由于CSDN上传md文件总是会使图片失效
完整的实验文档地址如下：
https://download.csdn.net/download/qq_36428822/85709497
实验内容与完成情况：
（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
实现上述操作的 Java 代码如下：
1. import java.io.IOException;
2.
3. import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
4. import org.apache.hadoop.fs.Path;
5. import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
6. import org.apache.hadoop.io.Text;
7. import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
8. import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
9. import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
10. import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;
11. import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
12. import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
13.
14. public class Merge {
15.
16. /**
17. * @param args
18. * 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
19. */
20. //在这重载map函数，直接将输入中的value复制到输出数据的key上 注意在map方法中要抛出异常：throws IOException,InterruptedException
21. public static class Map extends Mapper<Object, Text, Text, Text> {
22. private static Text text = new Text();
23. public void map(Object key, Text value, Context content) throws IOException, InterruptedException {
24.
25. text = value;
26. content.write(text, new Text(""));
27. }
28. }
29. //在这重载reduce函数，直接将输入中的key复制到输出数据的key上 注意在reduce方法上要抛出异常：throws IOException,InterruptedException
30. public static class Reduce extends Reducer<Text, Text, Text, Text> {
31. public void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
32. context.write(key, new Text(""));
33. }
34. }
35.
36. public static void main(String[] args) throws Exception{
37.
38. // TODO Auto-generated method stub
39. Configuration conf = new Configuration();
40. conf.set("fs.defaultFS","hdfs://localhost:9000");
41. String[] otherArgs = new String[]{"input","output"}; /* 直接设置输入参数 */
42. if (otherArgs.length != 2) {
43. System.err.println("Usage: wordcount <in> <out>");
44. System.exit(2);
45. }
46. Job job = Job.getInstance(conf,"Merge and duplicate removal");
47. job.setJarByClass(Merge.class);
48. job.setMapperClass(Map.class);
49. job.setCombinerClass(Reduce.class);
50. job.setReducerClass(Reduce.class);
51. job.setOutputKeyClass(Text.class);
52. job.setOutputValueClass(Text.class);
53. FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));
54. FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));
55. System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
56. }
57. }
运行结果：
图1：文件合并去重java运行结果
图2：文件合并输出结果
（二）编程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：
33
37
12
40
输入文件 2 的样例如下：
4
16
39
5
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：
1 1
2 4
3 5
4 12
5 16
6 25
7 33
54
8 37
9 39
10 40
11 45
JAVA代码如下：
1. import java.io.IOException;
2. import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
3. import org.apache.hadoop.fs.Path;
4. import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
5. import org.apache.hadoop.io.Text;
6. import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
7. import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
8. import org.apache.hadoop.mapreduce.Partitioner;
9. import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
10. import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
11. import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
12. import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;
13.
14.
15. public class MergeSort {
16. /**
17. * @param args
18. * 输入多个文件，每个文件中的每行内容均为一个整数
19. * 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
20. */
21. //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
22. public static class Map extends Mapper<Object, Text, IntWritable, IntWritable>{
23.
24. private static IntWritable data = new IntWritable();
25. public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException,InterruptedException{
26. String text = value.toString();
27. data.set(Integer.parseInt(text));
28. context.write(data, new IntWritable(1));
29. }
30. }
31.
32. //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
33. public static class Reduce extends Reducer<IntWritable, IntWritable, IntWritable, IntWritable>{
34. private static IntWritable line_num = new IntWritable(1);
35. public void reduce(IntWritable key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException,InterruptedException{
36. for(IntWritable val : values){
37. context.write(line_num, key);
38. line_num = new IntWritable(line_num.get() + 1);
39. }
40. }
41. }
42.
43. //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
44. public static class Partition extends Partitioner<IntWritable, IntWritable>{
45. public int getPartition(IntWritable key, IntWritable value, int num_Partition){
46. int Maxnumber = 65223;//int型的最大数值
47. int bound = Maxnumber/num_Partition+1;
48. int keynumber = key.get();
49. for (int i = 0; i<num_Partition; i++){
50. if(keynumber<bound * (i+1) && keynumber>=bound * i){
51. return i;
52. }
53. }
54. return -1;
55. }
56. }
57.
58. public static void main(String[] args) throws Exception{
59. // TODO Auto-generated method stub
60. Configuration conf = new Configuration();
61. conf.set("fs.default.name","hdfs://localhost:9000");
62. String[] otherArgs = new String[]{"input","output"}; /* 直接设置输入参数 */
63. if (otherArgs.length != 2) {
64. System.err.println("Usage: wordcount <in><out>");
65. System.exit(2);
66. }
67. Job job = Job.getInstance(conf,"Merge and sort");
68. job.setJarByClass(MergeSort.class);
69. job.setMapperClass(Map.class);
70. job.setReducerClass(Reduce.class);
71. job.setPartitionerClass(Partition.class);
72. job.setOutputKeyClass(IntWritable.class);
73. job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
74. FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));
75. FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));
76. System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
77. }
78. }
运行结果：
图3：文件内容排序运行结果
（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
JAVA代码如下：
1. import java.io.IOException;
2. import java.util.*;
3.
4. import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
5. import org.apache.hadoop.fs.Path;
6. import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
7. import org.apache.hadoop.io.Text;
8. import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
9. import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
10. import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
11. import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
12. import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
13. import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;
14.
