大数据第三课-WordCount 本地运行和集群运行

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        <!-- https://mvnrepository.com/artifact/junit/junit -->
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            <groupId>junit</groupId>
            <artifactId>junit</artifactId>
            <version>4.11</version>
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            <version>7.0.0</version>
            <scope>test</scope>
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    <build>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
                <version>3.0</version>
                <configuration>
                    <source>1.8</source>
                    <target>1.8</target>
                    <encoding>UTF-8</encoding>
                    <!--   <verbal>true</verbal>-->
                </configuration>
            </plugin>

            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>maven-shade-plugin</artifactId>
                <version>2.4.3</version>
                <executions>
                    <execution>
                        <phase>package</phase>
                        <goals>
                            <goal>shade</goal>
                        </goals>
                        <configuration>
                            <minimizeJar>true</minimizeJar>
                        </configuration>
                    </execution>
                </executions>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import java.io.IOException;

/**
 * 自定义mapper类需要继承Mapper，有四个泛型，
 * keyin: k1   行偏移量 Long
 * valuein: v1   一行文本内容   String
 * keyout: k2   每一个单词   String
 * valueout : v2   1         int
 * 在hadoop当中没有沿用Java的一些基本类型，使用自己封装了一套基本类型
 * long ==>LongWritable
 * String ==> Text
 * int ==> IntWritable
 *
 */
public class MyMapper extends Mapper<LongWritable,Text,Text,IntWritable> {
    /**
     * 继承mapper之后，覆写map方法，每次读取一行数据，都会来调用一下map方法
     * @param key：对应k1
     * @param value:对应v1
     * @param context 上下文对象。承上启下，承接上面步骤发过来的数据，通过context将数据发送到下面的步骤里面去
     * @throws IOException
     * @throws InterruptedException
     * k1   v1
     * 0；hello,world
     *
     * k2 v2
     * hello 1
     * world   1
     */
    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        //获取我们的一行数据
        String line = value.toString();
        String[] split = line.split(",");
        Text text = new Text();
        IntWritable intWritable = new IntWritable(1);
        for (String word : split) {
            //将每个单词出现都记做1次
            //key2 Text类型
            //v2 IntWritable类型
            text.set(word);
            //将我们的key2 v2写出去到下游
            context.write(text,intWritable);
        }
    }
}

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

import java.io.IOException;

public class MyReducer extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> {
    //第三步：分区   相同key的数据发送到同一个reduce里面去，相同key合并，value形成一个集合
    /**
     * 继承Reducer类之后，覆写reduce方法
     * @param key
     * @param values
     * @param context
     * @throws IOException
     * @throws InterruptedException
     */
    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        int result = 0;
        for (IntWritable value : values) {
            //将我们的结果进行累加
            result += value.get();
        }
        //继续输出我们的数据
        IntWritable intWritable = new IntWritable(result);
        //将我们的数据输出
        context.write(key,intWritable);
    }
}

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.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;
import org.apache.hadoop.util.Tool;
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;

/*
这个类作为mr程序的入口类，这里面写main方法
 */
public class WordCount extends Configured implements Tool {
    /**
     * 实现Tool接口之后，需要实现一个run方法，
     * 这个run方法用于组装我们的程序的逻辑，其实就是组装八个步骤
     *
     * @param args
     * @return
     * @throws Exception
     */
    @Override
    public int run(String[] args) throws Exception {
        //获取Job对象，组装我们的八个步骤，每一个步骤都是一个class类
        Configuration conf = super.getConf();
        Job job = Job.getInstance(conf, "mrdemo1");

        //实际工作当中，程序运行完成之后一般都是打包到集群上面去运行，打成一个jar包
        //如果要打包到集群上面去运行，必须添加以下设置
        job.setJarByClass(WordCount.class);

        //第一步：读取文件，解析成key,value对，k1:行偏移量 v1：一行文本内容
        job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
        //指定我们去哪一个路径读取文件
        TextInputFormat.addInputPath(job, new Path("file:///E:\\BigDataCode\\Java\\data\\wc\\input"));
        //第二步：自定义map逻辑，接受k1   v1 转换成为新的k2   v2输出
        job.setMapperClass(MyMapper.class);
        //设置map阶段输出的key,value的类型，其实就是k2 v2的类型
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
        //第三步到六步：分区，排序，规约，分组都省略
        //第七步：自定义reduce逻辑
        job.setReducerClass(MyReducer.class);
        //设置key3 value3的类型
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
        //第八步：输出k3 v3 进行保存
        job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);
        //一定要注意，输出路径是需要不存在的，如果存在就报错
        TextOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("file:///E:\\BigDataCode\\Java\\data\\wc\\out_result"));
        //提交job任务
        boolean b = job.waitForCompletion(true);
        return b ? 0 : 1;
        /***
         * 第一步：读取文件，解析成key,value对，k1   v1
         * 第二步：自定义map逻辑，接受k1   v1 转换成为新的k2   v2输出
         * 第三步：分区。相同key的数据发送到同一个reduce里面去，key合并，value形成一个集合
         * 第四步：排序   对key2进行排序。字典顺序排序
         * 第五步：规约 combiner过程 调优步骤 可选
         * 第六步：分组
         * 第七步：自定义reduce逻辑接受k2   v2 转换成为新的k3   v3输出
         * 第八步：输出k3 v3 进行保存
         *
         *
         */
    }

    /*
    作为程序的入口类
      */
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration configuration = new Configuration();
        configuration.set("hello", "world");
        //提交run方法之后，得到一个程序的退出状态码
        int run = ToolRunner.run(configuration, new WordCount(), args);
        //根据我们 程序的退出状态码，退出整个进程
        System.exit(run);
    }

}

 yarn jar yarn-1.0-SNAPSHOT.jar com.yyy.wordcount.WordCount