WordCount词频统计

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本关任务

词频统计是最能体现MapReduce思想的程序，结构简单，上手容易。

词频统计的大致功能是：统计单个或者多个文本文件中每个单词出现的次数，并将每个单词及其出现频率按照<k，v>键值对的形式输出，其基本执行流程如下图所示：

由图可知：

1. 输入文本（可以不只一个），按行提取文本文档的单词，形成行<k1，v1>键值对，具体形式很多，例如<行数，字符偏移>等；
2. 通过Spliting将<k1，v1>细化为单词键值对<k2，v2>；
3. Map分发到各个节点，同时将<k2，v2>归结为list(<k2，v2>)；
4. 在进行计算统计前，先用Shuffing将相同主键k2归结在一起形成<k2，list(v2)>；
5. Reduce阶段直接对<k2， list(v2)> 进行合计得到list(<k3，v3>)并将结果返回主节点。

主节点对预设文本文档进行词频统计，并将最终结果输出。

注：输入和输出事先已经预定，只要比较输出是否达到预期即可判断是否达到要求。

相关知识

MapReduce采用”分而治之”的思想，把对大规模数据集的操作，分发给一个主节点管理下的各个分节点共同完成，然后通过整合各个节点的中间结果，得到最终结果。MapReduce框架负责处理了并行编程中分布式存储、工作调度、负载均衡、容错均衡、容错处理以及网络通信等复杂问题。将处理过程高度抽象为两个函数：map和reduce。

map负责把任务分解成多个任务；
reduce负责把分解后多任务处理的结果汇总起来。

注：MapReduce处理的数据集必须可以分解成许多小的数据集，而且每一个小数据集都可以完全并行地进行处理。不是关系型数据库，而是结构化的。

map处理阶段

对于给定的待处理文本文档，其map阶段的处理如下：

通过Text对象，获取文本文档的内容。
逐行处理文档，将单词提取出来。
每个单词为key，对应的value设为1，将<k2,v2>对输出。

关键性说明：

1. map阶段的处理，主要是如何对文本进行逐行的单词分割，从而获取单词，以及将键值对分发到各个节点（此处由hadoop隐性提供，用户先不必关心hdfs存储过程）。

2. 可以参考的单词分割提取代码模板如下：

public void map(Object key,Text value,Context context)throws IOException,InterruptedException
{//对文本内容对象value进行分割StringTokenizer itr=new StringTokenizer(valu e.toString());    while(itr.hasMoreTokens()) {String word=itr.nextToken();/*获取分割好的单词*//*可以在该循环体中，使用获取好的单词word变量进行key和value的设定。*/}
}

reduce处理阶段

在Wordcount的reduce阶段，主要是将每个单词的数量统计出来，包括：

在各个节点并行循环统计每个单词出现的次数。
将各个节点的结果汇总以list(<k3,v3>)的形式输出。

reduce函数参考模板：

public void reduce(Object key,Iterable<IntWritable> values,Context context)throws IOException, InterruptedException
{int count=0;for(IntWritable itr:vlaues){count+=itr.get();  /*循环统计*/}/*统计完成后，将结果输出.....*/
}

编程要求

本关的编程任务是补全右侧代码片段中map和reduce函数中的代码，具体要求及说明如下：

在主函数main中已初始化hadoop的系统设置，包括hadoop运行环境的连接。

在main函数中，已经设置好了待处理文档路径（即input），以及结果输出路径（即output）。

在main函数中，已经声明了job对象，程序运行的工作调度已经设定好。

本关只要求在map和reduce函数的指定区域进行代码编写，其他区域请勿改动。

测试说明

以下是测试样例：

测试输入样例数据集：文本文档test1.txt和test2.txt

文档test1.txt中的内容为：

tale as old as timetrue as it can bebeauty and the beast

文档test2.txt中的内容为：

 ever just the sameever as before
beauty and the beast

预期输出result.txt文档中的内容为：
and 2
as 4
beast 2
beauty 2
before 1
can 1
ever 2
it 1
just 1
old 1
same 1
tale 1
the 3
time 1
true 1

