实现“idaehadoop红”的步骤和代码解释

1. 概述

在这篇文章中，我将向你介绍如何实现“idaehadoop红”。首先，我将给出整个过程的流程图和甘特图，然后逐步解释每个步骤需要做的事情以及对应的代码。

2. 流程图和甘特图

流程图

graph TD;
    A[启动Hadoop集群] --> B[创建HDFS目录];
    B --> C[上传文件到HDFS];
    C --> D[编写Hadoop程序];
    D --> E[提交Hadoop任务];
    E --> F[等待Hadoop任务完成];

甘特图

gantt
    title 实现“idaehadoop红”进度表

    section 环境准备
    创建HDFS目录           :a1, 2022-01-01, 3d
    上传文件到HDFS         :a2, after a1, 2d

    section 编写和运行Hadoop程序
    编写Hadoop程序         :a3, after a2, 5d
    提交Hadoop任务         :a4, after a3, 1d
    等待Hadoop任务完成     :a5, after a4, 2d

3. 步骤解释和代码

步骤 1: 启动Hadoop集群

在开始之前，确保你已经正确安装和配置了Hadoop集群。启动Hadoop集群的命令为：

start-dfs.sh
start-yarn.sh

步骤 2: 创建HDFS目录

在HDFS上创建一个目录，用于存储相关文件。使用以下命令创建目录：

hdfs dfs -mkdir /idaehadoop

步骤 3: 上传文件到HDFS

将需要处理的文件上传到HDFS上的指定目录。使用以下命令上传文件：

hdfs dfs -put localfile /idaehadoop/input

其中，localfile为本地文件路径，/idaehadoop/input为HDFS上的目标路径。

步骤 4: 编写Hadoop程序

编写一个Java程序，实现你的具体需求。这个程序需要继承Hadoop的Mapper和Reducer类，并实现相应的map和reduce函数。以下是一个简单的例子：

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.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

public class WordCount {

  public static class TokenizerMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{

    private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
    private Text word = new Text();

    public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
      StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
      while (itr.hasMoreTokens()) {
        word.set(itr.nextToken());
        context.write(word, one);
      }
    }
  }

  public static class IntSumReducer extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> {

    private IntWritable result = new IntWritable();

    public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
      int sum = 0;
      for (IntWritable val : values) {
        sum += val.get();
      }
      result.set(sum);
      context.write(key, result);
    }
  }

  public static void main(String[] args) throws Exception {
    Configuration conf = new Configuration();
    Job job = Job.getInstance(conf, "word count");
    job.setJarByClass(WordCount.class);
    job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
    job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
    job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
    job.setOutputKeyClass(Text.class);
    job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
    FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
    FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
    System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
  }
}

在这个例子中，我们使用了WordCount作为程序的入口。TokenizerMapper类继承了Mapper类，并实现了map函数。`