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Hadoop大數(shù)據(jù)項目開發(fā)——單詞統(tǒng)計分析-Reducer代碼實現(xiàn)目錄content02Reducer類的編寫01Mapper類的編寫03Driver類的編寫Reducer類的編寫Mapper類編寫完成之后,需要編寫Reducer類新建WordCountReducer類,該類繼承了org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer類。并重寫了reduce()方法,鍵值相同的數(shù)據(jù)會在同一個Reduce任務(wù)中處理,WordCountReducer類的代碼如圖所示:Reducer類的編寫importjava.io.IOException;importjava.util.Iterator;importorg.apache.hadoop.io.IntWritable;importorg.apache.hadoop.io.Text;importorg.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;publicclassWordcountReducerextendsReducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable>{ @Override protectedvoidreduce(Textkey,Iterable<IntWritable>values, Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{ intcount=0; Iterator<IntWritable>iterator=values.iterator(); while(iterator.hasNext()){ IntWritablevalue=iterator.next(); count+=value.get();//對相同鍵值的單詞鍵值進(jìn)行累加 } context.write(key,newIntWritable(count)); }}Reducer類的編寫在代碼中使用extends關(guān)鍵字繼承Reducer<KEYIN,VALUEIN,KEYOUT,VALUEOUT>類;該Reducer功能主要用來實現(xiàn)對相同鍵值的單詞鍵值進(jìn)行累加;此時Mapper的輸出,經(jīng)過Shuffle過程,成為Reducer的輸入;所以Reducer<KEYIN,VALUEIN,KEYOUT,VALUEOUT>數(shù)據(jù)類型與Mapper輸出的數(shù)據(jù)類型一致,即Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable>。Reducer類的編寫KEYIN為Mapper任務(wù)key的輸出類型,也等同于Reducer任務(wù)key的輸入類型;VALUEIN為Mapper任務(wù)value的輸出類型,也等同于Reducer任務(wù)value的輸入類型;KEYOUT為Ruducer任務(wù)中reduce方法要返回的結(jié)果Key-Value中的key的數(shù)據(jù)類型,在WordCount邏輯中,需要輸出的單詞是字符型,在MapReduce中使用Text;VALUEOUT為Ruducer任務(wù)中reduce方法要返回的結(jié)果Key-Value中value的數(shù)據(jù)類型,在wordcount邏輯中,需要輸出的單詞數(shù)量是整數(shù),在MapReduce中使用IntWritable。重寫reduce方法然后需要重寫reducer方法;上述代碼中對map方法的重寫,可以通過快捷鍵實現(xiàn),使用Alt+Insert組合鍵會出現(xiàn)提示,如下所示:重寫reduce方法在生成類的各項基本方法界面中選擇OverrideMethods,出現(xiàn)可以重寫的方法,選擇重寫方法界面如右圖所示:重寫reduce方法刪除此行選中要重寫的方法之后,會出現(xiàn)如圖代碼,將代碼中的super.reduce(key,values,context);刪除。intcount=0;Iterator<IntWritable>iterator=values.iterator();while(iterator.hasNext()){//判斷是否還有元素 IntWritablevalue=iterator.next();//獲取下一個元素 count+=value.get();//對相同鍵值的單詞鍵值進(jìn)行累加}context.write(key,newIntWritable(count));重寫reduce方法在reduce

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