hadoop历史MR任务

Hadoop历史MR任务实现流程

步骤概述

下面是实现Hadoop历史MR任务的流程概述：

详细步骤及代码示例

步骤1: 编写Mapper类

首先，我们需要编写Mapper类，用于处理输入数据并生成键值对。

import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

public class MyMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> {
    
    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        // 从输入的value中获取数据
        String data = value.toString();
        
        // 进行数据处理，生成键值对
        // ...
        
        // 将生成的键值对写入上下文
        context.write(new Text(key), new Text(value));
    }
}

步骤2: 编写Reducer类

接下来，我们需要编写Reducer类，用于对Mapper输出的键值对进行处理和聚合。

import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

public class MyReducer extends Reducer<Text, Text, Text, Text> {
    
    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        // 对values进行处理和聚合
        // ...
        
        // 将处理结果写入上下文
        context.write(key, new Text(result));
    }
}

步骤3: 编写Driver类

然后，我们需要编写Driver类来配置和运行MapReduce任务。

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.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

public class MyDriver {
    
    public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
        // 创建配置对象和作业对象
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf, "My MR Job");
        
        // 设置作业的Mapper、Reducer和输出键值对类型
        job.setMapperClass(MyMapper.class);
        job.setReducerClass(MyReducer.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(Text.class);
        
        // 设置输入和输出路径
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
        
        // 提交作业并等待完成
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}

步骤4: 配置Hadoop环境

在运行Hadoop历史MR任务之前，我们需要确保Hadoop环境已经正确配置，并且输入输出路径已经准备好。

步骤5: 提交任务到Hadoop集群

在命令行中执行以下命令，将任务提交到Hadoop集群上运行：

hadoop jar <jar文件名> <主类名> <输入路径> <输出路径>

其中，<jar文件名>是包含编译好的Java类文件的jar文件名，<主类名>是包含main方法的主类名，<输入路径>是输入数据的路径，<输出路径>是指定任务输出的路径。

步骤6: 查看任务执行结果

任务执行完成后，可以在输出路径中查看任务的执行结果。

以上就是实现Hadoop历史MR任务的整体流程和详细步骤。通过编写Mapper类、Reducer类和Driver类，并配置Hadoop环境，我们可以提交任务到Hadoop集群上运行，并查看任务的执行结果。希望对你理解和实现Hadoop历史MR任务有所帮助！