调用MapReduce对文件中各个单词出现次数进行统计

2023-05-16

调用MapReduce对文件中各个单词出现次数进行统计

调用MapReduce对文件中各个单词出现次数进行统计
- 一、安装环境
- 二、需求分析
- - 1.创建hadoop账户
  - 2.设置Hadoop密码
  - 3.为Hadoop用户增加管理员权限
  - 4.更新apt
  - 5.安装vim
  - 6.安装SSH、配置SSH无密码登陆
- 三、安装java环境
- - 1.安装JDK
  - 2.验证JDK安装情况
  - 3.安装 Hadoop3.1.3
- 四、安装hadoop
- 五、Hadoop单机配置(非分布式)
- 六、Hadoop伪分布式配置
- - 1.修改配置文件
  - 2.格式化 NameNode
  - 3.开启NameNode和DataNode守护进程
  - 4.校验安装
- 七、调用MapReduce执行WordCount对单词进行计数
- - 1.准备好单词文本
  - 2.配置 Hadoop-Eclipse-Plugin
  - 3.创建MapReduce项目
  - 4.WordCount统计
  - 八.参考材料

调用MapReduce对文件中各个单词出现次数进行统计

一、安装环境

在Window上安装VMware虚拟机来安装Linux系统。虚拟机（Virtual Machine）指通过软件模拟的具有完整硬件系统功能的、运行在一个完全隔离环境中的完整计算机系统。虚拟系统通过生成现有操作系统的全新虚拟镜像，它具有真实windows系统完全一样的功能，进入虚拟系统后，所有操作都是在这个全新的独立的虚拟系统里面进行，可以独立安装运行软件，保存数据，拥有自己的独立桌面，不会对真正的系统产生任何影响，而且具有能够在现有系统与虚拟镜像之间灵活切换的一类操作系统。

二、需求分析

1.创建hadoop账户

1.在虚拟机桌面找到终端或者按 ctrl+alt+t 打开终端窗口，输入如下命令创建新用户 :
在这里插入图片描述

sudo useradd -m hadoop -s /bin/bash

这条命令创建了可以登陆的 hadoop 用户，并使用 /bin/bash 作为 shell。

2.设置Hadoop密码

这里博主建议设置的密码越简单越好

sudo passwd hadoop

3.为Hadoop用户增加管理员权限

sudo adduser hadoop sudo

然后返回登陆界面，进行切换用户选择刚创建的 hadoop 用户进行登陆。

4.更新apt

用 hadoop 用户登录后，我们先更新一下 apt，后续我们使用 apt 安装软件，如果没更新可能有一些软件安装不了。按 ctrl+alt+t 打开终端窗口，执行如下命令：

sudo apt-get update

若出现如下 “Hash校验和不符” 的提示，可通过更改软件源来解决。若没有该问题，则不需要更改。从软件源下载某些软件的过程中，可能由于网络方面的原因出现没法下载的情况，那么建议更改软件源。在学习Hadoop过程中，即使出现“Hash校验和不符”的提示，也不会影响Hadoop的安装。在这里插入图片描述

5.安装vim

后续需要更改一些配置文件，我比较喜欢用的是 vim（vi增强版，基本用法相同），建议安装一下（如果你实在还不会用 vi/vim 的，请将后面用到 vim 的地方改为 gedit，这样可以使用文本编辑器进行修改，并且每次文件更改完成后请关闭整个 gedit 程序，否则会占用终端）：

// sudo apt-get install vim

安装软件时若需要确认，在提示处输入 y 即可
在这里插入图片描述

6.安装SSH、配置SSH无密码登陆

集群、单节点模式都需要用到 SSH 登陆（类似于远程登陆，你可以登录某台 Linux 主机，并且在上面运行命令），Ubuntu 默认已安装了 SSH client，此外还需要安装 SSH server：

sudo apt-get install vim

安装后，可以使用如下命令登陆本机：

ssh localhost

此时会有如下提示(SSH首次登陆提示)，输入 yes 。然后按提示输入密码 hadoop，这样就登陆到本机了。
在这里插入图片描述
但这样登陆是需要每次输入密码的，我们需要配置成SSH无密码登陆比较方便。

