WordCount代码实现详解

* Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one * or more contributor license agreements. See the NOTICE file * distributed with this work for additional information * regarding copyright ownership. The ASF licenses this file * to you under the Apache License, Version 2.0 (the * "License"); you may not use this file except in compliance * with the License. You may obtain a copy of the License at * http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 * Unless required by applicable law or agreed to in writing, software * distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, * WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. * See the License for the specific language governing permissions and * limitations under the License. package org.apache.hadoop.examples; //导入必要的package import java.io.IOException; //报错类 import java.util.StringTokenizer; //StringTokenizer类，用于将空白字符作为分割符的类 import org.apache.hadoop.conf.Configuration;//Hadoop中用于读取配置信息的类 import org.apache.hadoop.fs.Path; //有关文件系统输入输出数据的类 import org.apache.hadoop.io.IntWritable; //封装定义了IntWritable类 import org.apache.hadoop.io.Text; //封装定义了Text类 import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; //封装定义了Job类 import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; //封装定义了Mapper类 import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer; //封装定义了Reducer类 import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat; //文件输入要用到的类 import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat; //文件输出要用到的类 import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser; //GenericOptionsParser类，用来解释常用hadoop命令，并根据需要为Configuration对象设置相应的值 public class WordCount { public static class TokenizerMapper extends Mapper Object, Text, Text, IntWritable { //自定义的TokenizerMapper类，继承自前面导入的Mapper类 private final static IntWritable one = new IntWritable(1); //实例化了一个IntWritable类的one对象并赋值为常量1 private Text word = new Text(); //实例化了一个Text类的对象word public void map(Object key, Text value, Context context //定义Map方法 ) throws IOException, InterruptedException { //这里说一下context类，它是Mapper的一个内部类，它用来与MapReduce系统进行通信，如把map的结果传给reduce处理。简单的说顶级接口用它在map或是reduce任务中跟踪task的状态，MapContext就是记录了map执行的上下文，在mapper类中，这个context可以存储一些job conf的信息，同时context作为了map和reduce执行中各个函数的一个桥梁，我们可以在map函数中处理这个信息 StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());//实例化了一个以空白字符为分隔符的StringTokenizer类的对象itr while (itr.hasMoreTokens()) {//如果判断还有下一个分隔符（空格） word.set(itr.nextToken()); //则输出并返回之间的字符串给word context.write(word, one); //context.write方法将（word，1）这样的二元组存入context中 public static class IntSumReducer //自定义的IntSumReducer类，继承自前面导入的Reducer类 extends Reducer Text,IntWritable,Text,IntWritable { private IntWritable result = new IntWritable(); //实例化了一个IntWritable类的result对象 public void reduce(Text key, Iterable IntWritable values,Context context//定义Reduce方法，这里迭代器（Iterator）是一种设计模式，它是一个对象，它可以遍历并选择序列（IntWritable）中的对象，而开发人员不需要了解该序列的底层结构。 ) throws IOException, InterruptedException { int sum = 0; for (IntWritable val : values) { sum += val.get();//将该词的出现次数相加 result.set(sum);//将sum赋给result context.write(key, result);//输出最终结果 public static void main(String[] args) throws Exception { Configuration conf = new Configuration(); //运行MapReduce程序前都要初始化Configuration，该类主要是读取MapReduce系统配置信息，这些信息包括hdfs还有MapReduce，也就是安装hadoop时候的配置文件例如：core-site.xml、hdfs-site.xml和mapred-site.xml等等文件里的信息，有些童鞋不理解为啥要这么做，这个是没有深入思考MapReduce计算框架造成，我们程序员开发MapReduce时候只是在填空，在map函数和reduce函数里编写实际进行的业务逻辑，其它的工作都是交给MapReduce框架自己操作的，但是至少我们要告诉它怎么操作啊，比如hdfs在哪里，MapReduce的jobstracker在哪里，而这些信息就在conf包下的配置文件里。 String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs(); if (otherArgs.length 2) { System.err.println("Usage: wordcount in [ in ...] out System.exit(2); }//If的语句好理解，就是运行WordCount程序时候一定是两个参数，如果不是就会报错退出。至于第一句里的GenericOptionsParser类，它是用来解释常用hadoop命令，并根据需要为Configuration对象设置相应的值 Job job = Job.getInstance(conf, "word count");//用Job.getInstance方法设置作业名为word count job.setJarByClass(WordCount.class); //为job的输出数据设置Key类 job.setMapperClass(TokenizerMapper.class); //设置Mapper类(Map阶段使用) job.setCombinerClass(IntSumReducer.class); //设置Combiner类（中间合并结果） job.setReducerClass(IntSumReducer.class); //设置Reducer类（Reduce阶段使用） job.setOutputKeyClass(Text.class); //为job的输出数据设置Key类，规定Reduce输出的Key类型为Text job.setOutputValueClass(IntWritable.class); //设置Reduce输出的Value类型为IntWritable for (int i = 0; i otherArgs.length - 1; ++i) { //设置输入输出路径 FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[i])); FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[otherArgs.length - 1])); System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);//等待任务执行完毕退出