Verwenden von MapReduce mit Apache Hadoop in HDInsight

Erfahren Sie, wie MapReduce-Aufträge in HDInsight-Clustern ausgeführt werden.

Beispieldaten

HDInsight enthält verschiedene Beispieldatasets, die in den Verzeichnissen /example/data und /HdiSamples gespeichert sind. Diese Verzeichnisse befinden sich im Standardspeicher für den Cluster. In diesem Artikel wird die Datei /example/data/gutenberg/davinci.txt verwendet. Diese Datei enthält die Notizbücher von Leonardo da Vinci.

MapReduce-Beispiel

Eine MapReduce-Beispielanwendung zum Zählen von Wörtern ist in Ihrem HDInsight-Cluster enthalten. Dieses Beispiel befindet sich unter /example/jars/hadoop-mapreduce-examples.jar im Standardspeicher für Ihren Cluster.

Der folgende Java-Code ist die Quelle der in der Datei hadoop-mapreduce-examples.jar enthaltenen MapReduce-Anwendung:

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>{

    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();
    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);
    job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
    job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
    job.setOutputKeyClass(Text.class);
    job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
    FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));
    FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));
    System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}

Anweisungen zum Schreiben eigener MapReduce-Anwendungen finden Sie unter Entwickeln von Java MapReduce-Anwendungen für HDInsight.

Ausführen von MapReduce

HDInsight kann HiveQL-Aufträge mithilfe verschiedener Methoden ausführen. Die folgende Tabelle hilft Ihnen bei der Entscheidung, welche Methode für Sie geeignet ist. Folgen Sie anschließend dem Link für eine exemplarische Vorgehensweise.

Nächste Schritte

Weitere Informationen zum Arbeiten mit Daten in HDInsight finden Sie in den folgenden Artikeln:

• Entwickeln von Java MapReduce-Programmen für HDInsight

• Verwenden von Apache Hive mit HDInsight