hadoop mr输出的文件个数

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如何实现Hadoop MapReduce输出的文件个数

引言

Hadoop是一个开源的分布式计算框架，可以处理大规模数据集。MapReduce是Hadoop中用于处理数据的编程模型。在MapReduce任务中，我们经常需要知道输出的文件个数，本文将介绍如何实现Hadoop MapReduce输出的文件个数。

流程图

flowchart TD
A(开始)
B(编写MapReduce任务)
C(运行MapReduce任务)
D(获取输出文件个数)
E(结束)
A-->B
B-->C
C-->D
D-->E

步骤说明

下面将详细介绍每个步骤需要做什么，并给出相应的代码示例。

步骤1：编写MapReduce任务

首先，我们需要编写一个MapReduce任务，用于处理数据并生成输出文件。以下是一个简单的MapReduce任务示例：

public class MyMapReduce extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
  private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
  private Text word = new Text();

  public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
    // 解析输入数据
    String line = value.toString();
    StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(line);
    while (tokenizer.hasMoreTokens()) {
      word.set(tokenizer.nextToken());
      context.write(word, one);
    }
  }
}

public class MyReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
  private IntWritable result = new IntWritable();

  public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
    int sum = 0;
    for (IntWritable val : values) {
      sum += val.get();
    }
    result.set(sum);
    context.write(key, result);
  }
}

public class MyMapReduceJob {
  public static void main(String[] args) throws Exception {
    Configuration conf = new Configuration();
    Job job = Job.getInstance(conf, "MyMapReduce");

    job.setJarByClass(MyMapReduce.class);
    job.setMapperClass(MyMapReduce.class);
    job.setCombinerClass(MyReducer.class);
    job.setReducerClass(MyReducer.class);

    job.setOutputKeyClass(Text.class);
    job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

    FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
    FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));

    System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
  }
}

在上述代码中，我们定义了一个Map函数和一个Reduce函数，并将它们注册到一个MapReduce作业中。Map函数用于解析输入数据，生成键值对，并将它们传递给Reduce函数进行处理。Reduce函数用于对输入数据进行聚合，并生成输出文件。

步骤2：运行MapReduce任务

接下来，我们需要运行MapReduce任务。在命令行中执行以下命令：

hadoop jar mymapreduce.jar MyMapReduceJob input output

其中，mymapreduce.jar是编译后的MapReduce任务的JAR文件，MyMapReduceJob是MapReduce任务的入口点类，input是输入数据的路径，output是输出文件的路径。

步骤3：获取输出文件个数

最后，我们需要获取MapReduce任务输出的文件个数。我们可以使用Hadoop的FileSystem API来实现这一功能。以下是获取输出文件个数的示例代码：

public class HadoopUtils {
  public static int getOutputFileCount(String outputPath) throws IOException {
    Configuration conf = new Configuration();
    FileSystem fs = FileSystem.get(conf);

    FileStatus[] fileStatuses = fs.globStatus(new Path(outputPath + "/part-*"));
    if (fileStatuses != null) {
      return fileStatuses.length;
    } else {
      return 0;
    }
  }
}

public class Main {
  public static void main(String[] args) throws IOException {
    int outputFileCount = HadoopUtils.getOutputFileCount("output");
    System.out.println("Output file count: " + outputFileCount);
  }
}

在上述代码中，我们定义了一个HadoopUtils类，其中的getOutputFileCount方法用于获取输出文件个数。我们使用FileSystem的globStatus方法来匹配输出文件路径下所有以"part-"开头的文件，并返回文件个数。