這篇文章主要介紹了hadoop中如何實現(xiàn)GenericWritable，具有一定借鑒價值，感興趣的朋友可以參考下，希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲，下面讓小編帶著大家一起了解一下。

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package com.test;
import java.io.IOException;
import java.util.Iterator;
import java.util.StringTokenizer;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.conf.Configured;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.GenericWritable;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.io.Writable;
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.KeyValueTextInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.MultipleInputs;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;
import org.apache.hadoop.util.Tool;
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;
/**
 * 業(yè)務(wù)場景：
 * 含有兩個文件，兩個文件中單詞之間的分隔方式不一樣，但是統(tǒng)計出單詞在兩個文件中公共出現(xiàn)的次數(shù)
 * 
 * 文件來源1，逗號分隔text1.txt
 *  hello,what
 *  you,haha
 * 文件來源2，制表符分隔text2.txt
 * girl boy
 * father mother
 */
public class WordCountGenericWritable extends Configured implements Tool {
 
 public static class Map1 extends Mapper<LongWritable, Text, Text, MyGenericWritable> {
  public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
   String line = value.toString();
   
   StringTokenizer st = new StringTokenizer(line, ",");
   while(st.hasMoreElements()) {
    context.write(new Text(st.nextElement().toString()), new MyGenericWritable(new LongWritable(1)));
   }
  }
 }
 
 public static class Map2 extends Mapper<Text, Text, Text, MyGenericWritable> {
  public void map(Text key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
   context.write(key, new MyGenericWritable(new Text("1")));
   context.write(value, new MyGenericWritable(new Text("1")));
  }
 }
 
 public static class Reduce extends Reducer<Text, MyGenericWritable, Text, IntWritable> {
  public void reduce(Text key, Iterable<MyGenericWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
   int count = 0;
   Iterator<MyGenericWritable> it = values.iterator();
   while(it.hasNext()) {
    MyGenericWritable myGw = it.next();
    Writable value = myGw.get();
    if(value instanceof LongWritable) {
     count = count + Long.valueOf(((LongWritable)value).get()).intValue();
    } 
    if(value instanceof Text) {
     count = count + Long.valueOf(((Text)value).toString()).intValue();
    }
   }
   context.write(key, new IntWritable(count));
  }
 }
 
 public int run(String[] args) throws IOException, InterruptedException, ClassNotFoundException {
  Configuration conf = this.getConf();
  Job job = new Job(conf);
  job.setJobName(WordCountGenericWritable.class.getSimpleName());
  job.setJarByClass(WordCountGenericWritable.class);
  
  MultipleInputs.addInputPath(job, new Path("hdfs://grid131:9000/text1.txt"), TextInputFormat.class, Map1.class);
  MultipleInputs.addInputPath(job, new Path("hdfs://grid131:9000/text2.txt"), KeyValueTextInputFormat.class, Map2.class);
  
  FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
  job.setReducerClass(Reduce.class);
  
  job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);
  
  //當(dāng)map的輸出類型和reduce的輸出類型不一致的時候，需要單獨設(shè)置map輸出類型
  job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
  job.setMapOutputValueClass(MyGenericWritable.class);
  
  job.setOutputKeyClass(Text.class);
  job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
  
  job.waitForCompletion(true);
  
  return job.isSuccessful()?0:1;
 }
 
 public static void main(String[] args) throws Exception {
  int exit = ToolRunner.run(new WordCount(), args);
  System.exit(exit);
 }
 
}
class MyGenericWritable extends GenericWritable {
 public MyGenericWritable() {
  
 }
 
 public MyGenericWritable(LongWritable longWritable) {
  super.set(longWritable);
 }
 
 public MyGenericWritable(Text text) {
  super.set(text);
 }
 
 @Override
 protected Class<? extends Writable>[] getTypes() {
  return new Class[]{LongWritable.class, Text.class};
 }
 
}

感謝你能夠認(rèn)真閱讀完這篇文章，希望小編分享的“hadoop中如何實現(xiàn)GenericWritable”這篇文章對大家有幫助，同時也希望大家多多支持創(chuàng)新互聯(lián)，關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道，更多相關(guān)知識等著你來學(xué)習(xí)!

本文題目：hadoop中如何實現(xiàn)GenericWritable
標(biāo)題來源：http://www.chinadenli.net/article48/isjdep.html

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