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揭秘Hadoop MR WordCount：大数据处理的入门秘籍

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引言

Hadoop MapReduce（MR）WordCount是大数据处理领域的一个经典入门案例。它通过统计文本中每个单词出现的次数，展示了Hadoop处理大规模数据的能力。本文将深入解析WordCount，帮助读者理解其背后的原理和实现方法。

Hadoop分布式文件系统（HDFS）

HDFS是Hadoop的核心组成部分，用于存储大量数据。它采用主从架构，由NameNode（主节点）和DataNode（从节点）组成。NameNode负责元数据管理，而DataNode则存储实际的数据块。WordCount程序中的原始文本文件会被HDFS分割成多个块，并分别存储在集群的不同DataNode上，以确保高可用性和容错性。

MapReduce框架

MapReduce是Hadoop的并行计算模型，它将大型任务分解为较小的子任务，在Hadoop集群的各个节点上并行执行。WordCount程序中，数据处理的两个主要阶段是Map阶段和Reduce阶段。

Map阶段

Map阶段是数据处理的第一步，它接收输入数据，进行映射操作。在WordCount中，Map阶段将每行文本拆分成单词，并生成中间键值对（单词，1）。

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import java.io.IOException;

public class WordCountMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> {
    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 {
        String[] words = value.toString().split("\\s+");
        for (String word : words) {
            this.word.set(word);
            context.write(this.word, one);
        }
    }
}

Reduce阶段

Reduce阶段随后执行，它聚合映射阶段的结果。在WordCount中，Reduce阶段计算每个单词的总数。

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import java.io.IOException;

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);
    }
}

WordCount程序

WordCount程序的Java源代码通常包含两个类：WordCount和WordCountMapper/WordCountReducer。WordCount是驱动程序，它设置输入和输出路径，初始化Job并提交到Hadoop集群。

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.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

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);
    }
}

总结

Hadoop MR WordCount是一个经典的入门案例，它展示了Hadoop处理大规模数据的能力。通过学习WordCount，读者可以更好地理解Hadoop的核心组件和MapReduce编程模型。

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