从零开始创建一个 Hadoop 3 程序

简介

在开始之前，让我们先了解一下整个过程的流程。下表列出了创建一个 Hadoop 3 程序的步骤：

下面，我们将逐步指导你完成每一个步骤。

步骤 1：配置 Hadoop 环境

在开始创建 Hadoop 3 程序之前，你需要先配置好你的 Hadoop 环境。这包括安装和配置 Hadoop，设置相关环境变量等。这个过程超出了本文的范围，但你可以参考 Hadoop 的官方文档来完成这一步骤。

步骤 2：创建 Maven 项目

接下来，你需要创建一个 Maven 项目，用于管理你的 Hadoop 3 程序的依赖和构建。你可以使用以下命令来创建 Maven 项目：

mvn archetype:generate -DgroupId=com.example.hadoop3 -DartifactId=hadoop3-demo -DarchetypeArtifactId=maven-archetype-quickstart -DinteractiveMode=false

这个命令将会创建一个名为 hadoop3-demo 的 Maven 项目。

步骤 3：编写 Hadoop Mapper

Mapper 是 Hadoop 3 程序中的一个组件，用于将输入数据转换为键值对。在你的 Maven 项目的 src/main/java/com/example/hadoop3 目录下创建一个名为 WordCountMapper.java 的 Java 文件，并编写以下代码：

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

public class WordCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, LongWritable> {

    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        // 将输入数据按照空格分割为单词
        String[] words = value.toString().split(" ");
        
        // 遍历每个单词，并输出为键值对
        for (String word : words) {
            context.write(new Text(word), new LongWritable(1));
        }
    }
}

这段代码创建了一个名为 WordCountMapper 的 Mapper 类，并重写了其 map 方法。该方法将输入数据按照空格分割为单词，并将每个单词输出为键值对。

步骤 4：编写 Hadoop Reducer

Reducer 是 Hadoop 3 程序中的另一个组件，用于对 Mapper 输出的键值对进行聚合和处理。在同样的目录下创建一个名为 WordCountReducer.java 的 Java 文件，并编写以下代码：

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

public class WordCountReducer extends Reducer<Text, LongWritable, Text, LongWritable> {

    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable<LongWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        int sum = 0;
        
        // 对每个单词的计数进行累加
        for (LongWritable value : values) {
            sum += value.get();
        }
        
        // 输出最终的单词计数结果
        context.write(key, new LongWritable(sum));
    }
}

这段代码创建了一个名为 WordCountReducer 的 Reducer 类，并重写了其 reduce 方法。该方法对每个单词的计数进行累加，并输出最终的单词计数结果。

步骤 5：编写 Hadoop Driver

Driver 是 Hadoop 3 程序中的主类，用于配置和启动 MapReduce 任务。在同样的目录下创建一个名为 WordCountDriver.java 的 Java 文件，并编写以下代码：

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import