15. public class simple_data_mining {
16. public static int time = 0;
17.
18. /**
19. * @param args
20. * 输入一个child-parent的表格
21. * 输出一个体现grandchild-grandparent关系的表格
22. */
23. //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
24. public static class Map extends Mapper<Object, Text, Text, Text>{
25. public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException,InterruptedException{
26. String child_name = new String();
27. String parent_name = new String();
28. String relation_type = new String();
29. String line = value.toString();
30. int i = 0;
31. while(line.charAt(i) != ' '){
32. i++;
33. }
34. String[] values = {line.substring(0,i),line.substring(i+1)};
35. if(values[0].compareTo("child") != 0){
36. child_name = values[0];
37. parent_name = values[1];
38. relation_type = "1";//左右表区分标志
39. context.write(new Text(values[1]), new Text(relation_type+"+"+child_name+"+"+parent_name));
40. //左表
41. relation_type = "2";
42. context.write(new Text(values[0]), new Text(relation_type+"+"+child_name+"+"+parent_name));
43. //右表
44. }
45. }
46. }
47.
48. public static class Reduce extends Reducer<Text, Text, Text, Text>{
49. public void reduce(Text key, Iterable<Text> values,Context context) throws IOException,InterruptedException{
50. if(time == 0){ //输出表头
51. context.write(new Text("grand_child"), new Text("grand_parent"));
52. time++;
53. }
54. int grand_child_num = 0;
55. String grand_child[] = new String[10];
56. int grand_parent_num = 0;
57. String grand_parent[]= new String[10];
58. Iterator ite = values.iterator();
59. while(ite.hasNext()){
60. String record = ite.next().toString();
61. int len = record.length();
62. int i = 2;
63. if(len == 0) continue;
64. char relation_type = record.charAt(0);
65. String child_name = new String();
66. String parent_name = new String();
67. //获取value-list中value的child
68.
69. while(record.charAt(i) != '+'){
70. child_name = child_name + record.charAt(i);
71. i++;
72. }
73. i=i+1;
74. //获取value-list中value的parent
75. while(i<len){
76. parent_name = parent_name+record.charAt(i);
77. i++;
78. }
79. //左表，取出child放入grand_child
80. if(relation_type == '1'){
81. grand_child[grand_child_num] = child_name;
82. grand_child_num++;
83. }
84. else{//右表，取出parent放入grand_parent
85. grand_parent[grand_parent_num] = parent_name;
86. grand_parent_num++;
87. }
88. }
89.
90. if(grand_parent_num != 0 && grand_child_num != 0 ){
91. for(int m = 0;m<grand_child_num;m++){
92. for(int n=0;n<grand_parent_num;n++){
93. context.write(new Text(grand_child[m]), new Text(grand_parent[n]));
94. //输出结果
95. }
96. }
97. }
98. }
99. }
100. public static void main(String[] args) throws Exception{
101. // TODO Auto-generated method stub
102. Configuration conf = new Configuration();
103. conf.set("fs.default.name","hdfs://localhost:9000");
104. String[] otherArgs = new String[]{"input","output"}; /* 直接设置输入参数 */
105. if (otherArgs.length != 2) {
106. System.err.println("Usage: wordcount <in><out>");
107. System.exit(2);
108. }
109. Job job = Job.getInstance(conf,"Single table join");
110. job.setJarByClass(simple_data_mining.class);
111. job.setMapperClass(Map.class);
112. job.setReducerClass(Reduce.class);
113. job.setOutputKeyClass(Text.class);
114. job.setOutputValueClass(Text.class);
115. FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));
116. FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));
117. System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
118. }
119. }
运行结果：
图4：简单文件信息挖掘运行结果
出现的问题：
1、做第一个实验的时候，输出文件的内容是一长串文本：Apache License 2.0
图5：第一个实验文件合并去重输出结果
2、做第二个实验的时候忘记删除output输出文件夹导致程序运行报错
图6：第二个实验java程序运行报错
3、做第二个实验的时候,删除了output输出文件夹依然有报错：For input string = “”
图7：第二个实验java程序运行报错信息
解决方案（列出遇到的问题和解决办法，列出没有解决的问题）：
1、
图8：第一个实验的输入文件夹input当中的内容
上传输入文本到HDFS的时候，input文件夹还遗留了一个文本LICENSE.txt文件没有删除，导致这三个文本进行了合并操作，删除该文件后再运行java程序输出结果正确。
2、
再次运行程序，如果不删除上一次运行结束后的输出文件夹，就报错，每次手动去删除输出文件夹简直太麻烦了。在run()方法或者main()方法（视个人程序结构而定）中加入如下代码就可以让程序在运行时先自动删除与设定的输出文件夹同名的文件夹。
1. Path in = new Path(args1[0]);
2. Path out = new Path(args1[1]);
3. FileSystem fileSystem = FileSystem.get(new URI(in.toString()), new Configuration());
4. if (fileSystem.exists(out)) {
5. fileSystem.delete(out, true);
6. }
3、
报错的原因是map函数参数传入不匹配，其中一个输入文件多打了一个换行，相当于多传了一个空字符串，删除该换行，程序输出结果正常。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-468584.html
图9：第二个实验输入文件的内容文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-468584.html
到了这里，关于实验5：MapReduce 初级编程实践的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
