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大数据实验MAPREDUCE编程实现文件合并和去重操作

   2025-07-17 11
导读

在大数据处理中,MapReduce编程模型是一种常用的数据处理框架。它允许用户编写程序来处理大规模数据集,将数据分割成多个任务并行执行,然后合并结果。在这个问题中,我们将实现一个MapReduce程序,用于合并和去重文件。

在大数据处理中,MapReduce编程模型是一种常用的数据处理框架。它允许用户编写程序来处理大规模数据集,将数据分割成多个任务并行执行,然后合并结果。在这个问题中,我们将实现一个MapReduce程序,用于合并和去重文件。

首先,我们需要创建一个Mapper类,它将接收输入数据并将其映射为键值对。在这个例子中,我们将使用文件名作为键,文件内容作为值。

```java

public class FileMerger extends Mapper {

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

private Text word = new Text();

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

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

for (String word : words) {

context.write(word, one);

}

}

}

```

接下来,我们需要创建一个Reducer类,它将接收来自Mapper的键值对,并计算它们的总和。在这个例子中,我们将使用一个计数器来跟踪每个单词的出现次数。

```java

public class WordCounter extends Reducer {

private IntWritable count = new IntWritable();

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

int sum = 0;

for (IntWritable val : values) {

sum += val.get();

}

context.write(key, count);

}

}

```

最后,我们需要创建一个主类来运行我们的MapReduce程序。在这个例子中,我们将使用Hadoop的FileSystem类来读取和写入文件。

大数据实验MAPREDUCE编程实现文件合并和去重操作

```java

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 Main {

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

Configuration conf = new Configuration();

Job job = Job.getInstance(conf, "WordCount");

job.setJarByClass(Main.class);

job.setMapperClass(FileMerger.class);

job.setCombinerClass(WordCounter.class);

job.setReducerClass(WordCounter.class);

job.setOutputKeyClass(Text.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);

}

}

```

要运行这个程序,你需要提供两个参数:输入文件的路径和输出文件的路径。例如,如果你有一个名为"input.txt"的文件,你可以通过以下命令运行程序:

```bash

java Main input.txt output.txt

```

这个程序将会读取"input.txt"文件中的每一行,将其分割成单词,然后使用Mapper类将它们合并为一个列表。然后,Reducer类将计算每个单词的出现次数,并将结果写入"output.txt"文件。

 
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