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基于 Hadoop 的数据分析
班级学号
专
实验学时
2
4.设置 eclipse 的 Java 环境：在 eclipse 下创建一个 jre 文件夹 sudo mkdir jre，进
入该文件夹：cd jre，
加入一条连接指令 ln -s /usr/lib/jvm/java-7-sun/bin bin
(2)在 eclipse 中添加 Map/Reduce：点击上方 window 选项，依次选择 open perspective，
other，Map、Reduce，如下图所示：
(3)设置 Map/Reduce location，选择 Map/Reduce locations，new hadoop location，
将其中的内容设置成下图所示的内容：
3
(4)设置 hadoop 的安装路径：依次点击 window，preferences，Hadoop Map/Reduce，设
置 hadoop 安装路径为/usr/local/hadoop
点击 Next，输入工程名为 average，再点击 finish。
(7)新建一个 Java class：右击左侧的 average，依次选择 New，class，设置内容如下
图所示：
4
package com.hebut.mr;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
public static class Map extends
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while (tokenizerArticle.hasMoreElements()) {
// 每行按空格划分
StringTokenizertokenizerLine= newStringTokenizer(tokenizerArticle.nextToke
n());
}
public static class Reduce extends
ReducerText, IntWritable, Text, IntWritable {
// 实现 reduce 函数
}
int average = (int) sum / count;// 计算平均
context.write(key, new IntWritable(average));
}
conf.set(mapred.job.tracker, localhost:9001);
conf.set (mapred.jar, Score.jar);
String[] ioArgs = new String[] { score_in, score_out };
String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf,
ioArgs).getRemainingArgs();
if (otherArgs.length != 2) {
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System.err.println(Usage: Score Average in out);
System.exit(2);
}
Job job = new Job(conf, Score Average);
job.setJarByClass(Score.class)
// 设置 Map、Combine 和 Reduce 处理类
job.setMapperClass(Map.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
// 将输入的数据集分割成小数据块 splites，提供一个 RecordReder
的实现
job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
// 提供一个 RecordWriter 的实现，负责数据输出
job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);
// 设置输入和输出目录
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1])
);
}
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
(注意将
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