MapReduce gebruiken in Apache Hadoop in HDInsight

Meer informatie over het uitvoeren van MapReduce-taken op HDInsight-clusters.

Voorbeeldgegevens

HDInsight biedt verschillende voorbeeldgegevenssets, die zijn opgeslagen in de map en /HdiSamples in de /example/data map. Deze mappen bevinden zich in de standaardopslag voor uw cluster. In dit document gebruiken we het /example/data/gutenberg/davinci.txt bestand. Dit bestand bevat de notebooks van Leonardo da Vinci.

Voorbeeld van MapReduce

Een voorbeeld van een MapReduce-toepassing voor het tellen van woorden is opgenomen in uw HDInsight-cluster. Dit voorbeeld bevindt zich in /example/jars/hadoop-mapreduce-examples.jar de standaardopslag voor uw cluster.

De volgende Java-code is de bron van de MapReduce-toepassing in het hadoop-mapreduce-examples.jar bestand:

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);
    }
}

Zie Java MapReduce-toepassingen ontwikkelen voor HDInsight voor instructies voor het schrijven van uw eigen MapReduce-toepassingen.

De MapReduce uitvoeren

HDInsight kan HiveQL-taken uitvoeren met behulp van verschillende methoden. Gebruik de volgende tabel om te bepalen welke methode geschikt is voor u en volg vervolgens de koppeling voor een overzicht.

Volgende stappen

Zie de volgende documenten voor meer informatie over het werken met gegevens in HDInsight:

• Java MapReduce-programma's ontwikkelen voor HDInsight

• Apache Hive gebruiken met HDInsight