使用 VSCode 編寫(xiě) WordCount

vscode 安裝 Java 開(kāi)發(fā)擴(kuò)展

安裝 Extension Pack for Java 擴(kuò)展,其包含了一系列 java 開(kāi)發(fā)所需要的擴(kuò)展

安裝 Maven

brew install maven

創(chuàng)建 WordCount 項(xiàng)目

VSCode 控制臺(tái)中輸入 Maven:Create Meaven Project朗徊,基于 maven-archetype-quickstart 創(chuàng)建 wordcount 項(xiàng)目

pom.xml 中添加 hadoop-core 首妖、hadoop-common 依賴(lài)

<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
  xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/maven-v4_0_0.xsd">
  <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
  <groupId>com.henryme</groupId>
  <artifactId>wordcount</artifactId>
  <packaging>jar</packaging>
  <version>1.0-SNAPSHOT</version>
  <name>wordcount</name>
  <url>http://maven.apache.org</url>
  
  <dependencies>
    
    <dependency>
      <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
      <artifactId>hadoop-core</artifactId>
      <version>1.2.1</version>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
      <artifactId>hadoop-common</artifactId>
      <version>3.3.4</version>
    </dependency>
  </dependencies>
</project>

代碼實(shí)現(xiàn)

MapReduce 任務(wù)過(guò)程可以分為兩個(gè)處理階段:map 階段和 reduce 階段,每個(gè)階段都已鍵值對(duì)作為輸入和輸出爷恳。

例如對(duì)于字符串 a a b悯搔,我們期望 WordCount 計(jì)算的最終結(jié)果是:

a 2
b 1

map 函數(shù)的輸出為

a 1
a 1
b 1

然后 reduce 階段對(duì)同個(gè) key 的 value 進(jìn)行累加异雁,得到最終結(jié)果

Mapper 類(lèi)實(shí)現(xiàn)

public static class TokenizerMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> {
    private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
    private Text word = new Text();
    
    @Override
    protected void map(Object key, Text value, Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>.Context context)
            throws IOException, InterruptedException {
        StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
        while (itr.hasMoreTokens()) {
            word.set(itr.nextToken());
            context.write(word, one);
        }
    }
}

Reducer 類(lèi)實(shí)現(xiàn)

public static class IntSumReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
    private IntWritable result = new IntWritable();

    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,
            Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>.Context context) throws IOException, InterruptedException {
        int sum = 0;
        for (IntWritable val : values) {
            sum += val.get();
        }
        result.set(sum);
        context.write(key, result);
    }
}

WordCount 實(shí)現(xiàn)

public static void main(String[] args) throws Exception {
    if (args.length != 2) {
        System.err.println("Usage: WordCount <input path> <output path>");
        System.exit(-1);
    }

    Job job = new Job();
    job.setJobName("word count");
    job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
    job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
    job.setOutputKeyClass(Text.class);
    job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
    FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
    FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));

    System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}

運(yùn)行

VSCode 運(yùn)行時(shí)趋箩,可以在 launch.json 文件中添加如下配置

{
    "type": "java",
    "name": "Launch WordCount",
    "request": "launch",
    "mainClass": "com.henryme.WordCount",
    "projectName": "wordcount",
    "args": [
        "~/Desktop/input",
        "~/Desktop/output",
    ]
}

WordCount 的計(jì)算結(jié)果存儲(chǔ)在 output/part-r-00000 文件中

問(wèn)題與解決

運(yùn)行出現(xiàn) Type 'org/apache/hadoop/metrics2/lib/DefaultMetricsSystem' (current frame, stack[2]) is not assignab 報(bào)錯(cuò)

hadoop-core 和 hadoop-common 依賴(lài)順序問(wèn)題,pom.xml 中調(diào)換二者順序解決

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