示例一：数据排序

1.1 问题描述

“数据排序”是许多实际任务执行时要完成的第一项工作，比如学生成绩评比、数据建立索引等。
这个实例和数据去重类似，都是先对原始数据进行初步处理，为进一步的数据操作打好基础。

1.2 实例描述

对输入文件中数据进行排序。输入文件中的每行内容均为一个数字，即一个数据。要求在输出中每行有两个间隔的数字，其中，第一个数字代表原始数据在原始数据集中的位次，第二个数字代表原始数据。

INPUT
file1
==========
82
32342
65224
3332
415
742356
223
file2
==========
786
6788678
2342
55
5464
123
file3
==========
12
88
100

OUTPUT
1　　　　　　 12
2　　　　　　 55
3　　　　　　 82
4　　　　　　 88
5　　　　　　 100
6　　　　　　 123
7　　　　　　 223
8　　　　　　 415
9　　　　　　 786
10　　　　　 2342
11　　　　　 3332
12　　　　　 5464
13　　　　　32342
14　　　　　65224
15　　　　 742356
16　　　　6788678

1.3 设计思路

这个实例仅仅要求对输入数据进行排序，熟悉MapReduce过程的读者会很快想到在MapReduce过程中就有排序，是否可以利用这个默认的排序，而不需要自己再实现具体的排序呢？答案是肯定的。但是在使用之前首先需要了解它的默认排序规则。它是按照key值进行排序的，如果key为封装int的IntWritable类型，那么MapReduce按照数字大小对key排序，如果key为封装为String的Text类型，那么MapReduce按照字典顺序对字符串排序。
了解了这个细节，我们就知道应该使用封装int的IntWritable型数据结构了。也就是在map中将读入的数据转化成IntWritable型，然后作为key值输出（value任意）。reduce拿到<key，value-list>之后，将输入的key作为value输出，并根据value-list中元素的个数决定输出的次数。输出的key（即代码中的linenum）是一个全局变量，它统计当前key的位次。需要注意的是这个程序中没有配置Combiner，也就是在MapReduce过程中不使用Combiner。这主要是因为使用map和reduce就已经能够完成任务了。

1.4 代码实现

package sort;

import java.io.IOException;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
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;


public class DataSort {
    public static class Map extends Mapper<LongWritable, Text, IntWritable, IntWritable> {
        //实现Map函数
        public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            //将输入的纯文本文件的数据转化成String,并去掉前后空白
            String line = value.toString().trim();
            //context.write(line, 1) 输出以line为key,1为value的数据 
            if(!"".equals(line)) {
                context.write(new IntWritable(Integer.parseInt(line)), new IntWritable(1));
            }
        }
    }
    
    public static class Reduce extends Reducer<IntWritable, IntWritable, IntWritable, IntWritable> {
        IntWritable line = new IntWritable(1);
                
        @Override
        protected void reduce(IntWritable key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
             //遍历，取出每一个元素
            for (IntWritable num:values) {
                context.write(line, key);
                line = new IntWritable(line.get()+1);
            }
        }
    }
    
    @SuppressWarnings("deprecation")
    
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        
        conf.set("mapred.job.tracker", "192.168.125.129:9000");
        
        Job job = new Job(conf, "Data Sort");
        job.setJarByClass(DataSort.class);
        
        //设置Map和Reduce处理类
        job.setMapperClass(Map.class);
        job.setReducerClass(Reduce.class);
        
        //设置输出类型
        job.setOutputKeyClass(IntWritable.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
        
        //设置输入和输出目录
        FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0:1);
    }

}

1.5 导出JRE包

在sort.java文件上点击右键，选择导出，弹出界面

选择Java/JAR文件，点击下一步

选择要导出的资源和导出的文件位置，点击完成，导出成功。

1.6 执行Hadoop/MapReduce

1.6.1 上传文件

将sort.jar与file1.txt、file2.txt和file3.txt一起上传到Hadoop集群的master主机的/home/hadoop/tasks目录下

