java mapreduce怎么按键值合并数据

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在 Java 中，可以使用 MapReduce 框架来按键值合并数据。以下是一个简单的示例代码：

import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.StringTokenizer;
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;
public class KeyValueMerge {
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, "key value merge");
job.setJarByClass(KeyValueMerge.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);
}
}

在这个示例中，我们定义了一个 TokenizerMapper 类作为 Map 任务，通过 StringTokenizer 将输入的文本拆分为单词，并将每个单词作为键，值设置为 1，然后将键值对输出给 Reducer 任务。
Reducer 任务由 IntSumReducer 类实现，它接收相同键的一组值，并将它们相加，然后输出键值对。
在 main 方法中，我们设置了作业的各种参数，包括输入路径、输出路径以及使用的 Mapper 和 Reducer 类等。
要使用 MapReduce 框架运行这个示例，您需要将代码打包成一个 JAR 文件，并在 Hadoop 集群上运行它。假设您已经安装并配置了 Hadoop 集群，可以使用以下命令来运行这个示例：


hadoop jar KeyValueMerge.jar KeyValueMerge  


其中 KeyValueMerge.jar 是您打包的 JAR 文件，是输入目录，是输出目录。




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正文完

                                                

                            
 apache hadoop import mapreduce org
                            

                                

                                    发表至： Java                                

                                

                                     2023-12-16
                                

                            

                        

                    
                    

    

        

            

                 

                            

                                    

                

            

                

            

        

    



                
                                                    

                        

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