前提条件
- テストプログラムの Jar パッケージを準備します。 パッケージの名前を "mapreduce-examples.jar" 、ローカルストレージパスを "data\resources" とします。
- WordCountPipeline をテストするためのテーブルとリソースを準備します。
- テーブルを作成します。
create table wc_in (key string, value string); create table wc_out(key string, cnt bigint);
- リソースを追加します。
add jar data\resources\mapreduce-examples.jar -f;
- テーブルを作成します。
- tunnel コマンドを使用してデータをインポートします。
tunnel upload data wc_in;
テーブル "wc_in" にインポートされたデータは次のとおりです。hello,odps
手順
odpscmd で WordCountPipeline
を実行します。
jar -resources mapreduce-examples.jar -classpath data\resources\mapreduce-examples.jar
com.aliyun.odps.mapred.open.example.WordCountPipeline wc_in wc_out;
予想される出力
出力テーブル "wc_out"
の内容は次のとおりです。
+------------+------------+
| key | cnt |
+------------+------------+
| hello | 1 |
| odps | 1 |
+------------+------------+
サンプルコード
package com.aliyun.odps.mapred.open.example;
import java.io.IOException;
Import java. util. iterator;
import com.aliyun.odps.Column;
import com.aliyun.odps.OdpsException;
import com.aliyun.odps.OdpsType;
Import com. aliyun. ODPS. Data. record;
import com.aliyun.odps.data.TableInfo;
import com.aliyun.odps.mapred.Job;
import com.aliyun.odps.mapred.MapperBase;
import com.aliyun.odps.mapred.ReducerBase;
import com.aliyun.odps.pipeline.Pipeline;
public class WordCountPipelineTest {
public static class TokenizerMapper extends MapperBase {
Record word;
Record one;
@Override
public void setup(TaskContext context) throws IOException{
word = context.createMapOutputKeyRecord();
one = context.createMapOutputValueRecord();
one.setBigint(0, 1L);
}
@Override
public void map(long recordNum, Record record, TaskContext context)
Throws ioexception {
for (int i = 0; i < record.getColumnCount(); i++) {
String[] words = record.get(i).toString().split("\\s+");
for (String w : words) {
word.setString(0, w);
context.write(word, one);
}
}
}
}
public static class SumReducer extends ReducerBase {
private Record value;
@Override
public void setup(TaskContext context) throws IOException{
value = context.createOutputValueRecord();
}
@Override
public void reduce(Record key,Iterator<Record>values,TaskContext context)
Throws ioexception {
Long Count = 0;
while(values.hasNext()) {
Record val = values.next();
count += (Long) val.get(0);
}
value.set(0, count);
context.write(key, value);
}
}
public static class IdentityReducer extends ReducerBase {
private Record result;
@Override
public void setup(TaskContext context) throws IOException{
result = context.createOutputRecord();
}
@Override
public void reduce(Record key,Iterator<Record>values,TaskContext context)
Throws ioexception {
while (values.hasNext()) {
result.set(0, key.get(0));
result.set(1, values.next().get(0));
context.write(result);
}
}
}
public static void main(String[] args) throws OdpsException {
if (args.length ! = 2) {
System.err.println("Usage: WordCountPipeline <in_table> <out_table>");
System.exit(2);
}
Job job = new Job();
/***
* パイプラインの作成プロセスで、mapper の OutputKeySortColumns,PartitionColumns,OutputGroupingColumns を指定していない場合、
* この 3 つのデフォルト設定として OutputKey をデフォルトとします。
***/
Pipeline pipeline = Pipeline.builder()
. Addmapper (maid. Class)
.setOutputKeySchema(
new Column[] { new Column("word", OdpsType.STRING) })
.setOutputValueSchema(
new Column[] { new Column("count", OdpsType.BIGINT) })
.setOutputKeySortColumns(new String[] { "word" })
.setPartitionColumns(new String[] { "word" })
.setOutputGroupingColumns(new String[] { "word" })
.addReducer(SumReducer.class)
.setOutputKeySchema(
new Column[] { new Column("word", OdpsType.STRING) })
.setOutputValueSchema(
new Column[] { new Column("count", OdpsType.BIGINT)})
.addReducer(IdentityReducer.class).createPipeline();
// assemblyer を設定する必要がない場合、パイプラインを jobconf と jobconf に設定します
job.setPipeline(pipeline);
// Input Output のテーブル情報の設定
job.addInput(TableInfo.builder().tableName(args[0]).build());
job.addOutput(TableInfo.builder().tableName(args[1]).build());
// ジョブを送信し、終了するまで待機
job.submit();
job.waitForCompletion();
System.exit(job.isSuccessful() == true ? 0 : 1);
}
}