云计算与大数据实验五 MapReduce编程
函数的输入键，输入值，和输出键，输出值的类型。就第一关的例子来说，输入键是一个长整型，输入值是一行文本，输出键是单词，输出值是单词出现的次数。程序会对你编写的代码进行测试： 输入已经指定了测试文本数据：需要你的程序输出合并去重后的结果。是一种可用于数据处理的编程模型，我们现在设想一个场景，你接到一个任务，任务是：挖掘分析我国气象中心近年来的数据日志，该数据日志大小有。方法提交代码并等待执行，该方法
一、实验目的
-
了解Mapper类，Reducer类和Job类
-
掌握什么是MapReduce及使用MapReduce进行运算
-
掌握挖掘父子辈关系，给出祖孙辈关系的表格
二、实验内容
-
使用Map/Reduce计算班级中年龄最大的学生
-
使用Map/Reduce编程实现文件合并和去重操作
-
对给定的表格进行信息挖掘
-
编写实现日期操作的程序
三、实验步骤
（一）使用Map/Reduce计算班级中年龄最大的学生
什么是MapReduce
MapReduce是一种可用于数据处理的编程模型，我们现在设想一个场景，你接到一个任务，任务是：挖掘分析我国气象中心近年来的数据日志，该数据日志大小有3T,让你分析计算出每一年的最高气温，如果你现在只有一台计算机，如何处理呢？我想你应该会读取这些数据，并且将读取到的数据与目前的最大气温值进行比较。比较完所有的数据之后就可以得出最高气温了。不过以我们的经验都知道要处理这么多数据肯定是非常耗时的。
创建file01输入内容：
Hello World Bye World创建file02输入内容：
Hello Hadoop Goodbye Hadoop将文件上传到HDFS的/usr/input/目录下：
不要忘了启动DFS： start-dfs.sh
然后创建文件夹并上传：
点击评测，运行代码，可以看到/usr/output目录下已经生成了文件。
我们来查看part--r-00000文件的内容：
可以看到统计的数据已经生成在文件中了。
编程要求
使用MapReduce计算班级每个学生的最好成绩，输入文件路径为/user/test/input，请将计算后的结果输出到/user/test/output/目录下。
输入文件的数据格式如下： 张三 12 李四 13 张三 89 李四 92 ...
依照如上格式你应该输出：
张三 89 李四 92
相关代码：
1. //首先在命令行启动 hadoop： start-all.sh
2. import java.io.IOException;
3. import java.util.StringTokenizer;
4.
5. import java.io.IOException;
6. import java.util.StringTokenizer;
7. import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
8. import org.apache.hadoop.fs.Path;
9. import org.apache.hadoop.io.*;
10. import org.apache.hadoop.io.Text;
11. import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
12. import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
13. import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
14. import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
15. import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
16. import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;
17.
18. public class WordCount {
19. /********** Begin **********/
20. public static class TokenizerMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
21. private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
22. private Text word = new Text();
23. private int maxValue = 0;
24. public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
25. StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString(),"\n");
26. while (itr.hasMoreTokens()) {
27. String[] str = itr.nextToken().split(" ");
28. String name = str[0];
29. one.set(Integer.parseInt(str[1]));
30. word.set(name);
31. context.write(word,one);
32. }
33. //context.write(word,one);
34. }
35. }
36. public static class IntSumReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
37. private IntWritable result = new IntWritable();
38. public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context)
39. throws IOException, InterruptedException {
40. int maxAge = 0;
41. int age = 0;
42. for (IntWritable intWritable : values) {
43. maxAge = Math.max(maxAge, intWritable.get());
44. }
45. result.set(maxAge);
46. context.write(key, result);
47. }
48. }
49. public static void main(String[] args) throws Exception {
50. Configuration conf = new Configuration();
51. Job job = new Job(conf, "word count");
52. job.setJarByClass(WordCount.class);
53. job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
54. job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
55. job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
56. job.setOutputKeyClass(Text.class);
57. job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
58. String inputfile = "/user/test/input";
59. String outputFile = "/user/test/output/";
60. FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(inputfile));
61. FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(outputFile));
62. job.waitForCompletion(true);
63. /********** End **********/
64. }
65. }
（二）使用Map/Reduce编程实现文件合并和去重操作
map类
首先我们来看看Mapper对象：
在编写MapReduce程序时，要编写一个类继承Mapper类，这个Mapper类是一个泛型类型，它有四个形参类型，分别指定了map()函数的输入键，输入值，和输出键，输出值的类型。就第一关的例子来说，输入键是一个长整型，输入值是一行文本，输出键是单词，输出值是单词出现的次数。
Hadoop提供了一套可优化网络序列化传输的基本类型，而不是直接使用Java内嵌的类型。这些类型都在org.apache.hadoop.io包中，这里使用LongWritable（相当于Java中的Long类型），Text类型（相当于Java中的String类型）和IntWritable（相当于Integer类型）。
map()函数的输入是一个键和一个值，我们一般首先将包含有一行输入的text值转换成Java的String类型，然后再使用对字符串操作的类或者其他方法进行操作即可。
Reducer类
同样Reducer也有四个参数类型用于指定输入和输出类型，reduce()函数的输入类型必须匹配map函数的输出类型，即Text类型和IntWritable类型，在这种情况下，reduce函数的输出类型也必须是Text和IntWritable类型，即分别输出单词和次数。
