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java实现mapreduce的方法是什么

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Java 实现 MapReduce 的方法是使用 Hadoop 框架。Hadoop 是一个开源的分布式计算框架，其中包含了 MapReduce 编程模型。
在 Java 中实现 MapReduce，主要步骤如下：

  1. 编写 Mapper 类：实现 Map 函数，将输入数据映射为中间键值对。
  2. 编写 Reducer 类：实现 Reduce 函数，将中间键值对按照键进行分组并合并。
  3. 创建 Job 对象：设置作业的输入路径、输出路径、Mapper 和 Reducer 类等信息。
  4. 设置 Job 的输入数据格式和输出数据格式。
  5. 提交 Job 并等待任务完成。

具体代码示例：

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;
public class WordCount {public static class TokenizerMapper extends Mapper {private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
private Text word = new Text();
public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
while (itr.hasMoreTokens()) {word.set(itr.nextToken());
context.write(word, one);
}
}
}
public static class IntSumReducer extends Reducer {private IntWritable result = new IntWritable();
public void reduce(Text key, Iterable values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
int sum = 0;
for (IntWritable val : values) {sum += val.get();
}
result.set(sum);
context.write(key, result);
}
}
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(TokenizerMapper.class);
job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
job.setReducerClass(IntSumReducer.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);
}
}

 以上是一个经典的 Word Count 示例，其中 TokenizeMapper 类实现了 Map 函数，将输入的文本进行分词，并输出中间键值对；IntSumReducer 类实现了 Reduce 函数，对相同键的值进行求和；main 函数创建了一个 Job 对象，并设置了输入路径、输出路径、Mapper 和 Reducer 类等信息，最后提交任务并等待执行结果。




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正文完

                                                

                                                        

                                

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                                     2023-12-21
                                

                            

                        

                    
                    

    

        

            

                 

                            

                                    

                

            

                

            

        

    



                
                                                    

                        

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