搭配 MapReduce 與 HDInsight 上的 Apache Hadoop
瞭解如何在 HDInsight 叢集上執行 MapReduce 作業。
範例數據
HDInsight 提供儲存在 /example/data
和 /HdiSamples
目錄中的各種範例數據集。 這些目錄位於叢集的預設記憶體中。 在本檔中,我們使用 /example/data/gutenberg/davinci.txt
檔案。 此檔案包含的 Leonardo da Vinci
筆記本。
範例 MapReduce
HDInsight 叢集隨附 MapReduce 字數計數應用程式範例。 此範例位於 /example/jars/hadoop-mapreduce-examples.jar
叢集的預設記憶體上。
下列 Java 程式代碼是檔案中包含的 hadoop-mapreduce-examples.jar
MapReduce 應用程式來源:
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);
}
}
如需撰寫您自己的 MapReduce 應用程式的指示,請參閱 開發適用於 HDInsight 的 Java MapReduce 應用程式。
執行 MapReduce
HDInsight 可以使用各種方法來執行HiveQL作業。 使用下表來決定哪一種方法適合您,然後遵循逐步解說的連結。
請使用此項目... | ...若要這樣做 | ...來自此 用戶端作業系統 |
---|---|---|
SSH | 透過 SSH 使用 Hadoop 命令 | Linux、Unix、 MacOS X 或 Windows |
捲曲 | 使用 REST 從遠端提交作業 | Linux、Unix、 MacOS X 或 Windows |
Windows PowerShell | 使用 Windows PowerShell 從遠端提交作業 | Windows |
下一步
若要深入瞭解如何在 HDInsight 中使用數據,請參閱下列檔: