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MapReduce 编程：检索特定群体搜索记录和定义分片操作

一、实验目标

1. 熟悉MapReduce编程涉及的主要类和接口的含义和用法
2. 熟练掌握Mapper类，Reducer类和main函数的编写
3. 熟练掌握在本地测试方法
4. 熟练掌握集群上进行分布式程序测试

二、实验要求及注意事项

1. 给出每个实验的主要实验步骤、实现代码和测试效果截图。
2. 对本次实验工作进行全面的总结分析。
3. 所有程序需要本地测试和集群测试，给出相应截图。
4. 建议工程名，类名或包名等做适当修改，显示个人学号或者姓名

三、实验内容及步骤

实验任务1：检索特定偏好用户和群体操作：使用mapreduce编程，读取文本文件sogou.500w.utf8，查找搜索过“仙剑奇侠传”用户的uid，利用mapreduce的特性对uid进行去重并输出，实现效果参考图1。

图1 搜索过“仙剑奇侠传”用户的uid及搜索次数输出结果

主要实现步骤和运行效果图：

（1）进入虚拟机并启动Hadoop集群，完成文件上传。
（2）启动Eclipse客户端，新建一个java工程；在该工程中创建package，导入jar包，完成环境配置，依次创建包、Mapper类，Reducer类和主类等；

（3）完成代码编写。

SearchMap

package hadoop;
import java.io.*;
import org.apache.hadoop.mapreduce.*;
import org.apache.hadoop.io.*;public class WjwSearchMap extends Mapper<Object, Text, Text, Text>{public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException,InterruptedException{String arr[] = value.toString().split("\t");if(arr != null && arr.length==6){String uid = arr[1];String keyword = arr[2];if(keyword.indexOf("仙剑奇侠")>=0){context.write(new Text(uid), new Text(keyword));}}}
}

SearchReduce

package hadoop;
import org.apache.hadoop.io.*;
import org.apache.hadoop.mapreduce.*;
import java.io.*;public class WjwSearchReduce extends Reducer<Text, Text, Text, IntWritable>{@SuppressWarnings("unused")protected void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException{int s=0;for(Text word:values){s++;}context.write(key, new IntWritable(s));}
}

SearchMain

package hadoop;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.*;
import org.apache.hadoop.conf.*;
import org.apache.hadoop.io.*;
import org.apache.hadoop.fs.*;@SuppressWarnings("unused")
public class WjwSearchMain {@SuppressWarnings("deprecation")public static void main(String[] args) throws IllegalArgumentException,IOException,ClassNotFoundException,InterruptedException{if(args.length != 2 || args == null){System.out.println("please input args");}Job job = new Job(new Configuration(), "WjwSearchMain");job.setJarByClass(WjwSearchMain.class);job.setMapperClass(WjwSearchMap.class);job.setReducerClass(WjwSearchReduce.class);job.setOutputKeyClass(Text.class);job.setOutputValueClass(Text.class);FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));System.exit(job.waitForCompletion(true)?0:1);}
}

（4）测试程序，并查看输出结果。

实验任务2：MapReduce自定义分片（Split）操作：使用mapreduce编程，设置mr过程中Map Task读取文件时的split大小。实现效果：

主要实现步骤和运行效果图：

（1）进入虚拟机并启动Hadoop集群，完成文件上传。
（2）启动Eclipse客户端，新建一个java工程；在该工程中创建package，导入jar包，完成环境配置，依次创建包、Mapper类，Reducer类和主类等；

（3）完成代码编写。

SplitMap

package hadoop;
import java.io.*;
import org.apache.hadoop.mapreduce.*;
import org.apache.hadoop.io.*;public class WjwSplitMap extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException,InterruptedException{String arr[] = value.toString().split("\t");if(arr != null && arr.length==6){String uid = arr[1];String keyword = arr[2];if(keyword.indexOf("电影")>=0){context.write(new Text(uid), new IntWritable(1));}}}
}

SplitMain

package hadoop;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.*;
import org.apache.hadoop.conf.*;
import org.apache.hadoop.io.*;
import org.apache.hadoop.fs.*;@SuppressWarnings("unused")
public class WjwSplitMain {@SuppressWarnings("deprecation")public static void main(String[] args) throws IllegalArgumentException,IOException,ClassNotFoundException,InterruptedException{if(args.length != 2 || args == null){System.out.println("please input args");}Job job = new Job(new Configuration(), "WjwSplitMain");job.setJarByClass(WjwSplitMain.class);job.setMapperClass(WjwSplitMap.class);job.setNumReduceTasks(0);job.setOutputKeyClass(Text.class);job.setOutputValueClass(IntWritable.class);FileInputFormat.setMinInputSplitSize(job, 256*1024*1024);FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));System.exit(job.waitForCompletion(true)?0:1);}
}

（4）测试程序，并查看输出结果。

附：系列文章

实验	文章目录	直达链接
实验01	Hadoop安装部署	https://want595.blog.csdn.net/article/details/132767284
实验02	HDFS常用shell命令	https://want595.blog.csdn.net/article/details/132863345
实验03	Hadoop读取文件	https://want595.blog.csdn.net/article/details/132912077
实验04	HDFS文件创建与写入	https://want595.blog.csdn.net/article/details/133168180
实验05	HDFS目录与文件的创建删除与查询操作	https://want595.blog.csdn.net/article/details/133168734
实验06	SequenceFile、元数据操作与MapReduce单词计数	https://want595.blog.csdn.net/article/details/133926246
实验07	MapReduce编程：数据过滤保存、UID 去重	https://want595.blog.csdn.net/article/details/133947981
实验08	MapReduce 编程：检索特定群体搜索记录和定义分片操作	https://want595.blog.csdn.net/article/details/133948849
实验09	MapReduce 编程：join操作和聚合操作	https://want595.blog.csdn.net/article/details/133949148
实验10	MapReduce编程：自定义分区和自定义计数器	https://want595.blog.csdn.net/article/details/133949522