wordcount代码

参考http://www.cnblogs.com/xia520pi/archive/2012/05/16/2504205.html

package org.apache.hadoop.examples;

import java.io.IOException;

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.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;

import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;

public class WordCount {

　　public static class TokenizerMapper

　　　　　　extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{  //继承org.apache.hadoop.mapreduce包中Mapper类，并重写其map方法

　　　　　　private final static IntWritable one = new IntWritable(1);   //Mapper<KEYIN,VALUEIN,KEYOUT,VALUEOUT>

　　　　　　private Text word = new Text();

　　　　　　public void map(Object key, Text value, Context context)  //Called once for each key/value pair in the input split

　　　　　　　　throws IOException, InterruptedException {  //value值存储的是文本文件中的一行（以回车符为行结束标记），而key值为该行的首字母相对于文本文件的首地址的偏移量

　　　　　　　　StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());    //拆分成单词

　　　　　　　　while (itr.hasMoreTokens()) {

　　　　　　　　word.set(itr.nextToken());

　　　　　　　　context.write(word, one);  //输出<word，1>

//系统自动对map结果进行排序等处理，reduce输入例 （asd,1-1-1)

　　public static class IntSumReducer

　　　　　　extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> {  //Reducer<KEYIN,VALUEIN,KEYOUT,VALUEOUT>

　　　　　　private IntWritable result = new IntWritable();

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

　　　　　　　　　　 throws IOException, InterruptedException {   //reducer输入为Map过程输出，<key,values>中key为单个单词，而values是对应单词的计数值

　　　　　　　　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();

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

　　　　if (otherArgs.length != 2) {

　　　　　　System.err.println(“Usage: wordcount <in> <out>”);

　　　　　　System.exit(2);

　　　　Job job = new Job(conf, “word count”);

　　　　job.setJarByClass(WordCount.class);

　　　　job.setMapperClass(TokenizerMapper.class); //setMapperClass：设置Mapper，默认为IdentityMapper

　　　　job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);

　　　　job.setReducerClass(IntSumReducer.class);//setReducerClass：设置Reducer，默认为IdentityReducer

　　　　job.setOutputKeyClass(Text.class);

　　　　job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

　　　　FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));//FileInputFormat.addInputPath：设置输入文件的路径，可以是一个文件，一个路径，一个通配符。可以被调用多次添加多个路径

　　　　FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));//FileOutputFormat.setOutputPath：设置输出文件的路径，在job运行前此路径不应该存在

　　　　System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);

//setInputFormat：设置map的输入格式，默认为TextInputFormat，key为LongWritable, value为Text

setNumMapTasks：设置map任务的个数，此设置通常不起作用，map任务的个数取决于输入的数据所能分成的input split的个数

setMapRunnerClass：设置MapRunner, map task是由MapRunner运行的，默认为MapRunnable，其功能为读取input split的一个个record，依次调用Mapper的map函数

setMapOutputKeyClass和setMapOutputValueClass：设置Mapper的输出的key-value对的格式

setOutputKeyClass和setOutputValueClass：设置Reducer的输出的key-value对的格式

setPartitionerClass和setNumReduceTasks：设置Partitioner，默认为HashPartitioner，其根据key的hash值来决定进入哪个partition，每个partition被一个reduce task处理，所以partition的个数等于reduce task的个数

setOutputFormat：设置任务的输出格式，默认为TextOutputFormat