我是靠谱客的博主 谨慎火龙果,最近开发中收集的这篇文章主要介绍MapReduce例程-气象站-计算最低、最高温度,觉得挺不错的,现在分享给大家,希望可以做个参考。

概述

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> hot3.png

TemperatureMR.java

package cn.kissoft.hadoop.week05;
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 TemperatureMR {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        if (args.length != 2) {
            System.err.println("Usage: Temperature <input path> <output path>");
            System.exit(-1);
        }
        Job job = new Job();
        job.setJarByClass(TemperatureMR.class);
        job.setJobName("Max and min temperature");
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
        job.setMapperClass(TemperatureMapper.class);
        job.setReducerClass(TemperatureReducer.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}

TemperatureMapper.java

package cn.kissoft.hadoop.week05;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
public class TemperatureMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
    private static final int MISSING = 9999;
    @Override
    public void map(LongWritable key, Text value, Context context)
            throws IOException, InterruptedException {
        String line = value.toString();
        String year = line.substring(0, 4);
        int airTemperature = Integer.parseInt(line.substring(13, 19).trim());
        if (Math.abs(airTemperature) != MISSING) {
            context.write(new Text(year), new IntWritable(airTemperature));
        }
    }
}

MaxTemperatureReducer.java

package cn.kissoft.hadoop.week05;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
public class TemperatureReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
    @Override
    public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context)
            throws IOException, InterruptedException {
        int maxValue = Integer.MIN_VALUE;
        int minValue = Integer.MAX_VALUE;
        for (IntWritable value : values) {
            maxValue = Math.max(maxValue, value.get());
            minValue = Math.min(minValue, value.get());
        }
        context.write(key, new IntWritable(maxValue));
        context.write(key, new IntWritable(minValue));
    }
}

运行过程

[wukong@bd11 guide]$ hadoop jar pc.jar cn.kissoft.hadoop.week05.TemperatureMR ./ch02/1959.txt ./ch02/out/
Warning: $HADOOP_HOME is deprecated.
14/08/15 16:29:32 WARN mapred.JobClient: Use GenericOptionsParser for parsing the arguments. Applications should implement Tool for the same.
14/08/15 16:29:32 INFO input.FileInputFormat: Total input paths to process : 1
14/08/15 16:29:32 INFO util.NativeCodeLoader: Loaded the native-hadoop library
14/08/15 16:29:32 WARN snappy.LoadSnappy: Snappy native library not loaded
14/08/15 16:29:34 INFO mapred.JobClient: Running job: job_201408151617_0003
14/08/15 16:29:35 INFO mapred.JobClient:  map 0% reduce 0%
14/08/15 16:29:47 INFO mapred.JobClient:  map 100% reduce 0%
14/08/15 16:30:00 INFO mapred.JobClient:  map 100% reduce 100%
14/08/15 16:30:04 INFO mapred.JobClient: Job complete: job_201408151617_0003
14/08/15 16:30:04 INFO mapred.JobClient: Counters: 29
14/08/15 16:30:04 INFO mapred.JobClient:   Job Counters 
14/08/15 16:30:04 INFO mapred.JobClient:     Launched reduce tasks=1
14/08/15 16:30:04 INFO mapred.JobClient:     SLOTS_MILLIS_MAPS=14989
14/08/15 16:30:04 INFO mapred.JobClient:     Total time spent by all reduces waiting after reserving slots (ms)=0
14/08/15 16:30:04 INFO mapred.JobClient:     Total time spent by all maps waiting after reserving slots (ms)=0
14/08/15 16:30:04 INFO mapred.JobClient:     Launched map tasks=1
14/08/15 16:30:04 INFO mapred.JobClient:     Data-local map tasks=1
14/08/15 16:30:04 INFO mapred.JobClient:     SLOTS_MILLIS_REDUCES=12825
14/08/15 16:30:04 INFO mapred.JobClient:   File Output Format Counters 
14/08/15 16:30:04 INFO mapred.JobClient:     Bytes Written=19
14/08/15 16:30:04 INFO mapred.JobClient:   FileSystemCounters
14/08/15 16:30:04 INFO mapred.JobClient:     FILE_BYTES_READ=9180486
14/08/15 16:30:04 INFO mapred.JobClient:     HDFS_BYTES_READ=27544475
14/08/15 16:30:04 INFO mapred.JobClient:     FILE_BYTES_WRITTEN=13886908
14/08/15 16:30:04 INFO mapred.JobClient:     HDFS_BYTES_WRITTEN=19
14/08/15 16:30:04 INFO mapred.JobClient:   File Input Format Counters 
14/08/15 16:30:04 INFO mapred.JobClient:     Bytes Read=27544368
14/08/15 16:30:04 INFO mapred.JobClient:   Map-Reduce Framework
14/08/15 16:30:04 INFO mapred.JobClient:     Map output materialized bytes=4590240
14/08/15 16:30:04 INFO mapred.JobClient:     Map input records=444264
14/08/15 16:30:04 INFO mapred.JobClient:     Reduce shuffle bytes=4590240
14/08/15 16:30:04 INFO mapred.JobClient:     Spilled Records=1251882
14/08/15 16:30:04 INFO mapred.JobClient:     Map output bytes=3755646
14/08/15 16:30:04 INFO mapred.JobClient:     Total committed heap usage (bytes)=218865664
14/08/15 16:30:04 INFO mapred.JobClient:     CPU time spent (ms)=6280
14/08/15 16:30:04 INFO mapred.JobClient:     Combine input records=0
14/08/15 16:30:04 INFO mapred.JobClient:     SPLIT_RAW_BYTES=107
14/08/15 16:30:04 INFO mapred.JobClient:     Reduce input records=417294
14/08/15 16:30:04 INFO mapred.JobClient:     Reduce input groups=1
14/08/15 16:30:04 INFO mapred.JobClient:     Combine output records=0
14/08/15 16:30:04 INFO mapred.JobClient:     Physical memory (bytes) snapshot=322985984
14/08/15 16:30:04 INFO mapred.JobClient:     Reduce output records=2
14/08/15 16:30:04 INFO mapred.JobClient:     Virtual memory (bytes) snapshot=1455579136
14/08/15 16:30:04 INFO mapred.JobClient:     Map output records=417294

运行结果

[wukong@bd11 guide]$ hadoop fs -cat ./ch02/out/part-r-00000

Warning: $HADOOP_HOME is deprecated.
1959    418
1959    -400

截图


转载于:https://my.oschina.net/allman90/blog/301485

最后

以上就是谨慎火龙果为你收集整理的MapReduce例程-气象站-计算最低、最高温度的全部内容,希望文章能够帮你解决MapReduce例程-气象站-计算最低、最高温度所遇到的程序开发问题。

如果觉得靠谱客网站的内容还不错,欢迎将靠谱客网站推荐给程序员好友。

本图文内容来源于网友提供,作为学习参考使用,或来自网络收集整理,版权属于原作者所有。
点赞(48)

评论列表共有 0 条评论

立即
投稿
返回
顶部