应用需求

在大数据文件中包含了大量的记录，每条记录记载了某事物的一些属性，需要根据某几个属性的组合，去除相同的重复组合，并统计其中某属性的统计值。

解决方法

在此类应用中，将计算过程分为两个步骤。
第一步，map 函数将每条记录中需要关注的属性组合作为关键字，将空字符串作为值，生成的<键-值>对作为中间值输出。
第二步，reduce 函数则将输入的中间结果的 key 作为新的 key,value仍然取空字符串，输出结果。
因为所有相同的 key 都被送到同一个 reducer，而 reducer 只输出了一个 key，这一过程实际上就是去重的过程。

应用案例

以下两个文件，文件中表示某天，某IP访问了系统这样一个日志。当时间和IP相同时，将这种相同的数据去掉，只留一个。

log1.txt:
2014-10-3   10.3.5.19
2014-10-3   10.3.3.19
2014-10-3   10.3.5.18
2014-10-3   10.3.51.19
2014-10-3   10.3.2.19
2014-10-4   10.3.2.5
2014-10-4   10.3.2.18

log2.txt
2014-10-3   10.3.5.19
2014-10-4   10.3.5.19
2014-10-3   10.3.5.18
2014-10-5   10.3.51.19
2014-10-4   10.3.2.5
2014-10-5   10.3.2.19

程序代码

UniqMapper

package com.test.uniq;

import java.io.IOException;

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

public class UniqMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text>{

    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context)
            throws IOException, InterruptedException {
        context.write(value, new Text(""));
    }

}

UniqReducer

package com.test.uniq;

import java.io.IOException;

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

public class UniqReducer extends Reducer<Text, Text, Text, Text>{

    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context)
            throws IOException, InterruptedException {
        context.write(key, new Text(""));
    }
}

UniqRunner

package com.test.uniq;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.conf.Configured;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
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 org.apache.hadoop.util.Tool;
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;

public class UniqRunner extends Configured implements Tool{

    @Override
    public int run(String[] args) throws Exception {
        
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf);
        job.setJarByClass(UniqRunner.class);
        
        job.setMapperClass(UniqMapper.class);
        job.setReducerClass(UniqReducer.class);
        
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(Text.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(Text.class);
        
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
        
        return job.waitForCompletion(true) ? 0:1;
    }
    
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        int res = ToolRunner.run(new Configuration(),new UniqRunner(), args);
        System.exit(res);
    }
}

运行结果

2014-10-3   10.3.2.19   
2014-10-3   10.3.3.19   
2014-10-3   10.3.5.18   
2014-10-3   10.3.5.19   
2014-10-3   10.3.51.19  
2014-10-4   10.3.2.18   
2014-10-4   10.3.2.5    
2014-10-4   10.3.5.19   
2014-10-5   10.3.2.19   
2014-10-5   10.3.51.19

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MapReduce之去重计数类应用