Hadoop中如何实现分组
发表于:2026-11-03 作者:千家信息网编辑
千家信息网最后更新 2026年11月03日,这篇文章主要为大家展示了"Hadoop中如何实现分组",内容简而易懂,条理清晰,希望能够帮助大家解决疑惑,下面让小编带领大家一起研究并学习一下"Hadoop中如何实现分组"这篇文章吧。package
千家信息网最后更新 2026年11月03日Hadoop中如何实现分组
这篇文章主要为大家展示了"Hadoop中如何实现分组",内容简而易懂,条理清晰,希望能够帮助大家解决疑惑,下面让小编带领大家一起研究并学习一下"Hadoop中如何实现分组"这篇文章吧。
package grounp;import java.io.DataInput;import java.io.DataOutput;import java.io.IOException;import java.net.URI;import java.net.URISyntaxException;import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;import org.apache.hadoop.fs.Path;import org.apache.hadoop.io.LongWritable;import org.apache.hadoop.io.RawComparator;import org.apache.hadoop.io.Text;import org.apache.hadoop.io.WritableComparable;import org.apache.hadoop.io.WritableComparator;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;/** * 自定义分组 * 初始结果: * 3 3 * 3 2 * 3 1 * 2 2 * 2 1 * 1 1 * 输出结果: 1 1 2 2 3 3 * @author Xr * */public class groupApp { public static final String INPUT_PATH = "hdfs://hadoop:9000/data"; public static final String OUTPUT_PATH = "hdfs://hadoop:9000/datas"; public static void main(String[] args)throws Exception{ Configuration conf = new Configuration(); existsFile(conf); Job job = new Job(conf, groupApp.class.getName()); FileInputFormat.setInputPaths(job, INPUT_PATH); job.setMapperClass(MyMapper.class); //自定义键 job.setMapOutputKeyClass(NewKey.class); job.setMapOutputValueClass(LongWritable.class); //自定义分组 job.setGroupingComparatorClass(NewGroupCompator.class); job.setReducerClass(MyReducer.class); job.setOutputKeyClass(LongWritable.class); job.setOutputValueClass(LongWritable.class); FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(OUTPUT_PATH)); job.waitForCompletion(true); } private static void existsFile(Configuration conf) throws IOException, URISyntaxException { FileSystem fs = FileSystem.get(new URI(OUTPUT_PATH),conf); if(fs.exists(new Path(OUTPUT_PATH))){ fs.delete(new Path(OUTPUT_PATH),true); } }}class MyMapper extends Mapper{ @Override protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException { String string = value.toString(); String[] split = string.split("\t"); NewKey k2 = new NewKey(); k2.set(Long.parseLong(split[0]),Long.parseLong(split[1])); context.write(k2, new LongWritable(Long.parseLong(split[1]))); }}class MyReducer extends Reducer{ @Override protected void reduce(NewKey key2, Iterable values,Context context) throws IOException, InterruptedException { long max = Long.MIN_VALUE; for(LongWritable v2 : values){ long l = v2.get(); if(l>max){ max = l; } } context.write(new LongWritable(key2.first),new LongWritable(max)); }} class NewKey implements WritableComparable{ long first; long second; @Override public void write(DataOutput out) throws IOException { out.writeLong(this.first); out.writeLong(this.second); } public void set(long parseLong, long parseLong2) { this.first = parseLong; this.second = parseLong2; } @Override public void readFields(DataInput in) throws IOException { this.first = in.readLong(); this.second = in.readLong(); } @Override public int compareTo(NewKey o) { if(this.first==o.first){ if(this.second < o.second){ return -1; }else if(this.second == o.second){ return 0; }else{ return 1; } }else{ if(this.first < o.first){ return -1; }else{ return 1; } } }}class NewGroupCompator implements RawComparator{ @Override public int compare(NewKey o1, NewKey o2) { return 0; } /** * 比较字节数组中指定的字节序列的大小 * @param b1 第一个参与比较的字节数组 * @param s1 第一个参与比较的字节数组的开始位置 * @param l1 第一个参与比较的字节数组的字节长度 * @param b2 第二个参与比较的字节数组 * @param s2 第二个参与比较的字节数组的开始位置 * @param l2 第二个参与比较的字节数组的字节长度 * @return */ @Override public int compare(byte[] b1, int s1, int l1, byte[] b2, int s2, int l2) { return WritableComparator.compareBytes(b1, s1, 8, b2, s2, 8); }} 以上是"Hadoop中如何实现分组"这篇文章的所有内容,感谢各位的阅读!相信大家都有了一定的了解,希望分享的内容对大家有所帮助,如果还想学习更多知识,欢迎关注行业资讯频道!
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