标签：hadoop mapreduce java 分布式计算
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最近几天一直在看hadoop相关的书籍，目前稍微有点感觉，自己就仿照着WordCount程序自己编写了一个统计关联商品。
需求描述：
根据超市的销售清单，计算商品之间的关联程度（即统计同时买A商品和B商品的次数）。
数据格式：
超市销售清单简化为如下格式：一行表示一个清单，每个商品采用 "," 分割，如下图所示：
需求分析：
采用hadoop中的mapreduce对该需求进行计算。
map函数主要拆分出关联的商品，输出结果为 key为商品A，value为商品B，对于第一条三条结果拆分结果如下图所示：
这里为了统计出和A、B两件商品想关联的商品，所以商品A、B之间的关系输出两条结果即 A-B、B-A。
reduce函数分别对和商品A相关的商品进行分组统计，即分别求value中的各个商品出现的次数，输出结果为key为商品A|商品B，value为该组合出现的次数。针对上面提到的5条记录，对map输出中key值为R的做下分析：
通过map函数的处理，得到如下图所示的记录：
reduce中对map输出的value值进行分组计数，得到的结果如下图所示
将商品A B作为key，组合个数作为value输出，输出结果如下图所示：
对于需求的实现过程的分析到目前就结束了，下面就看下具体的代码实现
代码实现：
关于代码就不做详细的介绍，具体参照代码之中的注释吧。
package com;
import java.io.IOException;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map.Entry;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.conf.Configured;
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;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;
import org.apache.hadoop.util.Tool;
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;
public class Test extends Configured implements Tool{
/**
* map类，实现数据的预处理
* 输出结果key为商品A value为关联商品B
* @author lulei
*/
public static class MapT extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> {
public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException{
String line = value.toString();
if (!(line == null || "".equals(line))) {
//分割商品
String []vs = line.split(",");
//两两组合，构成一条记录
for (int i = 0; i < (vs.length - 1); i++) {
if ("".equals(vs[i])) {//排除空记录
continue;
}
for (int j = i+1; j < vs.length; j++) {
if ("".equals(vs[j])) {
continue;
}
//输出结果
context.write(new Text(vs[i]), new Text(vs[j]));
context.write(new Text(vs[j]), new Text(vs[i]));
}
}
}
}
}
/**
* reduce类，实现数据的计数
* 输出结果key 为商品A|B value为该关联次数
* @author lulei
*/
public static class ReduceT extends Reducer<Text, Text, Text, IntWritable> {
private int count;
/**
* 初始化
*/
public void setup(Context context) {
//从参数中获取最小记录个数
String countStr = context.getConfiguration().get("count");
try {
this.count = Integer.parseInt(countStr);
} catch (Exception e) {
this.count = 0;
}
}
public void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException{
String keyStr = key.toString();
HashMap<String, Integer> hashMap = new HashMap<String, Integer>();
//利用hash统计B商品的次数
for (Text value : values) {
String valueStr = value.toString();
if (hashMap.containsKey(valueStr)) {
hashMap.put(valueStr, hashMap.get(valueStr) + 1);
} else {
hashMap.put(valueStr, 1);
}
}
//将结果输出
for (Entry<String, Integer> entry : hashMap.entrySet()) {
if (entry.getValue() >= this.count) {//只输出次数不小于最小值的
context.write(new Text(keyStr + "|" + entry.getKey()), new IntWritable(entry.getValue()));
}
}
}
}
@Override
public int run(String[] arg0) throws Exception {
// TODO Auto-generated method stub
Configuration conf = getConf();
conf.set("count", arg0[2]);
Job job = new Job(conf);
job.setJobName("jobtest");
job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(Text.class);
job.setMapperClass(MapT.class);
job.setReducerClass(ReduceT.class);
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(arg0[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(arg0[1]));
job.waitForCompletion(true);
return job.isSuccessful() ? 0 : 1;
}
/**
* @param args
*/
public static void main(String[] args) {
// TODO Auto-generated method stub
if (args.length != 3) {
System.exit(-1);
}
try {
int res = ToolRunner.run(new Configuration(), new Test(), args);
System.exit(res);
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
}
}
将程序打包成jar文件，上传到机群之中。将测试数据也上传到HDFS分布式文件系统中。
命令运行截图如下图所示：
运行结束后查看相应的HDFS文件系统，如下图所示：
到此一个完整的mapreduce程序就完成了，关于hadoop的学习，自己还将继续~
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