首先退出刚才的 ssh，就回到了我们原先的终端窗口，然后利用 ssh-keygen 生成密钥，并将密钥加入到授权中：

exit                           # 退出刚才的 ssh localhost
cd ~/.ssh/                     # 若没有该目录，请先执行一次ssh localhost
ssh-keygen -t rsa              # 会有提示，都按回车就可以
cat ./id_rsa.pub >> ./authorized_keys  # 加入授权

三、安装java环境

1.安装JDK

Hadoop3.1.3需要JDK版本在1.8及以上。需要按照下面步骤来自己手动安装JDK1.8。
我们已经把JDK1.8的安装包jdk-8u162-linux-x64.tar.gz放在了百度云盘，可以点击这里到百度云盘下载（提取码：lnwl）。
接下来在Linux命令行界面中，执行如下Shell命令（注意：当前登录用户名是hadoop）：

cd /usr/lib
sudo mkdir jvm #创建/usr/lib/jvm目录用来存放JDK文件
cd ~ #进入hadoop用户的主目录
cd Downloads  #注意区分大小写字母，刚才已经通过FTP软件把JDK安装包jdk-8u162-linux-x64.tar.gz上传到该目录下
sudo tar -zxvf ./jdk-8u162-linux-x64.tar.gz -C /usr/lib/jvm  #把JDK文件解压到/usr/lib/jvm目录下

2.验证JDK安装情况

JDK文件解压缩以后，可以执行如下命令到/usr/lib/jvm目录查看一下：

cd /usr/lib/jvm
ls

3.安装 Hadoop3.1.3

cd ~
vim ~/.bashrc

通过vim编辑器。打开环境变量配置.bashrc文件，在文件开头添加如下几行内容：
（vim编辑器中，按“i”进去编辑模式，按“:wq”保存并返回终端）

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/jdk1.8.0_162
export JRE_HOME=${JAVA_HOME}/jre
export CLASSPATH=.:${JAVA_HOME}/lib:${JRE_HOME}/lib
export PATH=${JAVA_HOME}/bin:$PATH

保存.bashrc文件并退出vim编辑器。然后，继续执行如下命令让.bashrc文件的配置立即生效：

source ~/.bashrc

验证安装情况

java -version

若返回如下信息，则代表JAVA环境配置成功
（图为java1.7版本）
在这里插入图片描述

四、安装hadoop

Hadoop安装文件，可以到Hadoop官网下载hadoop-3.1.3.tar.gz。
也可以直接点击这里从百度云盘下载软件（提取码：lnwl），进入百度网盘后，进入“软件”目录，找到hadoop-3.1.3.tar.gz文件，下载到本地。
我们选择将 Hadoop 安装至 /usr/local/ 中：

sudo tar -zxf ~/下载/hadoop-3.1.3.tar.gz -C /usr/local    # 解压到/usr/local中
cd /usr/local/
sudo mv ./hadoop-3.1.3/ ./hadoop            # 将文件夹名改为hadoop
sudo chown -R hadoop ./hadoop       # 修改文件权限

Hadoop 解压后即可使用。输入如下命令来检查 Hadoop 是否可用，成功则会显示 Hadoop 版本信息：

cd /usr/local/hadoop
./bin/hadoop version

在这里插入图片描述

五、Hadoop单机配置(非分布式)

Hadoop 默认模式为非分布式模式（本地模式），无需进行其他配置即可运行。非分布式即单 Java 进程，方便进行调试。

现在我们可以执行例子来感受下 Hadoop 的运行。Hadoop 附带了丰富的例子（运行 ./bin/hadoop jar ./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar 可以看到所有例子），包括 wordcount、terasort、join、grep 等。

在此我们选择运行 grep 例子，我们将 input 文件夹中的所有文件作为输入，筛选当中符合正则表达式 dfs[a-z.]+ 的单词并统计出现的次数，最后输出结果到 output 文件夹中。

cd /usr/local/hadoop
mkdir ./input
cp ./etc/hadoop/*.xml ./input   # 将配置文件作为输入文件
./bin/hadoop jar ./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar grep ./input ./output 'dfs[a-z.]+'
cat ./output/*          # 查看运行结果

