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一、实战概述

• 本实战项目主要利用Hadoop MapReduce框架对多个文本文件中的IP地址进行整合并去除重复项。首先，在虚拟机上创建了三个包含IP地址列表的文本文件（ips01.txt、ips02.txt、ips03.txt），并将这些文件上传至HDFS上的/deduplicate/input目录作为原始数据。

• 接着，通过IntelliJ IDEA创建了一个Maven项目MRDeduplicateIPs，并添加了hadoop-client和junit相关依赖。在项目中定义了三个关键类：DeduplicateIPsMapper、DeduplicateIPsReducer和DeduplicateIPsDriver。

• DeduplicateIPsMapper类作为Map阶段的处理单元，读取每行输入文本数据（表示一个IP地址），将IP地址作为新的键输出，并使用NullWritable类型的空值，以准备后续去重操作。

• DeduplicateIPsReducer类则负责Reduce阶段的逻辑，它接收Mapper阶段输出的所有具有相同IP地址的键值对，并通过不遍历值迭代器的方式实现键（即IP地址）的去重，确保每个唯一IP地址仅被写入一次。

• 最后，DeduplicateIPsDriver类作为整个任务的驱动程序，负责配置和启动MapReduce作业。它设置了作业的输入与输出路径、Mapper和Reducer类，以及它们的键值类型。作业完成后，该类会遍历输出目录下的文件，读取并打印去重后的IP地址列表到控制台。

• 通过运行DeduplicateIPsDriver类启动应用，最终实现了从多个文本文件中提取并整合出一份仅包含唯一IP地址的结果集。

二、提出任务

• 三个包含IP地址列表的文本文件（ips01.txt、ips02.txt、ips03.txt）
• ips01.txt

192.168.1.1
172.16.0.1
10.0.0.1
192.168.1.2
192.168.1.3
172.16.0.2
10.0.0.2
192.168.1.1
172.16.0.1
10.0.0.3

• ips02.txt

192.168.1.4
172.16.0.3
10.0.0.4
192.168.1.5
192.168.2.1
172.16.0.4
10.0.1.1
192.168.1.1
172.16.0.1 
10.0.0.1 

• ips03.txt

192.168.1.6
172.16.1.1
10.0.2.1
192.168.1.7
192.168.3.1
172.16.0.5
10.0.0.5
192.168.1.1
172.16.0.1
10.0.0.3

• 使用MR框架，实现网址去重
  

三、完成任务

（一）准备数据

1、在虚拟机上创建文本文件

• 在master虚拟机上使用文本编辑器创建三个文件：ips01.txt, ips02.txt, ips03.txt，并确保每个文件内存储的是纯文本格式的IP地址列表。
  

2、上传文件到HDFS指定目录

• 在master虚拟机上创建HDFS上的/deduplicate/input目录，用于存放待处理的原始数据文件。
• 执行命令：hdfs dfs -mkdir -p /deduplicate/input
  
• 将本地创建的三个文本文件上传至HDFS的/deduplicate/input目录

  hdfs dfs -put ips01.txt /deduplicate/input/
  hdfs dfs -put ips02.txt /deduplicate/input/
  hdfs dfs -put ips03.txt /deduplicate/input/
  

• 执行上述命令
  

（二）实现步骤

• 说明：集成开发环境IntelliJ IDEA版本 - 2022.3

1、创建Maven项目

• Maven项目 - MRDeduplicateIPs，设置了JDK版本 - 1.8，组标识 - net.huawei.mr
  

• 单击【Create】按钮，得到初始化项目
  

2、添加相关依赖

• 在pom.xml文件里添加hadoop-client和junit依赖
  

<dependencies>                                   <!--hadoop客户端-->                             <dependency>                                 <groupId>org.apache.hadoop</groupId>     <artifactId>hadoop-client</artifactId>   <version>3.3.4</version>                 </dependency>                                <!--单元测试框架-->                                <dependency>                                 <groupId>junit</groupId>                 <artifactId>junit</artifactId>           <version>4.13.2</version>                </dependency>                                
</dependencies>                                                  

• 刷新项目依赖
  

3、创建日志属性文件

• 在resources目录里创建log4j.properties文件
  

log4j.rootLogger=ERROR, stdout, logfile
log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n
log4j.appender.logfile=org.apache.log4j.FileAppender
log4j.appender.logfile.File=target/deduplicateips.log
log4j.appender.logfile.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.logfile.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n

4、创建网址去重映射器类

• 创建net.huawei.mr包，在包里创建DeduplicateIPsMapper类
  

package net.huawei.mr;import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;import java.io.IOException;/*** 功能：网址去重映射器类* 作者：华卫* 日期：2024年01月05日*/
public class DeduplicateIPsMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, NullWritable> {@Overrideprotected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {// 获取行内容String ip = value.toString();// 将<ip,null>键值对写入中间结果context.write(new Text(ip), NullWritable.get());}
}

