我是靠谱客的博主 风中绿草,最近开发中收集的这篇文章主要介绍MR案例(2):学生排序(单字段排序、多字段排序)一、任务目标二、实行任务,觉得挺不错的,现在分享给大家,希望可以做个参考。

概述

文章目录

  • 一、任务目标
    • 1. 准备数据
  • 二、实行任务
    • 1. 创建Maven项目
    • 2. 添加相关依赖
    • 3. 创建日志属性文件
    • 4. 创建学生实体类
    • 5. 创建学生映射器类
    • 6. 创建学生归并器类
    • 7. 创建学生驱动类
    • 8. 启动学生驱动器类,查看结果


一、任务目标

  • MR案例:学生排序(单字段排序、多字段排序)

1. 准备数据

  • 创建sortstudent目录,在里面创建student.txt文件
    在这里插入图片描述
  • 创建/sortstudent/input目录,执行命令:hdfs dfs -mkdir -p /sortstudent/input
    在这里插入图片描述
  • 将文本文件student.txt,上传到HDFS的/sortstudent/input目录
    在这里插入图片描述

二、实行任务

1. 创建Maven项目

  • Maven项目 - SortStudent
    在这里插入图片描述

2. 添加相关依赖

  • 在pom.xml文件里添加hadoop和junit依赖
<dependencies>                                      
    <!--hadoop客户端-->                                
    <dependency>                                    
        <groupId>org.apache.hadoop</groupId>        
        <artifactId>hadoop-client</artifactId>      
        <version>3.3.4</version>                    
    </dependency>                                   
    <!--单元测试框架-->                                   
    <dependency>                                    
        <groupId>junit</groupId>                    
        <artifactId>junit</artifactId>              
        <version>4.13.2</version>                   
    </dependency>                                   
</dependencies>                                     

3. 创建日志属性文件

  • 在resources目录里创建log4j.properties文件
log4j.rootLogger=ERROR, stdout, logfile
log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n
log4j.appender.logfile=org.apache.log4j.FileAppender
log4j.appender.logfile.File=target/sortstudent.log
log4j.appender.logfile.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.logfile.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n

4. 创建学生实体类

  • 在net.kox.mr包里创建Student类
package net.kox.mr;

import org.apache.hadoop.io.WritableComparable;

import java.io.DataInput;
import java.io.DataOutput;
import java.io.IOException;

public class Student implements WritableComparable<Student> {

    private String name;
    private String gender;
    private int age;
    private String phone;
    private String major;

    public String getName() {
        return name;
    }

    public void setName(String name) {
        this.name = name;
    }

    public String getGender() {
        return gender;
    }

    public void setGender(String gender) {
        this.gender = gender;
    }

    public int getAge() {
        return age;
    }

    public void setAge(int age) {
        this.age = age;
    }

    public String getPhone() {
        return phone;
    }

    public void setPhone(String phone) {
        this.phone = phone;
    }

    public String getMajor() {
        return major;
    }

    public void setMajor(String major) {
        this.major = major;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return "Student{" +
                "name='" + name + ''' +
                ", gender='" + gender + ''' +
                ", age=" + age +
                ", phone='" + phone + ''' +
                ", major='" + major + ''' +
                '}';
    }

    public int compareTo(Student o) {
        return o.getAge() - this.getAge(); // 降序
    }

    public void write(DataOutput out) throws IOException {
        out.writeUTF(name);
        out.writeUTF(gender);
        out.writeInt(age);
        out.writeUTF(phone);
        out.writeUTF(major);
    }

    public void readFields(DataInput in) throws IOException {
        name = in.readUTF();
        gender = in.readUTF();
        age = in.readInt();
        phone = in.readUTF();
        major = in.readUTF();
    }
}

