一、簡介

求和是統計中最常使用到的，現在使用Mapreduce在海量數據中統計數據的求和。

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二、例子

（1）實例描述
給出三個文件，每個文件中都存儲了若干個數值，求所有數值中的求和。

樣例輸入： ???????????????????????????????????????????
1）file1： ?

1 2 3 7 9 -99 2

2）file2： ?

11 2 23 17 9 199 22

3）file3： ?

21 12 3 17 2 39 12

?期望輸出：

314

?

（2）問題分析
實現統計海量數據的求和，不能將所有的數據加載到內存，計算只能使用類似外部排序的方式，加載一部分數據統計求和，接著加載另一部分進行統計。

（3）實現步驟

1）Map過程?
????首先使用默認的TextInputFormat類對輸入文件進行處理，得到文本中每行的偏移量及其內容。顯然，Map過程首先必須分析輸入的<key,value>對，得到數值，然后在mapper中統計單個分塊的求和。

2）Reduce過程?
????經過map方法處理后，Reduce過程將獲取每個mapper的求和進行統計，分行統計出總的求和。

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（3）關鍵代碼

package com.mk.mapreduce;import org.apache.commons.lang.StringUtils; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.NullWritable; 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 java.io.IOException; import java.net.URI;public class SumValue {public static class SumValueMapper extends Mapper<LongWritable, Text, IntWritable, NullWritable> {private int sumValue = 0;@Overrideprotected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {if (StringUtils.isBlank(value.toString())) {System.out.println("空白行");return;}int v = Integer.parseInt(value.toString().trim());sumValue = sumValue + v;}@Overrideprotected void cleanup(Context context) throws IOException, InterruptedException {context.write( new IntWritable(sumValue), NullWritable.get());}}public static class SumValueReducer extends Reducer< IntWritable, NullWritable,IntWritable, NullWritable> {private int sumValue = 0;@Overrideprotected void reduce(IntWritable key, Iterable<NullWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {int v = key.get();sumValue = sumValue + v;}@Overrideprotected void cleanup(Context context) throws IOException, InterruptedException {context.write( new IntWritable(sumValue), NullWritable.get());}}public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {String uri = "hdfs://192.168.150.128:9000";String input = "/sumValue/input";String output = "/sumValue/output";Configuration conf = new Configuration();if (System.getProperty("os.name").toLowerCase().contains("win"))conf.set("mapreduce.app-submission.cross-platform", "true");FileSystem fileSystem = FileSystem.get(URI.create(uri), conf);Path path = new Path(output);fileSystem.delete(path, true);Job job = new Job(conf, "SumValue");job.setJar("./out/artifacts/hadoop_test_jar/hadoop-test.jar");job.setJarByClass(SumValue.class);job.setMapperClass(SumValueMapper.class);job.setReducerClass(SumValueReducer.class);job.setMapOutputKeyClass(IntWritable.class);job.setMapOutputValueClass(NullWritable.class);job.setOutputKeyClass(IntWritable.class);job.setOutputValueClass(NullWritable.class);FileInputFormat.addInputPaths(job, uri + input);FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(uri + output));boolean ret = job.waitForCompletion(true);System.out.println(job.getJobName() + "-----" + ret);} }

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的Hadoop入门（二十一）Mapreduce的求和程序的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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