MapReduce编程——文件的合并与去重

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一.问题描述

二.具体代码

三.具体 *** 作

对输入的多个文件进行合并，并剔除其中重复的内容，去重后的内容输出到一个文件中。

        主要思路：根据reduce的过程特性,会自动根据key来计算输入的value集合，把数据作为key输出给reduce,无论这个数据出现多少次，reduce最终结果中key只能输出一次。

1.实例中每个数据代表输入文件中的一行内容，map阶段采用Hadoop默认的作业输入方式。将value设置为key，并直接输出。 map输出数据的key为数据，将value设置成空值
2.在MapReduce流程中，map的输出经过shuffle过程聚集成后会交给reduce
3.reduce阶段不管每个key有多少个value，它直接将输入的key复制为输出的key，并输出（输出中的value被设置成空）。用一行作为key，value是空，那么在reduce时进行“汇总”，还是只有一个key，即一行，value还是空。所以即去重了。

package Test;
import java.io.IOException;

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;
import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;
 
public class FileMerge {

	//自定义Mapper类
	public static class MyMapper extends Mapper{
		
		// 新建Text类型对象，用来存放科目
		private Text text = new Text();
		 
		
		public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
			 text = value;
			 context.write(text, new Text(""));
		} 
	}
	
	// 自定义Reducer类
	 
	public static class MyReducer extends Reducer {
		 
		
		public void reduce(Text key, Iterable values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
			 context.write(key, new Text(""));
			
		}
		
	}
	
	
	public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
		
		// 新建配置类对象
		Configuration conf = new Configuration();
		String[] otherArgs = (new GenericOptionsParser(conf,args)).getRemainingArgs();
		if(otherArgs.length<2){
			System.err.println("Usage:CrossTest  [..] ");
			System.exit(2);
		}
		
		Job job = Job.getInstance(conf,"对两个文件中的数据进行合并与去重");
		job.setJarByClass(FileMerge.class);
		job.setMapperClass(MyMapper.class);
		job.setReducerClass(MyReducer.class);
		job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
		job.setMapOutputValueClass(Text.class);
		job.setOutputKeyClass(Text.class);
		job.setOutputValueClass(Text.class);
		 
		for(int i = 0; i  
三.具体 *** 作 
        ①将写好的java文件打包成jar包并上传到虚拟机中，这里用eclipse举例
 
右键写好的项目，点击export
 
 
 找到Java，双击打开，选择JAR file,点击next
 
 
 将要打成jar包的文件打钩，将Export generated class files and resources和Export Java source files and resources打钩，Options中的Comepress the contents of the JAR file和Add directitory entries也需要打钩,并选择存放jar包的路径(黄色高亮位置，最后的FileMerge.jar为jar包名称)，点击finish即可生成jar包
 
 
        ②将需要去重的两个文件放入同一文件夹，上传至虚拟机并上传至hdfs目录
 
        ③执行命令    
 
hadoop jar FileMerge.jar /user/root/xyz /user/root/zz
 
其中FileMerge.jar根据自己打好的jar包名改动，/user/root/xyz为上传的需要去重的文件夹路径，/user/root/zz是hdfs要输出的目录。
 
        ④在hdfs目录系统中找到并查看结果
					
										


					

						
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