注：由于启动服务、编译等耗时，以及MapReduce过程资源消耗较大，评测时间较长（30s左右）！

请耐心等待！相信自己！通往成功的路上不会太久！

建议完成本关后尝试在本机上根据相关指导搭建环境运行程序，这样理解更深刻！

合抱之木，生于毫末；九层之台，起于累土！复杂源于简单，要想铸就高楼大厦必须打牢基础！

开始你的任务吧，祝你成功！

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代码参考

import java.io.IOException; import java.util.StringTokenizer;     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.Mapper; import   org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer; import   org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat; import   org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat; import   org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;   public classWordCount    { 	/*  	* MapReduceBase类:实现Mapper和Reducer接口的基类      	*Mapper接口：   	*   WritableComparable接口：实现WritableComparable的类可以相互比较。所有被用作key的类要实现此接口。 */     public static class TokenizerMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{  	/* 	*LongWritable,IntWritable,Text是Hadoop中实现的用于封装Java数据类型的类，这些类实现了WritableComparable接口，*都能够被串行化，便于在分布式环境中进行数据交换，可以视为long,int,String数据类型的替代。 	*/    private final static IntWritable one = new IntWritable(1);   private Text word = new Text();//Text实现了BinaryComparable类，可以作为key值/* 	* Mapper接口中的map方法：  	* void map(K1 key, V1 value,    OutputCollector<K2,V2> output, Reporter reporter) 	*   映射一个单个的输入<K1,V1>对到一个中间输出<K2,V2>对  	*   中间输出对不需要和输入对是相同的类型，输入对可以映射到0个或多个输出对。 	 	*   OutputCollector接口：收集Mapper和Reducer输出的<K,V>对。  	*   OutputCollector接口的collect(k, v)方法:增加一个(k,v)对到output  	* Reporter   用于报告整个应用的运行进度*/  public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {/** 原始数据（以test1.txt为例）：* 	tale as old as time 		true as it can be 		beauty and the beast 		map阶段，数据如下形式作为map的输入值：key为偏移量 			<0  tale as old as time><21 world java hello> 			<39 you me too>	*//*** 解析(Spliting)后以得到键值对<K2,V2>（仅以test1.txt为例）* 格式如下：前者是键值，后者数字是值* tale 1* as 1* old 1* as 1* time 1* true 1* as 1* it 1* can 1* be 1* beauty 1* and 1* the 1* beast 1* 这些键值对作为map的输出数据*///****请补全map函数内容****// 	/*********begin*********/StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString()); while (itr.hasMoreTokens()) {word.set(itr.nextToken());context.write(word, one);}/*********end**********/}   }    public static class IntSumReducer extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> {    private IntWritable result = new IntWritable();/* 	 *    reduce过程是对输入键值对洗牌（Shuffing）形成<K2,list(V2)>格式数据（仅以test1.txt为例)： 	 *  (tablie [1]) 	 * (as [1,1,1]) 	 * (old [1]) 	 * (time [1]) 	 * (true[1]) 	 * (it [1]) 	 * (can [1]) 	 * (be [1]) 	 * (beauty [1]) 	 *   (and [1]) 	 * (the [1]) 	 * (beast [1]) 	 * 作为reduce的输入 	 *  	 */   public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {    //****请补全reduce对<k2， list（v2）> 进行合计得到list（<k3，v3>）过程****///*********begin*********/int sum = 0;for (IntWritable val : values) {sum += val.get();}result.set(sum);context.write(key, result);/*********end**********///****请将list（<k3，v3>）统计输出****///*********begin*********//*********end**********/ 	} }   public static void main(String[]    args) throws Exception { 	  /*** JobConf：map/reduce的job配置类，向hadoop框架描述map-reduce执行的工作 * 构造方法：JobConf()、JobConf(Class exampleClass)、JobConf(Configuration conf)等 */      Configuration conf = new Configuration();    String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();/* 	* 需要配置输入和输出的HDFS的文件路径参数 	* 可以使用"Usage:    wordcount <in><out>"实现程序运行时动态指定输入输出 	*/    if (otherArgs.length != 2) {System.err.println("Usage: wordcount <in> <out>");System.exit(2);    }    Job job = new Job(conf, "word count");//Job(Configuration conf,String jobName)设置job名称   job.setJarByClass(WordCount.class);//为job设置Mapper类/*********begin*********///****请为job设置Mapper类****//    job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);//为job设置Combiner类//****请为job设置Reduce类****//    job.setReducerClass(IntSumReducer.class);//****请设置输出key的参数类型****//    job.setOutputKeyClass(Text.class);//****请设置输出value的类型****//job.setOutputValueClass(IntWritable.class);/*********end**********/FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));//为map-reduce任务设置InputFormat实现类，设置输入路径   FileOutputFormat.setOutputPath(job, newPath(otherArgs[1]));//为map-reduce任务设置OutputFormat实现类，设置输出路径   System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);   } }

纯代码

import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;
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.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;
public class WordCount {public static class TokenizerMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{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 {StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());while (itr.hasMoreTokens()) {word.set(itr.nextToken());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();String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();if (otherArgs.length != 2) {System.err.println("Usage: wordcount <in> <out>");System.exit(2);}Job job = new Job(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(otherArgs[0]));FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);}
}