云计算与大数据入门实验四 —— MapReduce 初级编程实践

guduadmin11天前

云计算与大数据入门实验四 —— MapReduce 初级编程实践

实验目的

通过实验掌握基本的 MapReduce 编程方法

掌握用 MapReduce 解决一些常见的数据处理问题，包括数据去重、数据排序和数据挖掘等

实验内容

(一)编程实现文件合并和去重操作

对于两个输入文件，即文件A和文件B，请编写MapReduce程序，对两个文件进行合并，并剔除其中重复的内容，得到一个新的输出文件C。下面是输入文件和输出文件的一个样例供参考。

输入文件A的样例如下：

20170101     x
20170102     y
20170103     x
20170104     y
20170105     z
20170106     x

输入文件B的样例如下：

20170101      y
20170102      y
20170103      x
20170104      z
20170105      y

根据输入文件A和B合并得到的输出文件C的样例如下：

20170101      x
20170101      y
20170102      y
20170103      x
20170104      y
20170104      z
20170105      y
20170105      z
20170106      x

(二)编写程序实现对输入文件的排序

现在有多个输入文件，每个文件中的每行内容均为一个整数。要求读取所有文件中的整数，进行升序排序后，输出到一个新的文件中，输出的数据格式为每行两个整数，第一个数字为第二个整数的排序位次，第二个整数为原待排列的整数。下面是输入文件和输出文件的一个样例供参考。

输入文件1的样例如下：

输入文件2的样例如下：

输入文件3的样例如下：

1
45
25

根据输入文件1、2和3得到的输出文件如下：

(三)对给定的表格进行信息挖掘

下面给出一个child-parent的表格，要求挖掘其中的父子辈关系，给出祖孙辈关系的表格。

输入文件内容如下：

child          parent
Steven        Lucy
Steven        Jack
Jone         Lucy
Jone         Jack
Lucy         Mary
Lucy         Frank
Jack         Alice
Jack         Jesse
David       Alice
David       Jesse
Philip       David
Philip       Alma
Mark       David
Mark       Alma

输出文件内容如下：

grandchild       grandparent
Steven          Alice
Steven          Jesse
Jone            Alice
Jone            Jesse
Steven          Mary
Steven          Frank
Jone            Mary
Jone            Frank
Philip           Alice
Philip           Jesse
Mark           Alice
Mark           Jesse

实验步骤

编程实现文件合并和去重操作

对于两个输入文件，即文件 A 和文件 B，请编写 MapReduce 程序，对两个文件进行合并，并剔除其中重复的内容，得到一个新的输出文件 C

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.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 Main {
    /**
//     * @param args 对 A,B 两个文件进行合并，并剔除其中重复的内容，得到一个新的输出文件 C
     */
//重载 map 函数，直接将输入中的 value 复制到输出数据的 key 上
    public static class Map extends Mapper {
        private static Text text = new Text();
        public void map(Object key, Text value, Context context) throws
                IOException, InterruptedException {
            text = value;
            context.write(text, new Text(""));
        }
    }
    //重载 reduce 函数，直接将输入中的 key 复制到输出数据的 key 上
    public static class Reduce 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 Exception {
// TODO Auto-generated method stub
        Configuration conf = new Configuration();
        conf.set("fs.default.name", "hdfs://localhost:8088");
        String[] otherArgs = new String[]{"input", "output"}; /* 直接设置输入参数
         */
        if (otherArgs.length != 2) {
            System.err.println("Usage: wordcount ");
            System.exit(2);
        }
        Job job = Job.getInstance(conf, "Merge and duplicate removal");
        job.setJarByClass(Main.class);
        job.setMapperClass(Map.class);
        job.setCombinerClass(Reduce.class);
        job.setReducerClass(Reduce.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(Text.class);
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}

云计算与大数据入门实验四 —— MapReduce 初级编程实践,image,第1张

编写程序实现对输入文件的排序

现在有多个输入文件，每个文件中的每行内容均为一个整数。要求读取所有文件中的整数，进行升序排序后，输出到一个新的文件中，输出的数据格式为每行两个整数，第一个数字为第二个整数的排序位次，第二个整数为原待排列的整数。

