在SogouQ中实现WordCount,我们可以使用MapReduce模型,MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集的并行运算,它由两个步骤组成:Map(映射)和Reduce(归约)。
1. Map阶段:我们需要定义一个Mapper类,该类继承自org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper类,在这个类中,我们需要重写map方法,在map方法中,我们将输入的文本数据进行分词处理,然后将每个单词作为key,将其出现的次数作为value,输出到一个键值对中。
2. Reduce阶段:然后,我们需要定义一个Reducer类,该类继承自org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer类,在这个类中,我们需要重写reduce方法,在reduce方法中,我们将所有的key进行归并,然后将对应的value进行累加,得到每个单词的总出现次数。
以下是一个简单的示例代码:
import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer; 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 { String[] tokens = value.toString().split("\\s+"); for (String token : tokens) { word.set(token); 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); } } }
在这段代码中,我们首先定义了一个名为TokenizerMapper的Mapper类,该类将输入的文本数据进行分词处理,然后将每个单词作为key,将其出现的次数作为value,输出到一个键值对中,我们定义了一个名为IntSumReducer的Reducer类,该类将所有的key进行归并,然后将对应的value进行累加,得到每个单词的总出现次数。
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