共用方式為

搭配 MapReduce 與 HDInsight 上的 Apache Hadoop

  • 發行項

了解如何在 HDInsight 叢集上執行 MapReduce 工作。

範例資料

HDInsight 提供各種範例資料集，這些範例資料及儲存在 /example/data 和 /HdiSamples 目錄。 這些目錄位於您的叢集預設儲存體中。 在本文件中，我們使用 /example/data/gutenberg/davinci.txt 檔案。 此檔案包含 Leonardo da Vinci 的筆記本。

範例 MapReduce

範例 MapReduce 字數統計應用程式會包含您的 HDInsight 叢集。 此範例位於您叢集的預設儲存體上的 /example/jars/hadoop-mapreduce-examples.jar。

下列 Java 程式碼是 hadoop-mapreduce-examples.jar 檔案中包含的 MapReduce 應用程式原始碼︰

package org.apache.hadoop.examples;

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 WordCount {

    public static class TokenizerMapper
        extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{

    private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
    private Text word = new Text();

    public void map(Object key, Text value, Context context
                    ) throws IOException, InterruptedException {
        StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
        while (itr.hasMoreTokens()) {
        word.set(itr.nextToken());
        context.write(word, one);
        }
    }
    }

    public static class IntSumReducer
        extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> {
    private IntWritable result = new IntWritable();

    public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,
                        Context context
                        ) throws IOException, InterruptedException {
        int sum = 0;
        for (IntWritable val : values) {
        sum += val.get();
        }
        result.set(sum);
        context.write(key, result);
    }
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
    Configuration conf = new Configuration();
    String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();
    if (otherArgs.length != 2) {
        System.err.println("Usage: wordcount <in> <out>");
        System.exit(2);
    }
    Job job = new Job(conf, "word count");
    job.setJarByClass(WordCount.class);
    job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
    job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
    job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
    job.setOutputKeyClass(Text.class);
    job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
    FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));
    FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));
    System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}

如需自行撰寫 MapReduce 應用程式的指示，請參閱開發適用於 HDInsight 的 Java MapReduce 應用程式。

執行 MapReduce

HDInsight 可以使用各種方法執行 HiveQL 工作。 請使用下表決定適合您的方法，然後跟著連結逐項閱讀介紹。

使用此方法... ...執行此工作 ...從此 用戶端作業系統
SSH 透過 SSH Linux、Unix、MacOS X 或 Windows
Curl 使用 REST Linux、Unix、MacOS X 或 Windows
Windows PowerShell 使用 Windows PowerShell Windows

下一步

若要深入了解如何處理 HDInsight 的資料，請參閱下列文件：