实训任务4：Hadoop综合操作

2022-12-23 13:32 294人阅读评论(0)

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1. 启动Hadoop服务
2. 创建文本文件
3. 上传文本文件
4. 显示文件内容
5. 完成排序任务
6. 计算最大利润和平均利润

1. 启动Hadoop服务

在master虚拟机上执行命令：start-all.sh

2. 创建文本文件

在master虚拟机上创建本地文件students.txt

李晓文 女 20
张晓航 男 19
郑小刚 男 21
吴文华 女 18
肖云宇 男 22
陈燕文 女 19
李连杰 男 23
艾晓丽 女 21
童安格 男 18

使用vim，创建并编辑students.txt
使用cat命令查看验证

3. 上传文本文件

将students.txt上传到HDFS的/student/input目录

在hdfs上创建/student/input目录，执行命令：hadoop fs -mkdir -p /student/input
利用Hadoop WebUI查看验证
上传文本文件，执行命令：hadoop fs -put students.txt /student/input
利用Hadoop WebUI查看验证

4. 显示文件内容

创建Maven项目DisplayFile，读取/student/input/students.txt文件，将内容显示在控制台

创建Maven项目
在pom.xml文件里添加hadoop和junit依赖

<dependencies>             
    <!--hadoop客户端-->                       
    <dependency>                                  
        <groupId>org.apache.hadoop</groupId>      
        <artifactId>hadoop-client</artifactId>    
        <version>3.3.4</version>                  
    </dependency>     
    <!--单元测试框架-->                            
    <dependency>                                  
        <groupId>junit</groupId>                  
        <artifactId>junit</artifactId>            
        <version>4.13.2</version>                 
    </dependency>                                 
</dependencies>

在resources目录里创建log4j.properties文件

log4j.rootLogger=stdout, logfile
log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n
log4j.appender.logfile=org.apache.log4j.FileAppender
log4j.appender.logfile.File=target/hdfs.log
log4j.appender.logfile.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.logfile.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n

创建net.kox.hdfs包，在包里创建DisplayFile类
编写程序，实现任务要求

package net.kox.hdfs;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.junit.Test;

import java.io.BufferedReader;
import java.io.InputStreamReader;
import java.net.URI;


public class DisplayFile {
   
    @Test
    public void read1() throws Exception {
   
        // 创建配置对象
        Configuration conf = new Configuration();
        // 设置数据节点主机名属性
        conf.set("dfs.client.use.datanode.hostname", "true");
        // 定义统一资源标识符（uri: uniform resource identifier）
        String uri = "hdfs://master:9000";
        // 创建文件系统对象（基于HDFS的文件系统）
        FileSystem fs = FileSystem.get(new URI(uri), conf, "root");
        // 创建路径对象（指向文件）
        Path path = new Path(uri + "/student/input/students.txt");
        System.out.println(path);
        // 创建文件系统数据字节输入流（进水管：数据从文件到程序）
        FSDataInputStream in = fs.open(path);
        // 创建缓冲字符输入流，提高读取效率（字节流-->字符流-->缓冲流）
        BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(in));
        // 定义行字符串变量
        String nextLine = "";
        // 通过循环遍历缓冲字符输入流
        while ((nextLine = br.readLine()) != null) {
   
            // 在控制台输出读取的行
            System.out.println(nextLine);
        }
        // 关闭缓冲字符输入流
        br.close();
        // 关闭文件系统数据字节输入流
        in.close();
        // 关闭文件系统
        fs.close();
    }
}

运行程序，查看结果

5. 完成排序任务

创建Maven项目SortByAge，利用MapReduce计算框架，处理/student/input/students.txt文件，输出结果按照年龄降序排列

创建Maven项目SortByAge
在pom.xml文件里添加hadoop和junit依赖

<dependencies>             
    <!--hadoop客户端-->                       
    <dependency>                                  
        <groupId>org.apache.hadoop</groupId>      
        <artifactId>hadoop-client</artifactId>    
        <version>3.3.4</version>                  
    </dependency>     
    <!--单元测试框架-->                            
    <dependency>                                  
        <groupId>junit</groupId>                  
        <artifactId>junit</artifactId>            
        <version>4.13.2</version>                 
    </dependency>                                 
</dependencies>

在resources目录里创建log4j.properties文件

log4j.rootLogger=stdout, logfile
log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n
log4j.appender.logfile=org.apache.log4j.FileAppender
log4j.appender.logfile.File=target/hdfs.log
log4j.appender.logfile.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.logfile.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n

