如何使用Hadoop统计路径文件行数

一、流程概述

在使用Hadoop统计路径文件行数的过程中，我们需要以下步骤：

gantt
    title Hadoop统计路径文件行数流程
    section 准备工作
    创建文件夹：a1, 2022-01-01, 1d
    上传文件到文件夹：a2, after a1, 1d
    section 使用Hadoop
    创建输入输出文件夹：b1, 2022-01-02, 1d
    编写Mapper类：b2, after b1, 1d
    编写Reducer类：b3, after b2, 1d
    运行Hadoop任务：b4, after b3, 1d

二、具体步骤

1. 准备工作

在进行Hadoop任务之前，首先需要进行准备工作：

  • 创建一个文件夹，并将要统计的文件上传到该文件夹中。

2. 使用Hadoop

2.1 创建输入输出文件夹

在Hadoop中，需要为输入和输出结果创建文件夹：

```shell
hadoop fs -mkdir input
hadoop fs -put local_file_path input
hadoop fs -mkdir output


#### 2.2 编写Mapper类

Mapper类主要用于将输入的文本数据转换为键值对：

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

public class LineCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, LongWritable> {
  
  @Override
  protected void map(LongWritable key, Text value, Context context)
      throws IOException, InterruptedException {
    context.write(new Text("Total Lines"), new LongWritable(1));
  }
}
2.3 编写Reducer类

Reducer类主要用于对Mapper输出的结果进行汇总计算：

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

public class LineCountReducer extends Reducer<Text, LongWritable, Text, LongWritable> {
  
  @Override
  protected void reduce(Text key, Iterable<LongWritable> values, Context context)
      throws IOException, InterruptedException {
    long sum = 0;
    for (LongWritable value : values) {
      sum += value.get();
    }
    context.write(key, new LongWritable(sum));
  }
}
2.4 运行Hadoop任务

最后，运行Hadoop任务来统计文件行数：

```shell
hadoop jar path/to/hadoop-streaming.jar \
-input input \
-output output \
-mapper "javac LineCountMapper.java" \
-reducer "javac LineCountReducer.java"


## 三、关系图

```mermaid
erDiagram
    Hadoop --> Mapper类
    Mapper类 --> Reducer类
    Hadoop --> Reducer类

通过以上步骤，你就可以成功地使用Hadoop统计路径文件行数了。希望这篇文章对你有所帮助！