hadoop之wordcount，

hadoop之wordcount，

1、搭建好一个hadoop程序：

hadoop完全伪分布式搭建

2、在myeclipse的安装目录下导入hadoop插件：

效果：

这里我们解压一个hadoop的安装包，箭头指向的位置引入所需依赖包

3、创建一个工程

4、window–>show view –>Map/Reduce Location

5、编写WordCount程序：

package com.hadoop.hdfs;

import java.io.IOException;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
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;

public class WordCount {
    /**
     * 
     * @author Howie Lee
     * 继承Mapper<...>四个泛型分别对应输入的key value 和输出的key value 
     * 
     * BooleanWritable：标准布尔型数值
     * ByteWritable：单字节数值
     * DoubleWritable：双字节数
     * FloatWritable：浮点数
     * IntWritable：整型数
     * LongWritable：长整型数
     * Text：使用UTF8格式存储的文本
     * NullWritable：当<key,value>中的key或value为空时使用
     * 
     * 
     */
    public static class WCMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, LongWritable>{

        protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) 
                throws java.io.IOException ,InterruptedException {
            //分割每行数据
            String line = value.toString();
            String[] words = line.split(" ");
            for(String word : words){
                context.write(new Text(word), new LongWritable(1));
            }
        };

    }
    /**
     * 
     * @author Howie Lee
     * 继承Reducer<...>四个泛型分别对应输入的key value 和输出的key value 
     */
    public static class WCReducer extends Reducer<Text, LongWritable, Text, LongWritable>{

        protected void reduce(Text key, Iterable<LongWritable> values, Context context) 
                throws java.io.IOException ,InterruptedException {
            Long sum = 0L;
            for(LongWritable value : values ){
                //这里使用value.get();将LongWritable转换为int类型
                sum += value.get();
            }
            context.write(key, new LongWritable(sum));

        };
    }

    public static void main(String[] args) throws IOException, Exception {

        Configuration conf = new Configuration();//指定作业执行规范  
        Job job = Job.getInstance(conf);//初始化一个job对象

        //传入的class 找到job的jar包(这里只是使用这个类去寻找他的包)
        job.setJarByClass(WordCount.class);

        job.setMapperClass(WCMapper.class);//指定map函数 
        job.setReducerClass(WCReducer.class);//指定reducer函数 
        job.setOutputKeyClass(Text.class);//输出key格式(如果一样的话，这句话就可以做到输出map和reducer的格式)
        //如果map/reducer输出不同就单独指定map的
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);//输出map的key格式
        job.setOutputValueClass(LongWritable.class);//输出value格式
        job.setMapOutputValueClass(LongWritable.class);//输出map的value格式
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path("/word/"));//处理文件路径
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("/output/"));//结果输出路径  
        job.waitForCompletion(true);
    }
}

6、导出为一个jar包（File–>Export–> Jar file）

7、运行

8、查看运行结果

完成