wordcountmapper
package cn.itcast.bigdata.mr.wcdemo;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
/**
* KEYIN: 默认情况下，是mr框架所读到的一行文本的起始偏移量，Long,
* 但是在hadoop中有自己的更精简的序列化接口，所以不直接用Long，而用LongWritable
*
* VALUEIN:默认情况下，是mr框架所读到的一行文本的内容，String，同上，用Text
*
* KEYOUT：是用户自定义逻辑处理完成之后输出数据中的key，在此处是单词，String，同上，用Text
* VALUEOUT：是用户自定义逻辑处理完成之后输出数据中的value，在此处是单词次数，Integer，同上，用IntWritable
*
* @author
*
*/
public class WordcountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable>{
/**
* map阶段的业务逻辑就写在自定义的map()方法中
* maptask会对每一行输入数据调用一次我们自定义的map()方法
*/
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
//将maptask传给我们的文本内容先转换成String
String line = value.toString();
//根据空格将这一行切分成单词
String[] words = line.split(" ");
//将单词输出为<单词，1>
for(String word:words){
//将单词作为key，将次数1作为value，以便于后续的数据分发，可以根据单词分发，以便于相同单词会到相同的reduce task
context.write(new Text(word), new IntWritable(1));
}
}
wordcountreducer
package cn.itcast.bigdata.mr.wcdemo;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
/**
* KEYIN, VALUEIN 对应 mapper输出的KEYOUT,VALUEOUT类型对应
*
* KEYOUT, VALUEOUT 是自定义reduce逻辑处理结果的输出数据类型
* KEYOUT是单词
* VLAUEOUT是总次数
* @author
*
*/
public class WordcountReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>{
/**
* <angelababy,1><angelababy,1><angelababy,1><angelababy,1><angelababy,1>
* <hello,1><hello,1><hello,1><hello,1><hello,1><hello,1>
* <banana,1><banana,1><banana,1><banana,1><banana,1><banana,1>
* 入参key，是一组相同单词kv对的key
*/
@Override
protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
int count=0;
/*Iterator<IntWritable> iterator = values.iterator();
while(iterator.hasNext()){
count += iterator.next().get();
}*/
for(IntWritable value:values){
count += value.get();
}
context.write(key, new IntWritable(count));
}
}
WordcountDriver
package cn.itcast.bigdata.mr.wcdemo;
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.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
/**
* 相当于一个yarn集群的客户端
* 需要在此封装我们的mr程序的相关运行参数，指定jar包
* 最后提交给yarn
* @author
*
*/
public class WordcountDriver {
public static void main(String[] args) throws Exception {
if (args == null || args.length == 0) {
args = new String[2];
args[0] = "hdfs://master:9000/wordcount/input/wordcount.txt";
args[1] = "hdfs://master:9000/wordcount/output8";
}
Configuration conf = new Configuration();
//设置的没有用! ??????
// conf.set("HADOOP_USER_NAME", "hadoop");
// conf.set("dfs.permissions.enabled", "false");
/*conf.set("mapreduce.framework.name", "yarn");
conf.set("yarn.resoucemanager.hostname", "mini1");*/
Job job = Job.getInstance(conf);
/*job.setJar("/home/hadoop/wc.jar");*/
//指定本程序的jar包所在的本地路径
job.setJarByClass(WordcountDriver.class);
//指定本业务job要使用的mapper/Reducer业务类
job.setMapperClass(WordcountMapper.class);
job.setReducerClass(WordcountReducer.class);
//指定mapper输出数据的kv类型
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
//指定最终输出的数据的kv类型
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
//指定job的输入原始文件所在目录
FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
//指定job的输出结果所在目录
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
//将job中配置的相关参数，以及job所用的java类所在的jar包，提交给yarn去运行
/*job.submit();*/
boolean res = job.waitForCompletion(true);
System.exit(res?0:1);
}
}
最后将工程打成jar包，放在hadoop集群里面运行。
hadoop jar wordcount.jar cn.itcast.bigdata.mr.wcdemo.WordCountDriver /wordcount/input /wordcount/output
}