[英]WordCount example with Count per file
我在獲取每個文件中單詞出現總數的詳細信息時遇到問題。 例如,我有四個文本文件(t1,t2,t3,t4)。 單詞w1在文件t2中是兩次,在t4中是一次,總共出現3次。 我想在輸出文件中寫入相同的信息。 我正在獲取每個文件中的單詞總數,但無法獲得如上所述的結果。
這是我的地圖課。
import java.io.IOException;
import java.util.*;
import org.apache.hadoop.io.*;
import org.apache.hadoop.mapreduce.*;
//line added
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.*;
public class Map extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
private Text word = new Text();
private String pattern= "^[a-z][a-z0-9]*$";
public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
String line = value.toString();
StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(line);
//line added
InputSplit inputSplit = context.getInputSplit();
String fileName = ((FileSplit) inputSplit).getPath().getName();
while (tokenizer.hasMoreTokens()) {
word.set(tokenizer.nextToken());
String stringWord = word.toString().toLowerCase();
if ((stringWord).matches(pattern)){
//context.write(new Text(stringWord), one);
context.write(new Text(stringWord), one);
context.write(new Text(fileName), one);
//System.out.println(fileName);
}
}
}
}
您可以通過將word
用作key
並將filename
寫入value
。 現在,在減速器中,初始化每個文件的單獨計數器並更新它們。 為特定密鑰迭代所有值后,然后將每個文件的計數器寫入上下文。
在這里,您知道只有四個文件,因此可以對四個變量進行硬編碼。 請記住,您需要為在reducer中處理的每個新鍵重置變量。
如果文件數量更多,則可以使用Map。 在地圖中, filename
名將是key
並繼續更新value
。
在映射器的輸出中,我們可以將文本文件名設置為鍵,並將文件中的每一行設置為值。 該減速器為您提供文件名,單詞及其相應的計數。
public class Reduce extends Reducer<Text, Text, Text, Text> {
HashMap<String, Integer>input = new HashMap<String, Integer>();
public void reduce(Text key, Iterable<Text> values , Context context)
throws IOException, InterruptedException {
int sum = 0;
for(Text val: values){
String word = val.toString(); -- processing each row
String[] wordarray = word.split(' '); -- assuming the delimiter is a space
for(int i=0 ; i<wordarray.length; i++)
{
if(input.get(wordarray[i]) == null){
input.put(wordarray[i],1);}
else{
int value =input.get(wordarray[i]) +1 ;
input.put(wordarray[i],value);
}
}
context.write(new Text(key), new Text(input.toString()));
}
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