Job类
一般我们用Job对象来运行MapReduce作业，Job对象用于指定作业执行规范，我们可以用它来控制整个作业的运行，我们在Hadoop集群上运行这个作业时，要把代码打包成一个JAR文件（Hadoop在集群上发布的这个文件），不用明确指定JAR文件的名称，在Job对象的setJarByClass()函数中传入一个类即可，Hadoop利用这个类来查找包含他的JAR文件。addInputPath()函数和setOutputPath()函数用来指定作业的输入路径和输出路径。值的注意的是，输出路径在执行程序之前不能存在，否则Hadoop会拒绝执行你的代码。
最后我们使用waitForCompletion()方法提交代码并等待执行，该方法唯一的参数是一个布尔类型的值，当该值为true时，作业会把执行过程打印到控制台，该方法也会返回一个布尔值，表示执行的成败。
编程要求
对于两个输入文件，即文件file1和文件file2，请编写MapReduce程序，对两个文件进行合并，并剔除其中重复的内容，得到一个新的输出文件file3。 为了完成文件合并去重的任务，你编写的程序要能将含有重复内容的不同文件合并到一个没有重复的整合文件，规则如下：
- 第一列按学号排列；
- 学号相同，按
x,y,z排列； - 输入文件路径为：
/user/tmp/input/； - 输出路径为：
/user/tmp/output/。
程序会对你编写的代码进行测试： 输入已经指定了测试文本数据：需要你的程序输出合并去重后的结果。 下面是输入文件和输出文件的一个样例供参考。
输入文件file1的样例如下： 20150101 x 20150102 y 20150103 x 20150104 y 20150105 z 20150106 x
输入文件file2的样例如下： 20150101 y 20150102 y 20150103 x 20150104 z 20150105 y
根据输入文件file1和file2合并得到的输出文件file3的样例如下：
20150101 x 20150101 y 20150102 y 20150103 x 20150104 y 20150104 z 20150105 y 20150105 z 20150106 x
相关代码：
1. import java.io.IOException;
2.
3.
4. import java.util.*;
5. import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
6. import org.apache.hadoop.fs.Path;
7. import org.apache.hadoop.io.*;
8. import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
9. import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
10. import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
11. import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
12. import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
13. import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;
14. public class Merge {
15.
16. /**
17. * @param args
18. * 对A,B两个文件进行合并，并剔除其中重复的内容，得到一个新的输出文件C
19. */
20. //在这重载map函数，直接将输入中的value复制到输出数据的key上 注意在map方法中要抛出异常：throws IOException,InterruptedException
21. /********** Begin **********/
22. public static class Map extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text >
23. {
24. protected void map(LongWritable key, Text value, Mapper<LongWritable, Text, Text, Text>.Context context)
25. throws IOException, InterruptedException {
26. String str = value.toString();
27. String[] data = str.split(" ");
28. Text t1= new Text(data[0]);
29. Text t2 = new Text(data[1]);
30. context.write(t1,t2);
31. }
32. }
33. /********** End **********/
34.
35. //在这重载reduce函数，直接将输入中的key复制到输出数据的key上 注意在reduce方法上要抛出异常：throws IOException,InterruptedException
36. /********** Begin **********/
37. public static class Reduce extends Reducer<Text, Text, Text, Text>
38. {
39. protected void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Reducer<Text, Text, Text, Text>.Context context)
40. throws IOException, InterruptedException {
41. List<String> list = new ArrayList<>();
42. for (Text text : values) {
43. String str = text.toString();
44. if(!list.contains(str)){
45. list.add(str);
46. }
47. }
48. Collections.sort(list);
49. for (String text : list) {
50. context.write(key, new Text(text));
51. }
52. }
53. /********** End **********/
54. }
55.
56. public static void main(String[] args) throws Exception{
57. Configuration conf = new Configuration();
58. Job job = new Job(conf, "word count");
59. job.setJarByClass(Merge.class);
60. job.setMapperClass(Map.class);
61. job.setCombinerClass(Reduce.class);
62. job.setReducerClass(Reduce.class);
63. job.setOutputKeyClass(Text.class);
64. job.setOutputValueClass(Text.class);
65. String inputPath = "/user/tmp/input/"; //在这里设置输入路径
66. String outputPath = "/user/tmp/output/"; //在这里设置输出路径
67. FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(inputPath));
68. FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(outputPath));
69. System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
70. }
71. }
（三）对给定的表格进行信息挖掘
编程要求
你编写的程序要能挖掘父子辈关系，给出祖孙辈关系的表格。规则如下：
- 孙子在前，祖父在后；
- 输入文件路径：
/user/reduce/input； - 输出文件路径：
/user/reduce/output。
输入文件内容如下： child parent Steven Lucy Steven Jack Jone Lucy Jone Jack Lucy Mary Lucy Frank Jack Alice Jack Jesse David Alice David Jesse Philip David Philip Alma Mark David Mark Alma
输出文件内容如下：
grand_child grand_parent
Mark Jesse
Mark Alice
Philip Jesse
Philip Alice
Jone Jesse
Jone Alice
Steven Jesse
Steven Alice
Steven Frank
Steven Mary
Jone Frank
Jone Mary相关代码：
1. import java.io.IOException;
2. import java.util.*;
3.
