Hadoop大數(shù)據(jù)開發(fā)基礎(chǔ)與案例實戰(zhàn)（微課版）課件 5.5WodCount代碼實現(xiàn)- Redcuer實現(xiàn)_第1頁
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Hadoop大數(shù)據(jù)項目開發(fā)——單詞統(tǒng)計功能代碼-Redcuer實現(xiàn)目錄content02Reducer階段代碼編寫01Mapper階段代碼編寫03Drive階段代碼編寫Reducer階段代碼importjava.io.IOException;importjava.util.Iterator;importorg.apache.hadoop.io.IntWritable;importorg.apache.hadoop.io.Text;importorg.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;publicclassWordcountReducerextendsReducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable>{ @Override protectedvoidreduce(Textkey,Iterable<IntWritable>values, Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{ intcount=0; Iterator<IntWritable>iterator=values.iterator(); while(iterator.hasNext()){ IntWritablevalue=iterator.next(); count+=value.get();//對相同鍵值的單詞鍵值進行累加 } context.write(key,newIntWritable(count)); }}繼承Reducer類代碼中使用extends關(guān)鍵字繼承Reducer<KEYIN,VALUEIN,KEYOUT,VALUEOUT>類。此時Mapper的輸出，經(jīng)過Shuffle過程，成為Reducer的輸入，所以Reducer<KEYIN,VALUEIN,KEYOUT,VALUEOUT>數(shù)據(jù)類型與Mapper輸出的數(shù)據(jù)類型一致，即Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable>,輸入Reducer后會自動補全。重寫reduce方法重寫reduce方法刪除此行重寫reduce方法reduce()方法編寫邏輯代碼：intcount=0;Iterator<IntWritable>iterator=values.iterator();while(iterator.hasNext()){//判斷是否還有元素 IntWritablevalue=iterator.next();//獲取下一個元素 count+=value.get()

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