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Hadoop查看文件行数

简介

Hadoop是一个开源的分布式计算框架，常用于处理大规模数据集。在Hadoop中，我们可以使用一些命令和API来对文件进行操作。本文将介绍如何使用Hadoop来查看文件的行数。

流程图

flowchart TD
    A(开始)
    B[创建Hadoop作业]
    C[设置输入路径]
    D[设置输入格式]
    E[设置Map任务]
    F[设置Reduce任务]
    G[设置输出路径]
    H[提交作业]
    I(结束)
    A --> B
    B --> C
    C --> D
    D --> E
    E --> F
    F --> G
    G --> H
    H --> I

详细步骤

1. 创建Hadoop作业

首先，我们需要创建一个Hadoop作业对象，用于执行我们的任务。可以使用Job类来创建作业对象。

// 创建作业对象
Job job = new Job();

2. 设置输入路径

接下来，我们需要设置输入文件的路径。可以使用FileInputFormat类的静态方法setInputPaths来设置输入路径。

// 设置输入路径
FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("hdfs://localhost:9000/input/file.txt"));

3. 设置输入格式

Hadoop支持多种输入格式，如文本、序列化、压缩等。我们需要设置输入文件的格式。可以使用TextInputFormat类的静态方法setInputFormatClass来设置输入格式为文本格式。

// 设置输入格式为文本格式
job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);

4. 设置Map任务

Map任务是Hadoop中的一个阶段，用于处理输入数据并生成中间结果。我们需要为Map任务设置Mapper类、Mapper的输出键值对类型和Mapper的输出路径。

// 设置Mapper类
job.setMapperClass(WordCountMapper.class);

// 设置Mapper的输出键值对类型
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);

// 设置Mapper的输出路径
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("hdfs://localhost:9000/output/temp"));

5. 设置Reduce任务

Reduce任务是Hadoop中的另一个阶段，用于对Map任务的输出结果进行汇总和处理。我们需要为Reduce任务设置Reducer类、Reducer的输出键值对类型和Reducer的输出路径。

// 设置Reducer类
job.setReducerClass(WordCountReducer.class);

// 设置Reducer的输出键值对类型
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

// 设置Reducer的输出路径
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("hdfs://localhost:9000/output/result"));

6. 提交作业

最后，我们需要将作业提交给Hadoop集群进行执行。可以使用job.waitForCompletion方法来提交作业并等待执行完成。

// 提交作业
boolean success = job.waitForCompletion(true);

// 输出作业执行结果
System.exit(success ? 0 : 1);

代码注释

下面是完整的示例代码，并对每一条代码进行了注释说明。

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;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat;

public class WordCount {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建作业对象
        Job job = new Job();
        
        // 设置输入路径
        FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("hdfs://localhost:9000/input/file.txt"));
        
        // 设置输入格式为文本格式
        job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
        
        // 设置Mapper类
        job.setMapperClass(WordCountMapper.class);
        
        // 设置Mapper的输出键值对类型
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
        
        // 设置Mapper的输出路径
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("hdfs://localhost:9000/output/temp"));
        
        // 设置Reducer类
        job.setReducerClass(WordCountReducer.class);
        
        // 设置Reducer的输出键值对类型
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
        
        // 设置Reducer的输出路径
        FileOutputFormat.setOutputPath(job,