4. import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
5. import org.apache.hadoop.fs.Path;
6. import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
7. import org.apache.hadoop.io.Text;
8. import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
9. import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
10. import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
11. import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
12. import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
13. import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;
14.
15. public class simple_data_mining {
16. public static int time = 0;
17.
18. /**
19. * @param args
20. * 输入一个child-parent的表格
21. * 输出一个体现grandchild-grandparent关系的表格
22. */
23. //Map将输入文件按照空格分割成child和parent，然后正序输出一次作为右表，反序输出一次作为左表，需要注意的是在输出的value中必须加上左右表区别标志
24. public static class Map extends Mapper<Object, Text, Text, Text>{
25. public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException,InterruptedException{
26. /********** Begin **********/
27.
28.
29. String child_name = new String();
30. String parent_name = new String();
31. String relation_type = new String();
32. String line = value.toString();
33. int i = 0;
34. while(line.charAt(i) != ' '){
35. i++;
36. }
37. String[] values = {line.substring(0,i),line.substring(i+1)};
38. if(values[0].compareTo("child") != 0){
39. child_name = values[0];
40. parent_name = values[1];
41. relation_type = "1";//左右表区分标志
42. context.write(new Text(values[1]), new Text(relation_type+"+"+child_name+"+"+parent_name));
43. //左表
44. relation_type = "2";
45. context.write(new Text(values[0]), new Text(relation_type+"+"+child_name+"+"+parent_name));
46. //右表
47. }
48.
49.
50.
51.
52.
53.
54. /********** End **********/
55. }
56. }
57.
58. public static class Reduce extends Reducer<Text, Text, Text, Text>{
59. public void reduce(Text key, Iterable<Text> values,Context context) throws IOException,InterruptedException{
60. /********** Begin **********/
61. if(time == 0){ //输出表头
62. context.write(new Text("grand_child"), new Text("grand_parent"));
63. time++;
64. }
65. int grand_child_num = 0;
66. String grand_child[] = new String[10];
67. int grand_parent_num = 0;
68. String grand_parent[]= new String[10];
69. Iterator ite = values.iterator();
70. while(ite.hasNext()){
71. String record = ite.next().toString();
72. int len = record.length();
73. int i = 2;
74. if(len == 0) continue;
75. char relation_type = record.charAt(0);
76. String child_name = new String();
77. String parent_name = new String();
78. //获取value-list中value的child
79. while(record.charAt(i) != '+'){
80. child_name = child_name + record.charAt(i);
81. i++;
82. }
83. i=i+1;
84. //获取value-list中value的parent
85. while(i<len){
86. parent_name = parent_name+record.charAt(i);
87. i++;
88. }
89. //左表，取出child放入grand_child
90. if(relation_type == '1'){
91. grand_child[grand_child_num] = child_name;
92. grand_child_num++;
93. }
94. else{//右表，取出parent放入grand_parent
95. grand_parent[grand_parent_num] = parent_name;
96. grand_parent_num++;
97. }
98. }
99. if(grand_parent_num != 0 && grand_child_num != 0 ){
100. for(int m = 0;m<grand_child_num;m++){
101. for(int n=0;n<grand_parent_num;n++){
102. context.write(new Text(grand_child[m]), new Text(grand_parent[n]));
103. //输出结果
104. }
105. }
106. }
107.
108. /********** End **********/
109.
110. }
111. }
112. public static void main(String[] args) throws Exception{
113. // TODO Auto-generated method stub
114. Configuration conf = new Configuration();
115. Job job = Job.getInstance(conf,"Single table join");
116. job.setJarByClass(simple_data_mining.class);
117. job.setMapperClass(Map.class);
118. job.setReducerClass(Reduce.class);
119. job.setOutputKeyClass(Text.class);
120. job.setOutputValueClass(Text.class);
121. String inputPath = "/user/reduce/input"; //设置输入路径
122. String outputPath = "/user/reduce/output"; //设置输出路径
123. FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(inputPath));
124. FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(outputPath));
125. System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
126.
127. }
128.
129. }
四、实验心得
掌握了什么是MapReduce及使用MapReduce进行运算
掌握了挖掘父子辈关系，给出祖孙辈关系的表格
华为开发者空间，是为全球开发者打造的专属开发空间，汇聚了华为优质开发资源及工具，致力于让每一位开发者拥有一台云主机，基于华为根生态开发、创新。
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