执行成功后如下所示，输出了作业的相关信息，输出的结果是符合正则的单词 dfsadmin 出现了1次
在这里插入图片描述
注意，Hadoop 默认不会覆盖结果文件，因此再次运行上面实例会提示出错，需要先将 ./output 删除。

rm -r ./output

六、Hadoop伪分布式配置

1.修改配置文件

Hadoop 可以在单节点上以伪分布式的方式运行，Hadoop 进程以分离的 Java 进程来运行，节点既作为 NameNode 也作为 DataNode，同时，读取的是 HDFS 中的文件。

Hadoop 的配置文件位于 /usr/local/hadoop/etc/hadoop/ 中，伪分布式需要修改2个配置文件 core-site.xml 和 hdfs-site.xml 。Hadoop的配置文件是 xml 格式，每个配置以声明 property 的 name 和 value 的方式来实现。

cd /usr/local/hadoop/etc/hadoop/

需要在创建对应的文件夹进行存放后再修改配置文件，否则后续操作无法启动Hadoop。

sudo mkdir /usr/local/hadoop/tmp
sudo mkdir /usr/local/hadoop/tmp/dfs/name
sudo mkdir /usr/local/hadoop/tmp/dfs/data

修改配置文件 core-site.xml (通过 gedit 编辑会比较方便: gedit ./etc/hadoop/core-site.xml)，将当中的

<configuration>
</configuration>

修改为下面配置：

<configuration>
    <property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>file:/usr/local/hadoop/tmp</value>
        <description>Abase for other temporary directories.</description>
    </property>
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://localhost:9000</value>
    </property>
</configuration>

同样的，修改配置文件 hdfs-site.xml：

<configuration>
    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>1</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.name.dir</name>
        <value>file:/usr/local/hadoop/tmp/dfs/name</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.datanode.data.dir</name>
        <value>file:/usr/local/hadoop/tmp/dfs/data</value>
    </property>
</configuration>

2.格式化 NameNode

配置上述完成后，执行 NameNode 的格式化:

cd /usr/local/hadoop
./bin/hdfs namenode -format

成功的话，会看到 “successfully formatted” 的提示，具体返回信息类似如下：

2020-01-08 15:31:31,560 INFO namenode.NameNode: STARTUP_MSG: 
/************************************************************

STARTUP_MSG: Starting NameNode
STARTUP_MSG:   host = hadoop/127.0.1.1
STARTUP_MSG:   args = [-format]
STARTUP_MSG:  version = 3.1.3
*************************************************************/

......
2020-01-08 15:31:35,677 INFO common.Storage: Storage directory /usr/local/hadoop/tmp/dfs/name **has been successfully formatted**.
2020-01-08 15:31:35,700 INFO namenode.FSImageFormatProtobuf: Saving image file /usr/local/hadoop/tmp/dfs/name/current/fsimage.ckpt_0000000000000000000 using no compression
2020-01-08 15:31:35,770 INFO namenode.FSImageFormatProtobuf: Image file /usr/local/hadoop/tmp/dfs/name/current/fsimage.ckpt_0000000000000000000 of size 393 bytes saved in 0 seconds .
2020-01-08 15:31:35,810 INFO namenode.NNStorageRetentionManager: Going to retain 1 images with txid >= 0
2020-01-08 15:31:35,816 INFO namenode.FSImage: FSImageSaver clean checkpoint: txid = 0 when meet shutdown.
2020-01-08 15:31:35,816 INFO namenode.NameNode: SHUTDOWN_MSG:  
/************************************************************
SHUTDOWN_MSG: Shutting down NameNode at hadoop/127.0.1.1
*************************************************************/

3.开启NameNode和DataNode守护进程

接着开启 NameNode 和 DataNode 守护进程：

cd /usr/local/hadoop
./sbin/start-dfs.sh  #start-dfs.sh是个完整的可执行文件，中间没有空格

若出现如下SSH提示，输入yes即可。
在这里插入图片描述
启动时可能会出现如下 WARN 提示：WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform… using builtin-java classes where applicable WARN 提示可以忽略，并不会影响正常使用。

