MapReduce編程開發(fā)實例——詞頻統(tǒng)計過程

對MapReduce的編程思想和模型有了了解以后，下面我們借助MapReduce編程的一個典型案例——詞頻統(tǒng)計， 來學習實現(xiàn)MapReduce編程開發(fā)。

假設我們有兩個文本文件，這兩個文本文件位于HDFS中，文件如1，2所示：

文件1 text1.txt

Hello World

Hello Hadoop

Hello itcast

Hadoop MapReduce

MapReduce Spark

根據(jù)MapReduce編程模型，那么單詞計數(shù)的實現(xiàn)過程，如圖1所示。

圖1 詞頻統(tǒng)計過程

在圖1演示中，首先，MapReduce通過默認組件TextInputFormat將待處理的數(shù)據(jù)文件（如text1.txt和text2.txt），把每一行的數(shù)據(jù)都轉(zhuǎn)變?yōu)?lt;key，value>鍵值對（其中，對應key為偏移量，value為這一行的文本內(nèi)容）；其次，調(diào)用Map()方法，將單詞進行切割并進行計數(shù)，輸出鍵值對作為Reduce階段的輸入鍵值對；最后，調(diào)用Reduce()方法將單詞匯總、排序后，通過TextOutputFormat組件輸出到結(jié)果文件中。

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