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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:
- 编写 Mapper 类:实现 Map 函数,将输入数据映射为中间键值对。
- 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。
- 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。
- 设置 Job 的输入数据格式和输出数据格式。
- 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
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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