4.校验安装

启动完成后，可以通过命令 jps 来判断是否成功启动，若成功启动则会列出如下进程: “NameNode”、”DataNode” 和 “SecondaryNameNode”（如果 SecondaryNameNode 没有启动，请运行 sbin/stop-dfs.sh 关闭进程，然后再次尝试启动尝试）。如果没有 NameNode 或 DataNode ，那就是配置不成功，请仔细检查之前步骤，或通过查看启动日志排查原因。
在这里插入图片描述
成功启动后，可以访问 Web 界面 http://localhost:9870 查看 NameNode 和 Datanode 信息，还可以在线查看 HDFS 中的文件。

七、调用MapReduce执行WordCount对单词进行计数

1.准备好单词文本

准备一个不少于10000万单词的文本文件，内容不限，可从各大英语文献网下载，将这个文件放置于hadoop文件夹中，以便实验。
在这里插入图片描述
上传文本到HDFS中（请确保Hadoop为开启状态）

./bin/hdfs dfs -put /usr/local/hadoop/demo.txt  input

调用ls命令查看文件上传情况

./bin/hdfs dfs –ls input

检验上传情况
在这里插入图片描述
在Ubuntu左侧找到自带的软件中心找到Eclipse并安装

Eclipse 安装至 /usr/lib 目录中：

sudo tar -zxf ~/下载/eclipse-java-mars-1-linux-gtk*.tar.gz -C /usr/lib 
 #eclipse-java-mars-1-linux-gtk*.tar.gz为文件名

安装完Eclipse，我们还需要安装 hadoop-eclipse-plugin，用于在 Eclipse 上编译和运行 MapReduce 程序，可下载 Github 上的hadoop2x-eclipse-plugin （备用下载地址：http://pan.baidu.com/s/1i4ikIoP）。

下载后，将 release 中的 hadoop-eclipse-kepler-plugin-2.6.0.jar （还提供了 2.2.0 和 2.4.1 版本）复制到 Eclipse 安装目录的 plugins 文件夹中，运行 eclipse -clean 重启 Eclipse 即可（添加插件后只需要运行一次该命令，以后按照正常方式启动就行了）。

unzip -qo ~/下载/hadoop2x-eclipse-plugin-master.zip -d ~/下载    # 解压到 ~/下载 中
sudo cp ~/下载/hadoop2x-eclipse-plugin-master/release/hadoop-eclipse-plugin-2.6.0.jar /usr/lib/eclipse/plugins/    # 复制到 eclipse 安装目录的 plugins 目录下
/usr/lib/eclipse/eclipse -clean    # 添加插件后需要用这种方式使插件生效

2.配置 Hadoop-Eclipse-Plugin

当执行完最后一条命令后，系统会自动打开Eclipse，打开后找到的Project Explorer的DFS Locations
在这里插入图片描述
接下来进行下一步配置。
选择 Window 菜单下的 Preference：

在窗体的左侧找到 Hadoop Map/Reduce 选项，填入Hadoop 的安装地址/usr/local/hadoop

切换 Map/Reduce 开发视图，选择 Window 菜单下选择 Open Perspective -> Other，选择 Map/Reduce 选项即可进行切换。在这里插入图片描述

建立与 Hadoop 集群的连接，点击 Eclipse软件右下角的 Map/Reduce Locations 面板，在面板中单击右键，选择 New Hadoop Location。在这里插入图片描述
在弹出来的 General 选项面板中，General 的设置要与 Hadoop 的配置一致。由于本文使用的Hadoop伪分布式配置，设置 fs.defaultFS 为 hdfs://localhost:9000，所以此处DFS Master 的 Port 要改为 9000。Map/Reduce(V2) Master 的 Port 用默认的即可，Location Name 随意填写。在这里插入图片描述
配置好后，在左侧的Project Explorer中找到实验文件。

3.创建MapReduce项目

点击File菜单，选择New——Project
在这里插入图片描述
选择Map/Reduce Project,点击Next

填写项目名称，此处用本实验WordCount作为项目名。填写完后点击Finish即可。
接下来在左侧的Project Explorer中找到刚刚建好的WordCount文件夹，右击src选择New-Class创建一个类。
在弹出的class窗口中填入相应信息。 Package 处填写 org.apache.hadoop.examples；在 Name 处填写 WordCount 在这里插入图片描述