1.6.2 启动Hadoop集群

./sbin/start-all.sh

启动完成

1.6.3 将文件上传到input

cd ~
cd /home/hadoop/tasks
cat file2.txt >> file1.txt
cat file3.txt >> file1.txt
cat file1.txt

再输入：
hadoop fs -mkdir -p input
hadoop fs -copyFromLocal word.txt input

可看到在文件系统的/user/hadoop/input目录下出现了file1.txt

1.6.4 执行Hadoop/MapReduce

./bin/hadoop jar /home/hadoop/tasks/sort.jar sort.DataSort input output

此时的资源管理界面为

submitted applications

该任务详情

可在/user/hadoop/output文件夹中查看到输出结果

点击Download即可启动下载输出结果

1.7 输出结果

1   12
2   55
3   82
4   88
5   100
6   123
7   223
8   415
9   786
10  2342
11  3332
12  5464
13  32342
14  65224
15  742356
16  6788678

1.8 参考文档

https://blog.csdn.net/garychenqin/article/details/48223057

示例二：网站统计

2.1 任务描述

1.统计所有IP对网站的有效浏览数平均数：有效浏览数=浏览数+直接访问访问数+间接访问数-闪退数
2.统计每个IP最大有效收藏数

2.2 输入样例

ip编号        浏览数      收藏数    直接访问数    间接访问数     闪退数
ip1          3412344     2424        110           111         990
ip2          12332       25          12            456         230
ip2          535         33          10            3           61
ip1          23424       225         34            5           80
ip5          5677        2           9             76          90
ip6          113         768         435           89          120
ip4          63          133         34            23          21
ip3          5           2           89            56          10
ip3          111115      22          56            67          50
ip6          111         5           67            12          70
ip8          17          3           0             12          71
ip9          3455        0           1             81          90

2.3 代码实现

2.3.1 File:FlowBean.java

package statistics;

import java.io.IOException;
import java.io.DataInput;  
import java.io.DataOutput;  


import org.apache.hadoop.io.Writable;

public class FlowBean implements Writable {
    private String ipNum;
    private long aveValidVisitNum;
    private long sumValidLikeNum;
    
     // 在反序列化时，反射机制需要调用空参构造函数，所以显示定义了一个空参构造函数  
    public FlowBean() {  
    }  
    
    // 为了对象数据的初始化方便，加入一个带参的构造函数  
    public FlowBean(String ipNum, long aveValidVisitNum, long sumValidLikeNum) {  
        this.ipNum = ipNum;  
        this.aveValidVisitNum = aveValidVisitNum;  
        this.sumValidLikeNum = sumValidLikeNum;    
    }
    
    // 将对象的数据序列化到流中 
    public void write(DataOutput out) throws IOException {
        out.writeUTF(ipNum);
        out.writeLong(aveValidVisitNum);
        out.writeLong(sumValidLikeNum);
    }
    
    //从流中反序列化对象的数据
    //从数据流中读出对象字段时，必须跟序列化的顺序保持一致
    public void readFields(DataInput in) throws IOException {
        this.ipNum = in.readUTF();
        this.aveValidVisitNum = in.readLong();
        this.sumValidLikeNum = in.readLong();
    }
    
    
    public String getIPNum() {
        return ipNum;       
    }
    
    public void setIPNum(String ipNum) {
        this.ipNum = ipNum;
    }
    
    public long getValidVisitNum() {
        return aveValidVisitNum;
    }
    
    public void setValidVisitNum(long validVisitNum) {
        this.aveValidVisitNum = validVisitNum;
    }
    
    public long getValidLikeNum() {
        return sumValidLikeNum;
    }
    
    public void setValidLikeNum(long validLikeNum) {
        this.sumValidLikeNum = validLikeNum;
    }
    
    public String toString() {
        return "" + aveValidVisitNum + "\t" + sumValidLikeNum;
    }
}

