一、小文件优化
1.Mapper类
package com.css.combine; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; /**
* 思路？
* wordcount单词计数
* <单词,1>
*
* 数据传输
*
* KEYIN:数据的起始偏移量0~10 11~20 21~30
* VALUEIN:数据
*
* KEYOUT：mapper输出到reduce阶段 k的类型
* VALUEOUT：mapper输出到reduce阶段v的类型
* <China,1><Beijing,1><love,1>
*/
public class WordCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable>{
//key 起始偏移量 value 数据 context 上下文
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
// 1.读取数据
String line = value.toString();
// 2.切割 love Beijing
String[] words = line.split(" ");
// 3.循环的写到下一个阶段<love,1><Beijing,1>
for (String w : words) {
// 4.输出到reducer阶段
context.write(new Text(w), new IntWritable(1));
}
}
}
2.Reducer类
package com.css.combine; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer; public class WordCountReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>{ @Override
protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,
Context context) throws IOException, InterruptedException {
// 统计单词出现的次数
int sum = 0;
// 累加求和
for (IntWritable count : values) {
// 拿到值累加
sum += count.get();
}
// 结果输出
context.write(key, new IntWritable(sum));
}
}
3.Driver类
package com.css.combine; import java.io.IOException; 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.lib.input.CombineTextInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat; public class WordCountDriver {
public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
// 获取job信息
Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf);
// 获取jar包
job.setJarByClass(WordCountDriver.class);
// 获取自定义的mapper与reducer类
job.setMapperClass(WordCountMapper.class);
job.setReducerClass(WordCountReducer.class);
// 设置map输出的数据类型
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
// 设置reduce输出的数据类型（最终的数据类型）
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
// 指定运行的inputformat方式 默认的方式是textinputformat（小文件优化）
job.setInputFormatClass(CombineTextInputFormat.class);
CombineTextInputFormat.setMaxInputSplitSize(job, 4194304); // 最大4M
CombineTextInputFormat.setMinInputSplitSize(job, 3145728); // 最小3M
// 设置输入存在的路径与处理后的结果路径
FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("c:/in1024/"));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("c:/out1024/"));
// 提交任务
boolean rs = job.waitForCompletion(true);
System.out.println(rs ? 0 : 1);
}
}
二、分区
1.Mapper类
package com.css.flow.partition; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; /**
* 3631279850362 13726130503 00-FD-07-A4-72-B8:CMCC 120.196.100.82 www.itstaredu.com 教育网站 24 27 299 681 200
*
* 13726130503 299 681 980
*/
public class FlowCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, FlowBean>{
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
// 1.获取数据
String line = value.toString(); // 2.切割
String[] fields = line.split("\t"); // 3.封装对象 拿到关键字段 数据清洗
String phoneN = fields[1];
long upFlow = Long.parseLong(fields[fields.length - 3]);
long dfFlow = Long.parseLong(fields[fields.length - 2]); // 4.输出到reduce端
context.write(new Text(phoneN), new FlowBean(upFlow, dfFlow));
}
}
2.Reducer类
package com.css.flow.partition; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer; public class FlowCountReducer extends Reducer<Text, FlowBean, Text, FlowBean>{
@Override
protected void reduce(Text key, Iterable<FlowBean> values, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
// 1.相同手机号 的流量使用再次汇总
long upFlow_sum = 0;
long dfFlow_sum = 0; // 2.累加
for (FlowBean f : values) {
upFlow_sum += f.getUpFlow();
dfFlow_sum += f.getDfFlow();
}
FlowBean rs = new FlowBean(upFlow_sum, dfFlow_sum);
// 3.输出
context.write(key, rs);
}
}
3.封装类
package com.css.flow.partition; import java.io.DataInput;
import java.io.DataOutput;
import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.io.Writable; /**
* 封装类 数据的传输
*/
public class FlowBean implements Writable{
// 定义属性
private long upFlow;
private long dfFlow;
private long flowSum; public FlowBean() {
} // 流量累加
public FlowBean(long upFlow, long dfFlow) {
this.upFlow = upFlow;
this.dfFlow = dfFlow;
this.flowSum = upFlow + dfFlow;
} // 反序列化
@Override
public void readFields(DataInput in) throws IOException {
upFlow = in.readLong();
dfFlow = in.readLong();
flowSum = in.readLong();
} // 序列化
@Override
public void write(DataOutput out) throws IOException {
out.writeLong(upFlow);
out.writeLong(dfFlow);
out.writeLong(flowSum);
} @Override
public String toString() {
return upFlow + "\t" + dfFlow + "\t" + flowSum;
} public long getUpFlow() {
return upFlow;
} public void setUpFlow(long upFlow) {
this.upFlow = upFlow;
} public long getDfFlow() {
return dfFlow;
} public void setDfFlow(long dfFlow) {
this.dfFlow = dfFlow;
} public long getFlowSum() {
return flowSum;
} public void setFlowSum(long flowSum) {
this.flowSum = flowSum;
}
}
4.分区类
package com.css.flow.partition; import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Partitioner; public class PhoneNumPartitioner extends Partitioner<Text, FlowBean>{ // 根据手机号前三位进行分区
@Override
public int getPartition(Text key, FlowBean value, int numPartitions) {
// 获取手机号前三位
String phoneNum = key.toString().substring(0, 3);
// 分区
int partitioner = 4; if ("135".equals(phoneNum)) {
return 0;
}else if ("137".equals(phoneNum)) {
return 1;
}else if ("138".equals(phoneNum)) {
return 2;
}else if ("139".equals(phoneNum)) {
return 3;
}
return partitioner;
}
}
5.Driver类
package com.css.flow.partition; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat; public class FlowCountDriver {
public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
// 1.获取job信息
Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf); // 2.获取jar包
job.setJarByClass(FlowCountDriver.class); // 3.获取自定义的mapper与reducer类
job.setMapperClass(FlowCountMapper.class);
job.setReducerClass(FlowCountReducer.class); // 4.设置map输出的数据类型
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(FlowBean.class); // 5.设置reduce输出的数据类型（最终的数据类型）
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(FlowBean.class); // 设置自定义的分区类
// 自定义分区个数要大于分区数
job.setPartitionerClass(PhoneNumPartitioner.class);
job.setNumReduceTasks(5); // 6.设置输入存在的路径与处理后的结果路径
FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("c:/flow1020/in"));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("c:/flow1020/out")); // 7.提交任务
boolean rs = job.waitForCompletion(true);
System.out.println(rs ? 0 : 1);
}
}
6.输入的文件HTTP_20180313143750.dat
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3631279910362 13926435656 20-10-7A-28-CC-0A:CMCC 120.196.100.99 2 4 132 1512 200
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7.输出的文件
（1）part-r-00000
13502468823 735 11349 12084
13510439658 1116 954 2070
13560436326 1136 94 1230
13560436666 1136 94 1230
13560439658 918 4938 5856 （2）part-r-00001
13719199419 240 0 240
13726130503 299 681 980
13726238888 2481 24681 27162
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13926251106 240 0 240
13926435656 132 1512 1644 （5）part-r-00004
13480253104 120 1320 1440
13602846565 198 910 1108
13660577991 660 690 1350
15013685858 369 338 707
15889002119 938 380 1318
15920133257 316 296 612
18212575961 1527 2106 3633
18320173382 9531 212 9743
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