Hadoop MapReduce在Linux如何编写

Hadoop MapReduce 是一种编程模型，用于处理和生成大数据集。要在 Linux 上编写 Hadoop MapReduce 程序，你需要遵循以下步骤：

1. 安装 Hadoop：首先，确保你已经在 Linux 系统上安装了 Hadoop。你可以从官方网站下载并安装适合你的系统的 Hadoop 版本。

2. 设置环境变量：在 ~/.bashrc 或 ~/.bash_profile 文件中添加以下内容，以便在终端中使用 Hadoop 命令：

   export HADOOP_HOME=/path/to/hadoop
   export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin
   

   将 /path/to/hadoop 替换为你的 Hadoop 安装路径。然后运行 source ~/.bashrc 或 source ~/.bash_profile 使更改生效。

3. 编写 MapReduce 程序：使用 Java 编写 MapReduce 程序。你需要创建一个类，该类包含 map() 和 reduce() 方法。以下是一个简单的示例：

   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.LongWritable;
   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;
   
   public class WordCount {
   
       public static class TokenizerMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
           private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
           private Text word = new Text();
   
           public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
               String[] words = value.toString().split("\\s+");
               for (String w : words) {
                   word.set(w);
                   context.write(word, one);
               }
           }
       }
   
       public static class IntSumReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
           private IntWritable result = new IntWritable();
   
           public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> 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, "word count");
           job.setJarByClass(WordCount.class);
           job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
           job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
           job.setReducerClass(IntSumReducer.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);
       }
   }
   

   这个示例程序实现了简单的单词计数功能。

4. 编译和打包：使用 javac 和 jar 命令编译和打包你的 MapReduce 程序。例如：

   javac -classpath `hadoop classpath` WordCount.java
   jar cf wordcount.jar WordCount*.class
   

5. 运行 MapReduce 程序：使用 hadoop jar 命令在 Hadoop 上运行你的程序。例如：

   hadoop jar wordcount.jar WordCount /input/path /output/path
   

   将 /input/path 和 /output/path 替换为你的输入和输出文件路径。

这就是在 Linux 上编写 Hadoop MapReduce 程序的基本步骤。你可以根据自己的需求修改示例程序，以实现更复杂的功能。