实验3MapReduce编程初级实践实验3MapReduce编程初级实践1.实验目的1.通过实验掌握基本的MapReduce编程方法；2.掌握用MapReduce解决一些常见的数据处理问题，包括数据去重、数据排序和数据挖掘等。2.实验平台已经配置完成的Hadoop伪分布式环境。3.实验内容和要求1.编程实现文件合并和去重操作对于两个输入文件，即文件A和文件B，请编写MapReduce程序，对两个文件进行合并，并剔除其中重复的内容，得到一个新的输出文件C。下面是输入文件和输出文件的一个样例供参考。实验最终结果（合并的文件）：代码如下：packagecom.Merge;importjava.io.IOException;importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;importorg.apache.hadoop.fs.Path;importorg.apache.hadoop.io.Text;importorg.apache.hadoop.mapreduce.Job;importorg.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;importorg.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;importorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;importorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;publicclassMerge{publicstaticclassMapextendsMapper{privatestaticTexttext=newText();实验3MapReduce编程初级实践publicvoidmap(Objectkey,Textvalue,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{text=value;context.write(text,newText(""));}}publicstaticclassReduceextendsReducer{publicvoidreduce(Textkey,Iterablevalues,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{context.write(key,newText(""));}}publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{Configurationconf=newConfiguration();conf.set("fs.defaultFS","hdfs://localhost:9000");String[]otherArgs=newString[]{"input","output"};if(otherArgs.length!=2){System.err.println("Usage:Mergeandduplicateremoval");System.exit(2);}Jobjob=Job.getInstance(conf,"Mergeandduplicateremoval");job.setJarByClass(Merge.class);job.setMapperClass(Map.class);job.setReducerClass(Reduce.class);job.setOutputKeyClass(Text.class);job.setOutputValueClass(Text.class);FileInputFormat.addInputPath(job,newPath(otherArgs[0]));FileOutputFormat.setOutputPath(job,newPath(otherArgs[1]));System.exit(job.waitForCompletion(true)?0:1);}}2.编写程序实现对输入文件的排序现在有多个输入文件，每个文件中的每行内容均为一个整数。要求读取所有文件中的整数，进行升序排序后，输出到一个新的文件中，输出的数据格式为每行两个整数，第一个数字为第二个整数的排序位次，第二个整数为原待排列的整数。下面是输入文件和输出文件的一个样例供参考。实验结果截图：实验3MapReduce编程初级实践代码如下：packagecom.MergeSort;importjava.io.IOException;importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;importorg.apache.hadoop.fs.Path;importorg.apache.hadoop.io.IntWritable;importorg.apache.hadoop.io.Text;importorg.apache.hadoop.mapreduce.Job;importorg.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;importorg.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;importorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;importorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;publicclassMergeSort{publicstaticclassMapextendsMapper{privatestaticIntWritabledata=newIntWritable();publicvoidmap(Objectkey,Textvalue,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{Stringline=value.toString();data.set(Integer.parseInt(line));context.write(data,newIntWritable(1));}}publicstaticclassReduceextendsReducer{privatestaticIntWritablelinenum=newIntWritable(1);publicvoidreduce(IntWritablekey,Iterablevalues,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedExcept...
