14日发(作者：)
hadoop编程实例
Hadoop是一个分布式计算框架，可以处理大规模数据集。以下是一个简单的Hadoop编程实例，使用Java编写MapReduce程序来计算一个文本文件中单词的出现次数。
1. 准备数据
首先，准备一个文本文件，其中包含一些单词，每个单词一行。
2. 编写Mapper程序
Mapper程序的任务是将输入的每行文本拆分成单词，并输出每个单词和其出现次数。
```java
import ;
import ;
import ;
import ;
public class WordCountMapper extends Mapper Text, LongWritable> { private final static LongWritable one = new LongWritable(1); private Text word = new Text(); public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException { String line = (); String[] words = (" "); for (String str : words) { (str); (word, one); } } } ``` 3. 编写Reducer程序 Reducer程序的任务是将所有具有相同键的键值对聚合在一起，并输出每个单词的总出现次数。 ```java import ; import ; import ; import ; public class WordCountReducer extends Reducer LongWritable, Text, LongWritable> { private LongWritable result = new LongWritable(); public void reduce(Text key, Iterable Context context) throws IOException, InterruptedException { long sum = 0; for (LongWritable val : values) { sum += (); } (sum); (key, result); } } ``` 4. 编写主程序 主程序的任务是配置和运行MapReduce作业。它需要包含Mapper和Reducer类，以及输入和输出路径。 ```java import ; import ; import ; import ; import ; import ; import ; public class WordCount { public static void main(String[] args) throws Exception { Configuration conf = new Configuration(); Job job = (conf, "word count"); (); (); (); (); (); (); (job, new Path(args[0])); (job, new Path(args[1])); ((true) ? 0 : 1); } } ```
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