一个简单的 MapReduce 应用程序的实现
阅读 Filter.java 文件中提供的分析 MapReduce 应用程序
该应用程序的功能相当于以下 SQL 语句的功能：
SELECT key, value
FROM sequence-of-key-value-pairs
WHERE value > given-value;
此任务的目标是使用 Filter.java 文件中提供的 Java 代码来实现 MapReduce 应用程序 Solution2，其功能与以下 SQL 语句的功能等效：
SELECT item-name, price-per-unit * total-units
FROM sales.txt
WHERE price-per-unit * total-units > given-value;
输入数据集 sales.txt 中的单行必须具有以下格式。
item-name price-per-unit total-units
For example:
bolt 2 25
washer 3 8
screw 7 20
nail 5 10
screw 7 2
bolt 2 20
bolt 2 30
drill 10 5
washer 3 8
文件 sales.txt 的内容由您决定，只要它与上面解释的格式一致即可。
给定值的值必须通过程序的参数传递。
将解决方案保存在文件 Solution2.java 中。
准备好在终端窗口中列出 Solution2.java 后，编译、创建 jar 文件并处理应用程序。在终端窗口中列出输入数据集 sales.txt
应用程序创建的结果。完成后，将终端屏幕中的所有消息复制并粘贴到文件solution2.txt中。
Filter.java：
import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;
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.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;
public class Filter {
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();
conf.set("limit", otherArgs[0]);
Job job = new Job(conf, "Distributed Filter");
job.setJarByClass(Filter.class);
job.setMapperClass(FilterMapper.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
job.setNumReduceTasks(0); // Set number of reducers to zero
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[1]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[2]));
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}
public static class FilterMapper
extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{
private final static IntWritable counter = new IntWritable(0);
private Text word = new Text();
private Integer total;
private Integer limit;
public void map(Object key, Text value, Context context
) throws IOException, InterruptedException {
StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
limit = Integer.parseInt( context.getConfiguration().get("limit") );
while (itr.hasMoreTokens()) {
word.set(itr.nextToken());
total = Integer.parseInt(itr.nextToken());
if ( total > limit )
{ counter.set( total );
context.write(word, counter); }
}
}
}
}
【以下回答由 GPT 生成】
对于优化这个问题，我们可以考虑以下几个方面：
优化MapReduce代码逻辑：在Filter.java文件中，我们可以对代码进行简化和优化，尽量减少不必要的计算和数据传输。
并行处理数据：我们可以使用多个Map和Reduce任务并行处理数据，提高整体的处理速度。
使用合适的数据结构和算法：在代码中选择合适的数据结构和算法，可以减少内存和计算资源的使用，提高程序的效率。
以下是一个可能的解决方案：
首先，创建一个Solution2.java文件，将优化后的代码保存在其中。
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.DoubleWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;
public class Solution2 {
public static class Map extends Mapper<Object, Text, Text, DoubleWritable> {
private final static DoubleWritable value = new DoubleWritable();
public void map(Object key, Text line, Context context) throws IOException, InterruptedException {
// 将每一行数据按空格分割
String[] fields = line.toString().split(" ");
// 获取item-name, price-per-unit, total-units
String itemName = fields[0];
double pricePerUnit = Double.parseDouble(fields[1]);
double totalUnits = Double.parseDouble(fields[2]);
// 计算price-per-unit * total-units
double totalPrice = pricePerUnit * totalUnits;
// 输出结果
context.write(new Text(itemName), new DoubleWritable(totalPrice));
}
}
public static class Reduce extends Reducer<Text, DoubleWritable, Text, DoubleWritable> {
public void reduce(Text key, Iterable<DoubleWritable> values, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
// 遍历输入的values，将大于给定值的结果输出
for (DoubleWritable value : values) {
if (value.get() > Double.parseDouble(context.getConfiguration().get("given-value"))) {
context.write(key, value);
}
}
}
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
conf.set("given-value", args[2]);
Job job = Job.getInstance(conf, "Solution2");
job.setJarByClass(Solution2.class);
job.setMapperClass(Map.class);
job.setCombinerClass(Reduce.class);
job.setReducerClass(Reduce.class);
job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(DoubleWritable.class);
TextInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
TextOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
job.waitForCompletion(true);
}
}
接下来，使用以下命令编译和创建jar文件：
javac -classpath `hadoop classpath` Solution2.java
jar cf solution2.jar Solution2*.class
接下来，运行MapReduce应用程序：
hadoop jar solution2.jar Solution2 sales.txt output 100
其中，sales.txt为输入数据集，output为输出结果的路径，100为给定值。
最后，查看输出结果并将终端窗口中的所有消息复制到solution2.txt文件中：
hadoop fs -cat output/part-r-00000 > solution2.txt
以上是基于提供的问题和要求的一个解决方案。请注意，具体的实现可能会根据环境和需求而有所不同。