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国开2023年春《大数据技术概论》实验2：MapReduce的应用

实验2：MapReduce的应用（4学时)

目的：在Hadoop平台编写基本的MapReduce程序实现数据分析

内容：

1.从分布式文件系统中读入数据

2.执行Map任务执行中间结果

3.通过Shuffle阶段把中间结果分区排序整理后发送给Reduce任务

4.执行Reduce任务得到最终结果并写入分布式文件系统

要求：理解MapReduce的工作流程，了解MapReduce的具体应用，了解如何处理解决

常见的数据处理问题.

1.从分布式文件系统中读入数据

首先，我们需要在Hadoop平台上创建一个MapReduce程序来读取分布式文件系统中的数

据。在程序中使用InputFormat类来指定数据的输入格式，例如TextInputFormat类用于读取

文本文件，SequenceFileInputFormat类用于读取序列化文件等。

以下是一个简单的MapReduce程序，用于从分布式文件系统的文本文件中读取数据：

importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;

importorg.apache.hadoop.fs.Path;

importorg.apache.hadoop.io.LongWritable;

importorg.apache.hadoop.io.Text;

importorg.apache.hadoop.mapreduce.Job;

importorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;

importorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat;

importorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

importorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;

publicclassDataAnalysisJob{

publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{

Configurationconf=newConfiguration();

Jobjob=Job.getInstance(conf);

job.setJarByClass(DataAnalysisJob.class);

job.setMapperClass(DataAnalysisMapper.class);

job.setReducerClass(DataAnalysisReducer.class);

job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);

job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);

job.setOutputKeyClass(Text.class);

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job.setOutputValueClass(LongWritable.clas