正文

揭秘MR程序：实战示例助你轻松入门编程世界

/0 浏览量
0401

引言

MapReduce（MR）是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。它特别适合于在Hadoop集群上运行。MR程序的核心思想是将复杂的任务分解为多个简单的任务并行执行，然后汇总结果。本文将通过一个实战示例，带你轻松入门MR编程世界。

MR程序基础

1. MapReduce思想

MapReduce思想的核心是“分而治之”。它将复杂的任务分解为若干个简单的任务，然后并行处理这些任务，最后汇总结果。这种思想在处理大规模数据时特别有效。

2. MR程序框架

一个典型的MR程序框架包含以下几个部分：

  • Mapper：处理输入数据，生成键值对。
  • Shuffle：对Mapper输出的键值对进行排序和分组。
  • Reducer：对Shuffle阶段的输出进行处理，生成最终结果。

实战示例：WordCount

WordCount是一个经典的MR程序示例，用于统计文本中每个单词出现的次数。

1. 数据准备

首先，我们需要准备一些输入数据。以下是一个简单的文本文件：

hello world
hello hadoop
hadoop mapreduce

2. Mapper

Mapper的代码如下：

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) {
            context.write(word, one);
        }
    }
}

3. Shuffle

Shuffle阶段会将具有相同键的记录发送到同一个Reducer。

4. Reducer

Reducer的代码如下：

public class WordCountReducer 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));
    }
}

5. 运行MR程序

将Mapper和Reducer代码打包成jar文件，然后使用Hadoop命令行工具运行MR程序：

hadoop jar wordcount.jar WordCount /input/data.txt /output/result

6. 输出结果

运行完成后，可以在输出目录中查看结果：

hadoop fs -cat /output/result/part-r-00000
hello 1
hadoop 1
mapreduce 1
world 1

总结

通过这个WordCount示例，我们可以了解到MR程序的基本结构和编写方法。MR程序在处理大规模数据时具有很高的效率，是Hadoop生态系统中的重要组成部分。希望本文能帮助你轻松入门MR编程世界。

-- 展开阅读全文 --