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.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Partitioner;
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 Main {
    /**
//     * @param args
     * 输入多个文件，每个文件中的每行内容均为一个整数
     * 输出到一个新的文件中，输出的数据格式为每行两个整数，第一个数字为第二个整
    数的排序位次，第二个整数为原待排列的整数
     */
//map 函数读取输入中的 value，将其转化成 IntWritable 类型，最后作为输出 key
    public static class Map extends Mapper{
        private static IntWritable data = new IntWritable();
        public void map(Object key, Text value, Context context) throws
                IOException,InterruptedException{
            String text = value.toString();
            data.set(Integer.parseInt(text));
            context.write(data, new IntWritable(1));
        }
    }
    //reduce 函数将 map 输入的 key 复制到输出的 value 上，然后根据输入的 value-list
//    中元素的个数决定 key 的输出次数,定义一个全局变量 line_num 来代表 key 的位次
    public static class Reduce extends Reducer{
        private static IntWritable line_num = new IntWritable(1);
        public void reduce(IntWritable key, Iterable values, Context
                context) throws IOException,InterruptedException{
            for(IntWritable val : values){
                context.write(line_num, key);
                line_num = new IntWritable(line_num.get() + 1);
            }
        }
    }
    //自定义 Partition 函数，此函数根据输入数据的最大值和 MapReduce 框架中
//    Partition 的数量获取将输入数据按照大小分块的边界，然后根据输入数值和边界的关系返
//    回对应的 Partiton ID
    public static class Partition extends Partitioner{
        public int getPartition(IntWritable key, IntWritable value, int
                num_Partition){
            int Maxnumber = 65223;//int 型的最大数值
            int bound = Maxnumber/num_Partition+1;
            int keynumber = key.get();
            for (int i = 0; i=bound * i){
                    return i;
                }
            }
            return -1;
        }
    }
    public static void main(String[] args) throws Exception{
// TODO Auto-generated method stub
        Configuration conf = new Configuration();
        conf.set("fs.default.name","hdfs://localhost:8088");
        String[] otherArgs = new String[]{"input","output"}; /* 直接设置输入参数
         */
        if (otherArgs.length != 2) {
            System.err.println("Usage: wordcount ");
            System.exit(2);
        }
        Job job = Job.getInstance(conf,"Merge and sort");
        job.setJarByClass(Main.class);
        job.setMapperClass(Map.class);
        job.setReducerClass(Reduce.class);
        job.setPartitionerClass(Partition.class);
        job.setOutputKeyClass(IntWritable.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}

云计算与大数据入门实验四 —— MapReduce 初级编程实践,image,第2张

对给定的表格进行信息挖掘

下面给出一个 child-parent 的表格，要求挖掘其中的父子辈关系，给出祖孙辈关系的表格

import java.io.IOException;
import java.util.*;
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.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 Main {
    public static int time = 0;
/**
// * @param args
 * 输入一个 child-parent 的表格
 * 输出一个体现 grandchild-grandparent 关系的表格
 */
//Map 将输入文件按照空格分割成 child 和 parent，然后正序输出一次作为右表，反序
//    输出一次作为左表，
//    需要注意的是在输出的 value
//    中必须加上左右表区别标志
    public static class Map extends Mapper {
        public void map(Object key, Text value, Context context) throws
                IOException, InterruptedException {
            String child_name = new String();
            String parent_name = new String();
            String relation_type = new String();
            String line = value.toString();
            int i = 0;
            while (line.charAt(i) != ' ') {
                i++;
            }
            String[] values = {line.substring(0, i), line.substring(i + 1)};
            if (values[0].compareTo("child") != 0) {
                child_name = values[0];
                parent_name = values[1];
                relation_type = "1";//左右表区分标志
                context.write(new Text(values[1]), new
                        Text(relation_type + "+" + child_name + "+" + parent_name));
//左表
                relation_type = "2";
                context.write(new Text(values[0]), new
                        Text(relation_type + "+" + child_name + "+" + parent_name));
//右表
            }
        }
    }
    public static class Reduce extends Reducer {
        public void reduce(Text key, Iterable values, Context context) throws
                IOException, InterruptedException {
            if (time == 0) { //输出表头
                context.write(new Text("grand_child"), new
                        Text("grand_parent"));
                time++;
            }
            int grand_child_num = 0;
            String grand_child[] = new String[10];
            int grand_parent_num = 0;
            String grand_parent[] = new String[10];
            Iterator ite = values.iterator();
            while (ite.hasNext()) {
                String record = ite.next().toString();
                int len = record.length();
                int i = 2;
                if (len == 0) continue;
                char relation_type = record.charAt(0);
                String child_name = new String();
                String parent_name = new String();
//获取 value-list 中 value 的 child
                while (record.charAt(i) != '+') {
                    child_name = child_name + record.charAt(i);
                    i++;
                }
                i = i + 1;
//获取 value-list 中 value 的 parent
                while (i < len) {
                    parent_name = parent_name + record.charAt(i);
                    i++;
                }
//左表，取出 child 放入 grand_child
                if (relation_type == '1') {
                    grand_child[grand_child_num] = child_name;
                    grand_child_num++;
                } else {//右表，取出 parent 放入 grand_parent
                    grand_parent[grand_parent_num] = parent_name;
                    grand_parent_num++;
                }
            }
            if (grand_parent_num != 0 && grand_child_num != 0) {
                for (int m = 0; m < grand_child_num; m++) {
                    for (int n = 0; n < grand_parent_num; n++) {
                        context.write(new Text(grand_child[m]), new
                                Text(grand_parent[n]));
//输出结果
                    }
                }
            }
        }
    }
    public static void main(String[] args) throws Exception {
// TODO Auto-generated method stub
        Configuration conf = new Configuration();
        conf.set("fs.default.name", "hdfs://localhost:8088");
        String[] otherArgs = new String[]{"input", "output"}; /* 直接设置输入参数
         */
        if (otherArgs.length != 2) {
            System.err.println("Usage: wordcount ");
            System.exit(2);
        }
        Job job = Job.getInstance(conf, "Single table join");
        job.setJarByClass(Main.class);
        job.setMapperClass(Map.class);
        job.setReducerClass(Reduce.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(Text.class);
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}

云计算与大数据入门实验四 —— MapReduce 初级编程实践,image,第3张

db标签

网友评论

搜索: Search

最新文章

热门文章

云计算与大数据入门实验四 —— MapReduce 初级编程实践