大数据实验MAPREDUCE编程实现文件合并和去重操作

在大数据处理中，MapReduce编程模型是一种常用的处理大规模数据集的方法。其中，MapReduce任务通常分为两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。在这个问题中，我们需要实现一个MapReduce程序，用于合并和去重文件。

首先，我们需要创建一个MapReduce程序。在这个程序中，我们将使用Mapper类来处理输入数据，并生成中间结果。然后，我们将使用Reducer类来处理这些中间结果，并生成最终的结果。

以下是一个简单的示例代码：

```java

import java.io.*;

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.lib.input.FileInputFormat;

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

public class MergedAndDeduplicated {

public static class MergeAndDeduplicateMapper extends Mapper {

private final static IntWritable one = new IntWritable(1);

private Text word = new Text();

@Override

protected void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {

String[] words = value.toString().split(" ");

for (String word : words) {

context.write(word, one);

}

}

}

public static class MergeAndDeduplicateReducer extends Reducer {

private IntWritable result = new IntWritable();

@Override

protected void reduce(Text key, Iterable values, Context context) throws IOException, InterruptedException {

int sum = 0;

for (IntWritable val : values) {

sum += val.get();

}

result.set(sum);

context.write(key, result);

}

}

public static void main(String[] args) throws Exception {

Configuration conf = new Configuration();

Job job = Job.getInstance(conf, "Merge and Deduplicate");

job.setJarByClass(MergedAndDeduplicated.class);

job.setMapperClass(MergeAndDeduplicateMapper.class);

job.setCombinerClass(MergeAndDeduplicateReducer.class);

job.setReducerClass(MergeAndDeduplicateReducer.class);

job.setOutputKeyClass(IntWritable.class);

job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));

FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));

System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);

}

}

```

在这个示例中，我们创建了一个名为`MergeAndDeduplicate`的类，该类包含两个主要的类：`MergeAndDeduplicateMapper`和`MergeAndDeduplicateReducer`。`MergeAndDeduplicateMapper`类负责将输入数据分割成单词，并将每个单词作为键值对写入输出。`MergeAndDeduplicateReducer`类负责计算所有键值对的值的总和，并将结果作为键值对写入输出。

在`main`方法中，我们设置了MapReduce作业的配置，包括输入路径、输出路径、输入格式、输出格式等。然后，我们调用`Job.waitForCompletion()`方法等待作业完成，并根据作业的输出结果判断作业是否成功执行。

要运行这个程序，你需要提供一个输入文件和一个输出文件的路径。例如，如果你的输入文件是`input.txt`，输出文件是`output.txt`，你可以这样运行程序：`java MergedAndDeduplicated input.txt output.txt`。