5. 创建学生映射器类

  • 在net.kox.mr里创建StudentMapper类
package net.kox.mr;

import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

import java.io.IOException;

public class StudentMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Student, NullWritable> {
    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context)
            throws IOException, InterruptedException {
        // 获取行内容
        String line = value.toString();
        // 按空格拆分得到字段数组
        String[] fields = line.split(" ");
        // 获取学生信息
        String name = fields[0];
        String gender = fields[1];
        int age = Integer.parseInt(fields[2]);
        String phone = fields[3];
        String major = fields[4];
        // 创建学生对象
        Student student = new Student();
        // 设置学生对象属性
        student.setName(name);
        student.setGender(gender);
        student.setAge(age);
        student.setPhone(phone);
        student.setMajor(major);
        // 写入键值对<student,null>
        context.write(student, NullWritable.get());
    }
}

6. 创建学生归并器类

package net.kox.mr;

import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

import java.io.IOException;

public class StudentReducer extends Reducer<Student, NullWritable, Text, NullWritable> {
    @Override
    protected void reduce(Student key, Iterable<NullWritable> values, Context context)
            throws IOException, InterruptedException {
        // 获取学生对象
        Student student = key;
        // 拼接学生信息
        String studentInfo = student.getName() + "t"
                + student.getGender() + "t"
                + student.getAge() + "t"
                + student.getPhone() + "t"
                + student.getMajor();
        // 写入键值对<studentInfo,null>
        context.write(new Text(studentInfo), NullWritable.get());
    }
}

7. 创建学生驱动类

  • 在net.kox.mr包里创建StudentDriver类
package net.kox.mr;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
import org.apache.hadoop.fs.FileStatus;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IOUtils;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
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;

import java.net.URI;

public class StudentDriver {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建配置对象
        Configuration conf = new Configuration();
        // 设置数据节点主机名属性
        conf.set("dfs.client.use.datanode.hostname", "true");

        // 获取作业实例
        Job job = Job.getInstance(conf);
        // 设置作业启动类
        job.setJarByClass(StudentDriver.class);

        // 设置Mapper类
        job.setMapperClass(StudentMapper.class);
        // 设置map任务输出键类型
        job.setMapOutputKeyClass(Student.class);
        // 设置map任务输出值类型
        job.setMapOutputValueClass(NullWritable.class);

        // 设置Reducer类
        job.setReducerClass(StudentReducer.class);
        // 设置reduce任务输出键类型
        job.setOutputKeyClass(Student.class);
        // 设置reduce任务输出值类型
        job.setOutputValueClass(NullWritable.class);

        // 定义uri字符串
        String uri = "hdfs://master:9000";
        // 创建输入目录
        Path inputPath = new Path(uri + "/sortstudent/input");
        // 创建输出目录
        Path outputPath = new Path(uri + "/sortstudent/output");

        // 获取文件系统
        FileSystem fs =  FileSystem.get(new URI(uri), conf);
        // 删除输出目录(第二个参数设置是否递归)
        fs.delete(outputPath, true);

        // 给作业添加输入目录(允许多个)
        FileInputFormat.addInputPath(job, inputPath);
        // 给作业设置输出目录(只能一个)
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, outputPath);

        // 等待作业完成
        job.waitForCompletion(true);

        // 输出统计结果
        System.out.println("======统计结果======");
        FileStatus[] fileStatuses = fs.listStatus(outputPath);
        for (int i = 1; i < fileStatuses.length; i++) {
            // 输出结果文件路径
            System.out.println(fileStatuses[i].getPath());
            // 获取文件系统数据字节输入流
            FSDataInputStream in = fs.open(fileStatuses[i].getPath());
            // 将结果文件显示在控制台
            IOUtils.copyBytes(in, System.out, 4096, false);
        }
    }
}


8. 启动学生驱动器类,查看结果

  • 运行StudentDriver 类
    在这里插入图片描述
  • 确实学生信息按照年龄降序排列了,但是做了一件我们不需要的去重,少了3条记录
  • 需要修改学生归并器类,遍历值迭代器,这样就不会去重了
    在这里插入图片描述
  • 再次运行StudentDriver 类
    在这里插入图片描述

最后

以上就是风中绿草为你收集整理的MR案例(2):学生排序(单字段排序、多字段排序)一、任务目标二、实行任务的全部内容,希望文章能够帮你解决MR案例(2):学生排序(单字段排序、多字段排序)一、任务目标二、实行任务所遇到的程序开发问题。

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