2.3.2 File:website.java

package statistics;

import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
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;


public class website {
    FlowBean flowBean = new FlowBean();
    public static class Map extends Mapper<LongWritable, Text, Text, FlowBean> {
        //实现Map函数
        protected void map(LongWritable key, Text value, 
                Mapper<LongWritable, Text, Text, FlowBean>.Context context)
                throws IOException, InterruptedException {
            //将输入的纯文本文件的数据转化成String
            String line = value.toString();
            //将输入的数据首先按行进行分割
            StringTokenizer tokenizerArticle = new StringTokenizer(line, "\n");
            //分别对每行进行处理
            while (tokenizerArticle.hasMoreElements()) {
                //每行按空格划分
                StringTokenizer tokenizerLine = new StringTokenizer(tokenizerArticle.nextToken());
                String strIPNum = tokenizerLine.nextToken(); //ip地址部分
                String strBrowseNum = tokenizerLine.nextToken(); //浏览数
                String strLikeNum = tokenizerLine.nextToken(); //收藏数
                String strDirectVisitNum = tokenizerLine.nextToken(); //直接访问数
                String strIndireVisitNum = tokenizerLine.nextToken(); //间接访问数
                String strFlashNum = tokenizerLine.nextToken(); //闪退数
                
                String ipNum = strIPNum;
                Long validVisitNum = Long.parseLong(strBrowseNum)+Long.parseLong(strDirectVisitNum)+Long.parseLong(strIndireVisitNum)-Long.parseLong(strFlashNum);
                Long likeNum = Long.parseLong(strLikeNum);
                
                //封装数据并输出ip地址、有效访问数和收藏数
                context.write(new Text(ipNum), new FlowBean(ipNum, validVisitNum, likeNum));    
            }
        }       
    }
    
    public static class Reduce extends Reducer<Text, FlowBean, Text, FlowBean> {
        //框架每传递一组数据调用一次reduce方法
        //reduce中的业务逻辑就是遍历values，然后进行累加求和再输出
        
        protected void reduce(Text key, Iterable<FlowBean> values, 
                Reducer<Text, FlowBean, Text, FlowBean>.Context context)
                throws IOException, InterruptedException {
            long max=0; //记录收藏数最大值
            long sumValidVisitNum = 0;
            long count = 0;
            
            for (FlowBean value:values) {
                sumValidVisitNum += value.getValidVisitNum();
                max = max >= value.getValidLikeNum()? max:value.getValidLikeNum();
                count++;
                }
            
            context.write(key, new FlowBean(key.toString(), sumValidVisitNum/count, max));
        }
    }
    
    @SuppressWarnings("deprecation")
                
        public static void main(String[] args) throws Exception {
            Configuration conf = new Configuration();
            
            conf.set("mapred.job.tracker", "192.168.125.129:9000");
            
            Job job = new Job(conf, "statistics");
            job.setJarByClass(website.class);
            
            //设置Map和Reduce处理类
            job.setMapperClass(Map.class);
            job.setReducerClass(Reduce.class);
            
            //设置输出类型
            job.setOutputKeyClass(Text.class);
            job.setOutputValueClass(FlowBean.class);
            
            //设置输入和输出目录
            FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
            FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
            System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0:1);
            }
    }

2.4 Hadoop启动核心代码

cd /usr/local/hadoop2
./sbin/start-all.sh
cd ~
cd /home/hadoop/tasks
hadoop fs -copyFromLocal website.txt input
cd /usr/local/hadoop2
./bin/hadoop jar /home/hadoop/tasks/web.jar statistics.website input output/web_ouput

2.5 输出数据

ip1   1717479       2424
ip2   6528          33
ip3   55664         22
ip4   99            133
ip5   5672          2
ip6   318           768
ip8   -42           3
ip9   3447          0

2.6 参考文档

https://blog.csdn.net/xw_classmate/article/details/50639848

Hadoop-MapReduce示例