4.WordCount统计

Class创建完成后，将下面代码复制进刚创建好的WordCount.java文件中

package org.apache.hadoop.examples;
 
import java.io.IOException;
import java.util.Iterator;
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 WordCount() {
    }
 
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        //String[] otherArgs = (new GenericOptionsParser(conf, args)).getRemainingArgs();
        String[] otherArgs=new String[]{"input","output"};
        if(otherArgs.length < 2) {
            System.err.println("Usage: wordcount <in> [<in>...] <out>");
            System.exit(2);
        }
 
        Job job = Job.getInstance(conf, "word count");
        job.setJarByClass(WordCount.class);
        job.setMapperClass(WordCount.TokenizerMapper.class);
        job.setCombinerClass(WordCount.IntSumReducer.class);
        job.setReducerClass(WordCount.IntSumReducer.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
 
        for(int i = 0; i < otherArgs.length - 1; ++i) {
            FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[i]));
        }
 
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[otherArgs.length - 1]));
        System.exit(job.waitForCompletion(true)?0:1);
    }
 
    public static class IntSumReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
        private IntWritable result = new IntWritable();
 
        public IntSumReducer() {
        }
 
        public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>.Context context) throws IOException, InterruptedException {
            int sum = 0;
 
            IntWritable val;
            for(Iterator<IntWritable> i$ = values.iterator(); i$.hasNext(); sum += val.get()) {
                val = i$.next();
            }
 
            this.result.set(sum);
            context.write(key, this.result);
        }
    }
 
    public static class TokenizerMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> {
        private static final IntWritable one = new IntWritable(1);
        private Text word = new Text();
 
        public TokenizerMapper() {
        }
 
        public void map(Object key, Text value, Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>.Context context) throws IOException, InterruptedException {
            StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
 
            while(itr.hasMoreTokens()) {
                this.word.set(itr.nextToken());
                context.write(this.word, one);
            }
 
        }
    }
}

在运行 MapReduce 程序前，需要将 /usr/local/hadoop/etc/hadoop 中将有修改过的配置文件（如伪分布式需要 core-site.xml 和 hdfs-site.xml），以及 log4j.properties 复制到 WordCount 项目下的 src 文件夹（~/workspace/WordCount/src）中，在终端中输入下列几行内容:

cp /usr/local/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml ~/workspace/WordCount/src
cp /usr/local/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml ~/workspace/WordCount/src
cp /usr/local/hadoop/etc/hadoop/log4j.properties ~/workspace/WordCount/src

复制完成后，务必右键点击 WordCount 选择 refresh 进行刷新（不会自动刷新，需要手动刷新），可以看到文件结构如下所示：在这里插入图片描述
完成上面的工作后，在上方找到启动按钮，点击Run As——Run on Hadoop启动MapReduce程序
不过由于没有指定参数，运行时会提示 “Usage: wordcount “，需要通过Eclipse设定一下运行参数。

右键点击刚创建的 WordCount.java，选择 Run As -> Run Configurations，在此处可以设置运行时的相关参数（如果 Java Application 下面没有 WordCount，那么需要先双击 Java Application）。切换到 “Arguments” 栏，在 Program arguments 处填写 “input output” 就可以了。
在这里插入图片描述
当程序执行完毕后，在左侧output——part-r-00000这个文件中看到输出结果

也可以通过输入下面命令进行查看

cd /usr/local/haddop
./bin/hdfs dfs -cat output/part-r-00000

输入下面命令，可以把HDFS中文件下载到本地文件系统中的“/home/hadoop/下载/”这个目录下

./bin/hdfs dfs -get output/part-r-00000  /home/hadoop/下载

八.参考材料

[1] http://dblab.xmu.edu.cn/blog/285/
[2] http://dblab.xmu.edu.cn/blog/290-2/
[3] http://dblab.xmu.edu.cn/blog/hadoop-build-project-using-eclipse/

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