基于MapReduce的中国大学排名统计

整体思路

① FileInpuFormat读取数据
② Mapper阶段对数据简单处理
③ 序列化实现自定义排序
④ partition分区处理
⑤ Reducer写出数据
⑥ 主类设置

具体实现如下

Driver主类,包括加载jar包路径，设置Mapper、Reducer类，输出类型，partition分区设置，文件输入输出路径等，注意Partition分区时设置的Reduce个数要与分区个数一致，多于或者少于均会报错，导致MapReduce程序停止。

public class RankDriver {
    public static void main(String[] args) throws IOException, InterruptedException, ClassNotFoundException {
        // 获取job
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf);

        // 加载主类
        job.setJarByClass(RankDriver.class);

        // 设置Mapper和Reducer类
        job.setMapperClass(RankMapper.class);
        job.setReducerClass(RankReducer.class);
        
        // 设置Mapper数据的数据类型
        job.setMapOutputKeyClass(RankBean.class);
        job.setMapOutputValueClass(Text.class);

        // 设置最终数据的数据类型
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(RankBean.class);

        // 设置Partition分区和分区个数
        job.setPartitionerClass(RankPartitioner.class);
        job.setNumReduceTasks(6);

        // 文件输入输出路径
        FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("E:\\test\\data\\*"));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("E:\\test\\RankTopKOut"));

        // 提交job
        boolean result = job.waitForCompletion(true);
        // 判断结束
        System.exit(result ? 0 : 1);
    }
}

Bean对象序列化类，注意以下几点

① 实现WritableComparable接口，并传入比较对象，一般来说比较对象为自身。
② 设置空参构造器
③ 重写序列化方法（write and readFields）
④重写compareTo方法，方法体用于实现自定义排序
⑤ 重写toString方法，用于最终的数据写出。

import org.apache.hadoop.io.WritableComparable;

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

public class RankBean implements WritableComparable<RankBean> {

    private String module; // 学校类型
    private double score;  // 学校评分
    private String position;  // 学校位置

    public RankBean() {
    }

    public String getModule() {
        return module;
    }

    public void setModule(String module) {
        this.module = module;
    }

    public double getScore() {
        return score;
    }

    public void setScore(double score) {
        this.score = score;
    }

    public String getPosition() {
        return position;
    }

    public void setPosition(String position) {
        this.position = position;
    }


    @Override
    public int compareTo(RankBean o) {
        if (this.score > o.score) {
            return -1;
        }else if (this.score < o.score) {
            return 1;
        }else {
            return 0;
        }
    }

    @Override
    public void write(DataOutput out) throws IOException {
        out.writeUTF(module);
        out.writeDouble(score);
        out.writeUTF(position);
    }

    @Override
    public void readFields(DataInput in) throws IOException {
        this.module = in.readUTF();
        this.score = in.readDouble();
        this.position = in.readUTF();
    }

    @Override
    public String toString() {
        return module + "\t" + position + "\t" + score ;
    }

}

Mapper类实现数据读取，处理，写出操作。在写出操作时，要想实现自定义排序，outKey即写出的key要是一个对象，并且实现序列化，才能实现自定义排序，否则MapReduce底层逻辑会使用快排的方式自动将其输出的key实现排序，例如wordCount程序。

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

import java.io.IOException;

public class RankMapper extends Mapper<LongWritable, Text, RankBean, Text> {
    private RankBean outK = new RankBean();
    private Text outV = new Text();
    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        String line = value.toString();
        String[] split = line.split("\t");
        // 分割获取对应数据
        String name = split[0]; 
        String position = split[1];
        String mold = split[2];
        String score = split[3];

        // 存入数据
        outV.set(name);
        outK.setModule(mold);
        outK.setPosition(position);
        outK.setScore(Double.parseDouble(score));

        // 写出数据
        context.write(outK,outV);

    }
}

Partition分区类，实现对不同字段的分区合并，最终将数据存储至不同的文件中。具体的实现步骤如下：

① 继承Partitioner类，泛型为Mapper的数据数据类型
② 重写getPartition方法，实现分区

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

public class RankPartitioner extends Partitioner<RankBean, Text> {

    @Override
    public int getPartition(RankBean rankBean, Text text, int numPartitions) {
        int partition;
        if ("北京".equals(rankBean.getPosition())) {
            partition = 0;
        }else if ("上海".equals(rankBean.getPosition())) {
            partition = 1;
        }else if ("天津".equals(rankBean.getPosition())) {
            partition = 2;
        }else if ("江苏".equals(rankBean.getPosition())) {
            partition = 3;
        }else if ("河南".equals(rankBean.getPosition())) {
            partition = 4;
        }else {
            partition = 5;
        }
        return partition;
    }
}

Reducer类，实现数据的写出操作。

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

import java.io.IOException;

public class RankReducer extends Reducer<RankBean, Text, Text, RankBean> {


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

至此，整个中国大学的排名，按照关键省份的分区，写出至不同的文件中。最终的输出结果部分如下所示。

中国大学排名数据附后。

数据及源码下载地址:https://pan.baidu.com/s/1rd5_7MwPtDptGm1u3QJnJw

提取码:9q88

希望能够帮助到大家。