实验3MapReduce编程初级实践.docx
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实验3MapReduce编程初级实践
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实验3-MapReduce编程初级实践
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实验3MapReduce编程初级实践
实验目的
1.通过实验掌握基本的MapReduce编程方法;
2.掌握用MapReduce解决一些常见的数据处理问题,包括数据去重、数据排序和数据挖掘等。
实验平台
已经配置完成的Hadoop伪分布式环境。
实验内容和要求
1.编程实现文件合并和去重操作
对于两个输入文件,即文件A和文件B,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C。
下面是输入文件和输出文件的一个样例供参考。
实验最终结果(合并的文件):
代码如下:
packagecom.Merge;
importjava.io.IOException;
importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;
importorg.apache.hadoop.fs.Path;
importorg.apache.hadoop.io.Text;
importorg.apache.hadoop.mapreduce.Job;
importorg.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
importorg.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
importorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
importorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
publicclassMerge{
publicstaticclassMapextendsMapper
privatestaticTexttext=newText();
publicvoidmap(Objectkey,Textvalue,Contextcontext)
throwsIOException,InterruptedException{
text=value;
context.write(text,newText(""));
}
}
publicstaticclassReduceextendsReducer
publicvoidreduce(Textkey,Iterable
throwsIOException,InterruptedException{
context.write(key,newText(""));
}
}
publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{
Configurationconf=newConfiguration();
conf.set("fs.defaultFS","hdfs:
//localhost:
9000");
String[]otherArgs=newString[]{"input","output"};
if(otherArgs.length!
=2){
System.err.println("Usage:
Mergeandduplicateremoval
System.exit
(2);
}
Jobjob=Job.getInstance(conf,"Mergeandduplicateremoval");
job.setJarByClass(Merge.class);
job.setMapperClass(Map.class);
job.setReducerClass(Reduce.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(Text.class);
FileInputFormat.addInputPath(job,newPath(otherArgs[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job,newPath(otherArgs[1]));
System.exit(job.waitForCompletion(true)?
0:
1);
}
}
2.编写程序实现对输入文件的排序
现在有多个输入文件,每个文件中的每行内容均为一个整数。
要求读取所有文件中的整数,进行升序排序后,输出到一个新的文件中,输出的数据格式为每行两个整数,第一个数字为第二个整数的排序位次,第二个整数为原待排列的整数。
下面是输入文件和输出文件的一个样例供参考。
实验结果截图:
代码如下:
packagecom.MergeSort;
importjava.io.IOException;
importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;
importorg.apache.hadoop.fs.Path;
importorg.apache.hadoop.io.IntWritable;
importorg.apache.hadoop.io.Text;
importorg.apache.hadoop.mapreduce.Job;
importorg.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
importorg.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
importorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
importorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
publicclassMergeSort{
publicstaticclassMapextends
Mapper
privatestaticIntWritabledata=newIntWritable();
publicvoidmap(Objectkey,Textvalue,Contextcontext)
throwsIOException,InterruptedException{
Stringline=value.toString();
data.set(Integer.parseInt(line));
context.write(data,newIntWritable
(1));
}
}
publicstaticclassReduceextends
Reducer
privatestaticIntWritablelinenum=newIntWritable
(1);
publicvoidreduce(IntWritablekey,Iterable
Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{
for(IntWritableval:
values){
context.write(linenum,key);
linenum=newIntWritable(linenum.get()+1);
}
}
}
publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{
Configurationconf=newConfiguration();
conf.set("fs.defaultFS","hdfs:
//localhost:
9000");
String[]otherArgs=newString[]{"input2","output2"};/*直接设置输入参数*/
if(otherArgs.length!
=2){
System.err.println("Usage:
mergesort
System.exit
(2);
}
Jobjob=Job.getInstance(conf,"mergesort");
job.setJarByClass(MergeSort.class);
job.setMapperClass(Map.class);
job.setReducerClass(Reduce.class);
job.setOutputKeyClass(IntWritable.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
FileInputFormat.addInputPath(job,newPath(otherArgs[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job,newPath(otherArgs[1]));
System.exit(job.waitForCompletion(true)?
0:
1);
}
}
3.对给定的表格进行信息挖掘
下面给出一个child-parent的表格,要求挖掘其中的父子辈关系,给出祖孙辈关系的表格。
实验最后结果截图如下:
代码如下:
packagecom.join;
importjava.io.IOException;
importjava.util.*;
importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;
importorg.apache.hadoop.fs.Path;
importorg.apache.hadoop.io.Text;
importorg.apache.hadoop.mapreduce.Job;
importorg.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
importorg.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
importorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
importorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
publicclassSTjoin{
publicstaticinttime=0;
publicstaticclassMapextendsMapper
publicvoidmap(Objectkey,Textvalue,Contextcontext)
throwsIOException,InterruptedException{
Stringchild_name=newString();
Stringparent_name=newString();
Stringrelation_type=newString();
Stringline=value.toString();
inti=0;
while(line.charAt(i)!
=''){
i++;
}
String[]values={line.substring(0,i),line.substring(i+1)};
if(values[0].compareTo("child")!
=0){
child_name=values[0];
parent_name=values[1];
relation_type="1";
context.write(newText(values[1]),newText(relation_type+"+"
+child_name+"+"+parent_name));
relation_type="2";
context.write(newText(values[0]),newText(relation_type+"+"
+child_name+"+"+parent_name));
}
}
}
publicstaticclassReduceextendsReducer
publicvoidreduce(Textkey,Iterable
throwsIOException,InterruptedException{
if(time==0){
context.write(newText("grand_child"),newText("grand_parent"));
time++;
}
intgrand_child_num=0;
Stringgrand_child[]=newString[10];
intgrand_parent_num=0;
Stringgrand_parent[]=newString[10];
Iteratorite=values.iterator();
while(ite.hasNext()){
Stringrecord=ite.next().toString();
intlen=record.length();
inti=2;
if(len==0)
continue;
charrelation_type=record.charAt(0);
Stringchild_name=newString();
Stringparent_name=newString();
while(record.charAt(i)!
='+'){
child_name=child_name+record.charAt(i);
i++;
}
i=i+1;
while(i parent_name=parent_name+record.charAt(i); i++; } if(relation_type=='1'){ grand_child[grand_child_num]=child_name; grand_child_num++; }else{ grand_parent[grand_parent_num]=parent_name; grand_parent_num++; } } if(grand_parent_num! =0&&grand_child_num! =0){ for(intm=0;m for(intn=0;n context.write(newText(grand_child[m]),newText( grand_parent[n])); } } } } } publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{ Configurationconf=newConfiguration(); conf.set("fs.defaultFS","hdfs: //localhost: 9000"); String[]otherArgs=newString[]{"input3","output3"}; if(otherArgs.length! =2){ System.err.println("Usage: SingleTableJoin System.exit (2); } Jobjob=Job.getInstance(conf,"Singletablejoin"); job.setJarByClass(STjoin.class); job.setMapperClass(Map.class); job.setReducerClass(Reduce.class); job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(Text.class); FileInputFormat.addInputPath(job,newPath(otherArgs[0])); FileOutputFormat.setOutputPath(job,newPath(otherArgs[1])); System.exit(job.waitForCompletion(true)? 0: 1); } } 实验报告 实验总结 通过本次实验,使我掌握基本的MapReduce编程方法;掌握用MapReduce解决一些常见的数据处理问题,包括数据去重、数据排序和数据挖掘等。 短暂的云计算课程实验到此结束,到我知道对云计算的学习是没有尽头的。
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- 实验 MapReduce 编程 初级 实践