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3.2 设计思路

    计算学生平均成绩是一个仿"WordCount"例子，用来重温一下开发MapReduce程序的流程。程序包括两部分的内容：Map部分和Reduce部分，分别实现了map和reduce的功能。

    Map处理的是一个纯文本文件，文件中存放的数据时每一行表示一个学生的姓名和他相应一科成绩。Mapper处理的数据是由InputFormat分解过的数据集，其中InputFormat的作用是将数据集切割成小数据集InputSplit，每一个InputSlit将由一个Mapper负责处理。此外，InputFormat中还提供了一个RecordReader的实现，并将一个InputSplit解析成<key,value>对提供给了map函数。InputFormat的默认值是TextInputFormat，它针对文本文件，按行将文本切割成InputSlit，并用LineRecordReader将InputSplit解析成<key,value>对，key是行在文本中的位置，value是文件中的一行。

    Map的结果会通过partion分发到Reducer，Reducer做完Reduce操作后，将通过以格式OutputFormat输出。

    Mapper最终处理的结果对<key,value>，会送到Reducer中进行合并，合并的时候，有相同key的键/值对则送到同一个Reducer上。Reducer是所有用户定制Reducer类地基础，它的输入是key和这个key对应的所有value的一个迭代器，同时还有Reducer的上下文。Reduce的结果由Reducer.Context的write方法输出到文件中。

3.3 程序代码

    程序代码如下所示：

 

package com.hebut.mr;

 

import java.io.IOException;

import java.util.Iterator;

import java.util.StringTokenizer;

 import org.apache.hadoop.conf.Configuration;

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.input.TextInputFormat;

import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;

import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;

public class Score {

    public static class Map extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {

        // 实现map函数

        public void map(LongWritable key, Text value, Context context)

                throws IOException, InterruptedException {

            // 将输入的纯文本文件的数据转化成String

            String line = value.toString();

            // 将输入的数据首先按行进行分割

            StringTokenizer tokenizerArticle = new StringTokenizer(line, "\n");

            // 分别对每一行进行处理

            while (tokenizerArticle.hasMoreElements()) {

                // 每行按空格划分

                StringTokenizer tokenizerLine = new StringTokenizer(tokenizerArticle.nextToken());

                String strName = tokenizerLine.nextToken();// 学生姓名部分

                String strScore = tokenizerLine.nextToken();// 成绩部分

                Text name = new Text(strName);

                int scoreInt = Integer.parseInt(strScore);

                // 输出姓名和成绩

                context.write(name, new IntWritable(scoreInt));

            }

        }

 

    }

 

    public static class Reduce extends

            Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {

        // 实现reduce函数

        public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,

                Context context) throws IOException, InterruptedException {

            int sum = 0;

            int count = 0;

            Iterator<IntWritable> iterator = values.iterator();

            while (iterator.hasNext()) {

                sum += iterator.next().get();// 计算总分

                count++;// 统计总的科目数

            }

            int average = (int) sum / count;// 计算平均成绩

            context.write(key, new IntWritable(average));

        }

    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {

        Configuration conf = new Configuration();

        // 这句话很关键

        conf.set("mapred.job.tracker", "192.168.1.2:9001");

 

        String[] ioArgs = new String[] { "score_in", "score_out" };

        String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, ioArgs).getRemainingArgs();

        if (otherArgs.length != 2) {

            System.err.println("Usage: Score Average <in> <out>");

            System.exit(2);

        }

        Job job = new Job(conf, "Score Average");