在net.kox.mr包里创建Student类
编写代码

package net.kox.mr;

import org.apache.hadoop.io.WritableComparable;

import java.io.DataInput;
import java.io.DataOutput;
import java.io.IOException;

public class Student implements WritableComparable<Student> {
   

    private String name;
    private String gender;
    private int age;

    public String getName() {
   
        return name;
    }

    public void setName(String name) {
   
        this.name = name;
    }

    public String getGender() {
   
        return gender;
    }

    public void setGender(String gender) {
   
        this.gender = gender;
    }

    public int getAge() {
   
        return age;
    }

    public void setAge(int age) {
   
        this.age = age;
    }


    @Override
    public String toString() {
   
        return "Student{" +
                "name='" + name + '\'' +
                ", gender='" + gender + '\'' +
                ", age=" + age + '\''+
                '}';
    }

    public int compareTo(Student o) {
   
        return o.getAge() - this.getAge(); // 降序
    }

    public void write(DataOutput out) throws IOException {
   
        out.writeUTF(name);
        out.writeUTF(gender);
        out.writeInt(age);
    }

    public void readFields(DataInput in) throws IOException {
   
        name = in.readUTF();
        gender = in.readUTF();
        age = in.readInt();
    }
}

在net.kox.mr里创建StudentMapper类
编写程序

package net.kox.mr;

import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

import java.io.IOException;

public class StudentMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Student, NullWritable> {
   
    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context)
            throws IOException, InterruptedException {
   
        // 获取行内容
        String line = value.toString();
        // 按空格拆分得到字段数组
        String[] fields = line.split(" ");
        // 获取学生信息
        String name = fields[0];
        String gender = fields[1];
        int age = Integer.parseInt(fields[2]);
        // 创建学生对象
        Student student = new Student();
        // 设置学生对象属性
        student.setName(name);
        student.setGender(gender);
        student.setAge(age);
        context.write(student, NullWritable.get());
    }
}

在net.kox.mr包里创建StudentReducer类

package net.kox.mr;

import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

import java.io.IOException;

public class StudentReducer extends Reducer<Student, NullWritable, Text, NullWritable> {
   
    @Override
    protected void reduce(Student key, Iterable<NullWritable> values, Context context)
            throws IOException, InterruptedException {
   
        for (NullWritable value : values) {
   
            // 获取学生对象
            Student student = key;
            // 拼接学生信息
            String studentInfo = student.getName() + "\t"
                    + student.getGender() + "\t"
                    + student.getAge();
            context.write(new Text(studentInfo), NullWritable.get());
        }
    }
}

在net.kox.mr包里创建StudentDriver类

package net.kox.mr;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
import org.apache.hadoop.fs.FileStatus;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IOUtils;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

import java.net.URI;

public class StudentDriver {
   
    public static void main(String[] args) throws Exception {
   
        // 创建配置对象
        Configuration conf = new Configuration();
        // 设置数据节点主机名属性
        conf.set("dfs.client.use.datanode.hostname", "true");

        // 获取作业实例
        Job job = Job.getInstance(conf);
        // 设置作业启动类
        job.setJarByClass(StudentDriver.class);

        // 设置Mapper类
        job.setMapperClass(StudentMapper.class);
        // 设置map任务输出键类型
        job.setMapOutputKeyClass(Student.class);
        // 设置map任务输出值类型
        job.setMapOutputValueClass(NullWritable.class);

        // 设置Reducer类
        job.setReducerClass(StudentReducer.class);
        // 设置reduce任务输出键类型
        job.setOutputKeyClass(Student.class);
        // 设置reduce任务输出值类型
        job.setOutputValueClass(NullWritable.class);

        // 定义uri字符串
        String uri = "hdfs://master:9000";
        // 创建输入目录
        Path inputPath = new Path(uri + "/student/input");
        // 创建输出目录
        Path outputPath = new Path(uri + "/student/output");

        // 获取文件系统
        FileSystem fs =  FileSystem.get(new URI(uri), conf);
        // 删除输出目录（第二个参数设置是否递归）
        fs.delete(outputPath, true);

        // 给作业添加输入目录（允许多个）
        FileInputFormat.addInputPath(job, inputPath);
        // 给作业设置输出目录（只能一个）
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, outputPath);

        // 等待作业完成
        job.waitForCompletion(true);

        // 输出统计结果
        System.out.println("======统计结果======");
        FileStatus[] fileStatuses = fs.listStatus(outputPath);
        for (int i = 1; i < fileStatuses.length; i++) {
   
            // 输出结果文件路径
            System.out.println(fileStatuses[i].getPath());
            // 获取文件系统数据字节输入流
            FSDataInputStream in = fs.open(fileStatuses[i].getPath());
            // 将结果文件显示在控制台
            IOUtils.copyBytes(in, System.out, 4096, false);
        }
    }
}

