这篇文章主要介绍“hadoop的map函数使用方法是什么”，在日常操作中，相信很多人在hadoop的map函数使用方法是什么问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”hadoop的map函数使用方法是什么”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！
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大表关联小表时可以使用hadoop的DistributedCache把小标缓存到内存中，由hadoop分发这些内存到每台需要map操作的服务器上进行数据的清洗，关联。
例如有这样一份数据用户登陆信息login：
1,0,20121213
2,0,20121213
3,1,20121213
4,1,20121213
1,0,20121114
第一列是用户id，二列是性别，第三列是登陆时间 。
需要将表中的用户id，替换成用户的名字，性别替换成汉字，然后统计他的登陆次数。
其中users表为：
1,张三,hubei
3,王五,tianjin
4,赵六,guangzhou
2,李四,beijing
sex表为：
0,男
1,女
map函数中进行维表的关联，输出为姓名，性别为key，登陆1次为value。
public class Mapclass extends Mapper {
private Map userMap = new HashMap();
private Map sexMap = new HashMap();
private Text oKey = new Text();
private Text oValue = new Text();
private String[] kv;
@Override
protected void setup(Context context) {
BufferedReader in = null;
// 从当前作业中获取要缓存的文件
try {
Path[] paths = DistributedCache.getLocalCacheFiles(context
.getConfiguration());
String uidNameAddr = null;
String sidSex = null;
for (Path path : paths) {
if (path.toString().contains("users")) {
in = new BufferedReader(new FileReader(path.toString()));
while (null != (uidNameAddr = in.readLine())) {
userMap.put(uidNameAddr.split(",", -1)[0],
uidNameAddr.split(",", -1)[1]);
}
} else if (path.toString().contains("sex")) {
in = new BufferedReader(new FileReader(path.toString()));
while (null != (sidSex = in.readLine())) {
sexMap.put(sidSex.split(",", -1)[0],
sidSex.split(",", -1)[1]);
}
}
}
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
try {
if (in != null) {
in.close();
}
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
kv = value.toString().split(",");
// map join: 在map阶段过滤掉不需要的数据
if (userMap.containsKey(kv[0]) && sexMap.containsKey(kv[1])) {
oKey.set(userMap.get(kv[0]) + "," + sexMap.get(kv[1]));
oValue.set("1");
context.write(oKey, oValue);
}
}
}
reduce函数：
public class Reduce extends Reducer {
private Text oValue = new Text();
@Override
protected void reduce(Text key, Iterable values, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
int sumCount = 0;
for (Text val : values) {
sumCount += Integer.parseInt(val.toString());
}
oValue.set(String.valueOf(sumCount));
context.write(key, oValue);
}
}
main函数为：
public class MultiTableJoin extends Configured implements Tool {
@Override
public int run(String[] args) throws Exception {
Job job = new Job(getConf(), "MultiTableJoin");
job.setJobName("MultiTableJoin");
job.setJarByClass(MultiTableJoin.class);
job.setMapperClass(Mapclass.class);
job.setReducerClass(Reduce.class);
job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(Text.class);
String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(job.getConfiguration(),
args).getRemainingArgs();
// 我们把第1、2个参数的地址作为要缓存的文件路径
DistributedCache.addCacheFile(new Path(otherArgs[0]).toUri(),
job.getConfiguration());
DistributedCache.addCacheFile(new Path(otherArgs[1]).toUri(),
job.getConfiguration());
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[2]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[3]));
return job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1;
}
public static void main(String[] arg0) throws Exception {
String[] args = new String[4];
args[0] = "hdfs://172.16.0.87:9000/user/jeff/decli/sex";
args[1] = "hdfs://172.16.0.87:9000/user/jeff/decli/users";
args[2] = "hdfs://172.16.0.87:9000/user/jeff/decli/login";
args[3] = "hdfs://172.16.0.87:9000/user/jeff/decli/out";
int res = ToolRunner.run(new Configuration(), new MultiTableJoin(),
args);
System.exit(res);
}
}计算的输出为：
张三,男 2
李四,男 1
王五,女 1
赵六,女 1
到此，关于“hadoop的map函数使用方法是什么”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！
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