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第七篇：经典案例：数据去重
需求
去除掉海量文件中的存在着的重复数据，并将结果输出到单个文件中。
比如有文件1中有以下数据：
hello
my
name
文件2中有以下数据
my
name
is
文件3中有以下数据
name
is
fangmeng
那么结果文件的内容应当如下(顺序不保证一致)：
hello
my
name
is
fangmeng
方案制定
Map阶段：
1. 获取到输入后，按照默认原则切分输入。
2. 将切分后的value设置为map中间输出的key，而map中间输出的value为空值。
Shuffle阶段让具有相同的key的map中间输出汇集到同一个reduce节点上
Reduce阶段：
将获取到的键值对的第一个键取出，作为reduce输出的键，值依然为空，或者你也可以输出键值对的个数。
注意是第一个键。因为会传递过来很多键值对 - 他们都有同样的键，只用选取第一个键就够了。
这和其他案例中需要依次遍历Shuffle阶段传递过来的中间键值对进行计算的模式是不同的。
代码示例
1 package org.apache.hadoop.examples; 2 3 import java.io.IOException; 4 5 //导入各种Hadoop包 6 import org.apache.hadoop.conf.Configuration; 7 import org.apache.hadoop.fs.Path; 8 import org.apache.hadoop.io.Text; 9 import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;10 import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;11 import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;12 import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;13 import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;14 import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;15 16 // 主类17 public class Dedup {18 19 // Mapper类20 public static class Map extends Mapper<Object, Text, Text, Text>{21 22 // new一个值为空的Text对象23 private static Text line = new Text();24 25 // 实现map函数26 public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {27 28 // 将切分后的value作为中间输出的key29 line = value;30 context.write(line, new Text(""));31 }32 }33 34 // Reducer类35 public static class Reduce extends Reducer<Text,Text,Text,Text> {36 37 // 实现reduce函数38 public void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {39 40 // 仅仅输出第一个Key41 context.write(key, new Text(""));42 }43 }44 45 // 主函数46 public static void main(String[] args) throws Exception {47 48 // 获取配置参数49 Configuration conf = new Configuration();50 String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();51 52 // 检查命令语法53 if (otherArgs.length != 2) {54 System.err.println("Usage: Dedup <in> <out>");55 System.exit(2);56 }57 58 // 定义作业对象59 Job job = new Job(conf, "Dedup");60 // 注册分布式类61 job.setJarByClass(Dedup.class);62 // 注册Mapper类63 job.setMapperClass(Map.class);64 // 注册合并类65 job.setCombinerClass(Reduce.class);66 // 注册Reducer类67 job.setReducerClass(Reduce.class);68 // 注册输出格式类69 job.setOutputKeyClass(Text.class);70 job.setOutputValueClass(Text.class);71 // 设置输入输出路径72 FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));73 FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));74 75 // 运行程序76 System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);77 }78 }
运行结果
小结
去重在日志分析中有非常广泛的应用，本例也是MapReduce程序的一个经典范例。
第七篇：经典案例：数据去重
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