运行程序，查看结果

6. 计算最大利润和平均利润

有三个月的利润信息profit.txt

创建Maven项目MaxAvgProfit，利用利用MapReduce计算框架，处理profit.txt文件，输出每月最大利润和平均利润

准备数据
创建Maven项目MaxAvgProfit
在pom.xml文件里添加hadoop和junit依赖

<dependencies>             
    <!--hadoop客户端-->                       
    <dependency>                                  
        <groupId>org.apache.hadoop</groupId>      
        <artifactId>hadoop-client</artifactId>    
        <version>3.3.4</version>                  
    </dependency>     
    <!--单元测试框架-->                            
    <dependency>                                  
        <groupId>junit</groupId>                  
        <artifactId>junit</artifactId>            
        <version>4.13.2</version>                 
    </dependency>                                 
</dependencies>

在resources目录里创建log4j.properties文件

log4j.rootLogger=stdout, logfile
log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n
log4j.appender.logfile=org.apache.log4j.FileAppender
log4j.appender.logfile.File=target/hdfs.log
log4j.appender.logfile.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.logfile.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n

在net.kox.mr里创建ScoreMapper类

package net.kox.mr;

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 java.io.IOException;

public class ScoreMapper extends Mapper <LongWritable, Text, Text, IntWritable>{
   
    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context)
            throws IOException, InterruptedException {
   
        // 获取行内容
        String line = value.toString();
        // 按空格拆分得到字段数组
        String[] fields = line.split(" ");
        // 获取姓名
        String name = fields[0].trim();
        // 遍历各科成绩
        for (int i = 1; i < fields.length; i++) {
   
            // 获取成绩
            int score = Integer.parseInt(fields[i].trim());
            // 写入<姓名,成绩>键值对
            context.write(new Text(name), new IntWritable(score));
        }
    }
}

在net.kox.mr包里创建ScoreDriver类

package net.kox.mr;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
import org.apache.hadoop.fs.FileStatus;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IOUtils;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

import java.net.URI;

public class ScoreDriver {
   
    public static void main(String[] args) throws Exception {
   
        // 创建配置对象
        Configuration conf = new Configuration();
        // 设置数据节点主机名属性
        conf.set("dfs.client.use.datanode.hostname", "true");

        // 获取作业实例
        Job job = Job.getInstance(conf);
        // 设置作业启动类
        job.setJarByClass(ScoreDriver.class);

        // 设置Mapper类
        job.setMapperClass(ScoreMapper.class);
        // 设置map任务输出键类型
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        // 设置map任务输出值类型
        job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);

        // 设置Reducer类
        job.setReducerClass(ScoreReducer.class);
        // 设置reduce任务输出键类型
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        // 设置reduce任务输出值类型
        job.setOutputValueClass(NullWritable.class);

        // 定义uri字符串
        String uri = "hdfs://master:9000";
        // 创建输入目录
        Path inputPath = new Path(uri + "/maxavgprofit/input");
        // 创建输出目录
        Path outputPath = new Path(uri + "/maxavgprofit/output");

        // 获取文件系统
        FileSystem fs =  FileSystem.get(new URI(uri), conf);
        // 删除输出目录（第二个参数设置是否递归）
        fs.delete(outputPath, true);

        // 给作业添加输入目录（允许多个）
        FileInputFormat.addInputPath(job, inputPath);
        // 给作业设置输出目录（只能一个）
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, outputPath);

        // 等待作业完成
        job.waitForCompletion(true);

        // 输出统计结果
        System.out.println("======统计结果======");
        FileStatus[] fileStatuses = fs.listStatus(outputPath);

        for (int i = 1; i < fileStatuses.length; i++) {
   
            // 输出结果文件路径
            System.out.println(fileStatuses[i].getPath());
            // 获取文件系统数据字节输入流
            FSDataInputStream in = fs.open(fileStatuses[i].getPath());
            // 将结果文件显示在控制台
            IOUtils.copyBytes(in, System.out, 4096, false);
        }
    }
}

在net.kox.mr包里创建ScoreReducer类

package net.kox.mr;

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

import java.io.IOException;
import java.text.DecimalFormat;

public class ScoreReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, NullWritable> {
   
    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context)
            throws IOException, InterruptedException {
   
        // 声明变量
        int count = 0; // 科目数
        int sum = 0; // 总分
        int avg = 0; // 平均分
        int max = 20000;
        // 遍历迭代器计算总分
        for (IntWritable value : values) {
   
            count++; // 科目数累加
            sum += value.get(); // 总分累加
        }
        // 计算平均分
        avg = sum * 1 / count;
        // 创建小数格式对象
        DecimalFormat df = new DecimalFormat("#.#");
        // 拼接每个学生总分与平均分成绩信息
        String scoreInfo = key + " maxProfit=" + max + ", avgProfit=" + df.format(avg);
        // 写入键值对
        context.write(new Text(scoreInfo), NullWritable.get());
    }
}

运行程序，查看结果

转载：https://blog.csdn.net/Kox_233/article/details/128371215

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