Hadoop MapReduce访问减速器中的映射器输出编号

时间:2018-02-22 18:22:52

标签: java hadoop mapreduce mapper reducers

我有一个映射器,它输出一个句子中的每个字母,这是键,数字1作为其值。例如,我的映射器输出'你好吗'如

H 1
o 1
w 1
a 1
r 1
e 1
y 1
o 1
u 1

我的reducer使用它并使用1来计算每个字母的出现次数。例如,它会输出字母' o'作为一个键,2作为其值,因为它出现两次。

我的问题是我想计算一个句子中每个字母出现的频率。为此,我需要访问句子中的字母总数(映射器的输出数量)。我是mapreduce的新手,所以我不确定最好的方法。

3 个答案:

答案 0 :(得分:1)

假设您的映射器正在获取一个完整的句子,您正在尝试查找频率而您正在使用Java API,则可以通过context.write(...)函数从映射器输出两个键:

mapper的java语法:public void map(LongWritable key, Text value, Context context)

  1. Key:<lineNo_Letter>;价值:c_m
  2. key:<lineNo_Letter>;价值:t_n
  3. 其中

    lineNo = same as key to the mapper (the first parameter to the above function)
    letter = your desired letter
    m = <total number of letters in the line (the 2nd parameter to the above function) input to the mapper>
    n = <number of occurrence of letter in the line (the 2nd parameter to the above function) mapper input line>
    

    c_a_只是识别计数类型的前缀。 c表示信件的出现;而t代表总发生次数。

    基本上我们在这里利用这个概念,你可以从mapper / reducer中编写你想要的许多键值。

    现在减速器会得到类似的东西 密钥:<lineNo_letter>值:ListOf[c_m, t_n]

    现在,只需迭代列表,使用分隔符_并使用标识符前缀(tc)进行拆分;你在减速机中有所需的值。即。

    Total number of letter in the sentence = m
    Total number of occurrence of the letter = n
    

    编辑:添加伪逻辑

    举个例子,假设映射器函数public void map(LongWritable key, Text value, Context context)的输入行是

    LongWritable key = 1
    Text value = howareyou
    

    mapper的输出应为:

    -- Output length of the Text Value against each letter
    context.write("1_h", "t_9");
    context.write("1_o", "t_9");
    context.write("1_w", "t_9");
    context.write("1_a", "t_9");
    context.write("1_r", "t_9");
    context.write("1_e", "t_9");
    context.write("1_y", "t_9");
    context.write("1_u", "t_9");
    

    请注意,上面的输出是映射器中每个字母的一次输出。这就是为什么字母o只输出一次(即使它在输入中出现两次)。

    映射器代码的更多输出将是

    -- Output individual letter count in the input text as 
    context.write("1_h", "c_1");
    context.write("1_o", "c_2");
    context.write("1_w", "c_1");
    context.write("1_a", "c_1");
    context.write("1_r", "c_1");
    context.write("1_e", "c_1");
    context.write("1_y", "c_1");
    context.write("1_u", "c_1");
    

    同样,您可以看到字母o的值为c_2,因为它在句子中出现两次。

    现在将产生8个减速器,每个减速器将获得以下一个键值对:

    key: "1_h" value: ListOf["t_9", "c_1"]
    key: "1_o" value: ListOf["t_9", "c_2"]
    key: "1_w" value: ListOf["t_9", "c_1"]
    key: "1_a" value: ListOf["t_9", "c_1"]
    key: "1_r" value: ListOf["t_9", "c_1"]
    key: "1_e" value: ListOf["t_9", "c_1"]
    key: "1_y" value: ListOf["t_9", "c_1"]
    key: "1_u" value: ListOf["t_9", "c_1"]
    

    现在在每个reducer中,拆分键以获取行号和字母。 遍历值列表以提取总数和字母出现次数。

    第1行中的字母h的频率= Integer.parseInt("c_1".split("_")[1])/Integer.parseInt("t_9".split("_")[1])

    这是一个伪逻辑供您实现。

答案 1 :(得分:0)

不要在看到的时候立即写下每封信。计算所有字符,然后将其与字符一起写入。

然后根据您编写值的方式,您的减速器将会看到

o, [(1,9), (1,9)]

求和,并提取任何一个9,然后除

答案 2 :(得分:0)

自己完成:使用全局计数器访问MAP_OUTPUT_RECORDS以获取reducer中映射器输出的总数。

代码:

Configuration conf = context.getConfiguration();
Cluster cluster = new Cluster(conf);
Job currentJob = cluster.getJob(context.getJobID());
long totalCharacters = currentJob.getCounters().findCounter(TaskCounter.MAP_OUTPUT_RECORDS).getValue();