• 这段代码是Hadoop MapReduce编程框架中的一个Mapper类实现，名为DeduplicateIPsMapper，用于处理URL去重问题。虽然注释中提到的是“网址去重”，但实际代码逻辑仅针对IP地址进行操作。

• 在Map阶段，该类继承自org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper<LongWritable, Text, Text, NullWritable>

• 输入键类型为LongWritable，通常表示文本行号；

• 输入值类型为Text，存储一行原始数据（在这里应是IP地址）；

• 输出键类型为Text，用于输出去重后的IP地址；

• 输出值类型为NullWritable，由于此处仅需去重并不需要具体值，所以使用空值。

• map()方法是Mapper的主体逻辑部分，在每次调用时接收一行输入数据（键和值）。它首先将输入值（即每行文本内容）转换成字符串类型的IP地址，然后将这个IP地址作为新的键输出，并与NullWritable类型的空值一起写入到中间结果中。通过这种方式，Map阶段结束后，相同的IP地址会被归并到一起，以便后续Reducer阶段进一步处理以达到去重的目的。

5、创建网址去重归并器类

• 在net.huawei.mr包里创建DeduplicateIPsReducer
  

package net.huawei.mr;import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;import java.io.IOException;/*** 功能：网址去重归并器类* 作者：华卫* 日期：2024年01月05日*/
public class DeduplicateIPsReducer extends Reducer<Text, NullWritable, Text, NullWritable> {@Overrideprotected void reduce(Text key, Iterable<NullWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {// 不遍历值迭代器，就可以实现键去重context.write(key, NullWritable.get());        }
}

• 这段代码是Hadoop MapReduce编程框架中的一个Reducer类实现，名为DeduplicateIPsReducer，用于处理URL去重问题。尽管注释中提到的是“网址去重”，但实际代码逻辑只针对IP地址进行操作。

• 在Reduce阶段，该类继承自org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer<Text, NullWritable, Text, NullWritable>

• 输入键类型为Text，存储Map阶段输出的去重后的IP地址；

• 输入值类型为Iterable<NullWritable>，由于Mapper阶段输出的值为NullWritable，因此这里接收一组空值；

• 输出键类型仍为Text，保持与Mapper阶段一致，输出去重后的唯一IP地址；

• 输出值类型也仍为NullWritable，表示在这个任务中我们仅关注IP地址的去重，不需要额外信息。

• reduce()方法是Reducer的核心逻辑部分，在此场景下，当多个相同的IP地址（键）被归并到一起时，无需遍历值迭代器（因为所有值都是NullWritable的空值），只需将接收到的每个唯一的IP地址作为键输出即可，从而达到去除重复IP的目的。通过这种方式，Reduce阶段结束后，输出结果中每个IP地址都只出现一次。

6、创建网址去重统计驱动器类

• 在net.huawei.mr包里，创建DeduplicateIPsDriver类
  

package net.huawei.mr;import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
import org.apache.hadoop.fs.FileStatus;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IOUtils;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;import java.net.URI;/*** 功能：网址去重驱动器类* 作者：华卫* 日期：2024年01月05日*/
public class DeduplicateIPsDriver {public static void main(String[] args) throws Exception {// 创建配置对象Configuration conf = new Configuration();// 设置客户端使用数据节点主机名属性conf.set("dfs.client.use.datanode.hostname", "true");// 获取作业实例Job job = Job.getInstance(conf);// 设置作业启动类job.setJarByClass(DeduplicateIPsDriver.class);// 设置Mapper类job.setMapperClass(DeduplicateIPsMapper.class);// 设置map任务输出键类型job.setMapOutputKeyClass(Text.class);// 设置map任务输出值类型job.setMapOutputValueClass(NullWritable.class);// 设置Reducer类job.setReducerClass(DeduplicateIPsReducer.class);// 设置reduce任务输出键类型job.setOutputKeyClass(Text.class);// 设置reduce任务输出值类型job.setOutputValueClass(NullWritable.class);// 定义uri字符串String uri = "hdfs://master:9000";// 创建输入目录Path inputPath = new Path(uri + "/deduplicate/input");// 创建输出目录Path outputPath = new Path(uri + "/deduplicate/output");// 获取文件系统FileSystem fs = FileSystem.get(new URI(uri), conf);// 删除输出目录（第二个参数设置是否递归）fs.delete(outputPath, true);// 给作业添加输入目录（允许多个）FileInputFormat.addInputPath(job, inputPath);// 给作业设置输出目录（只能一个）FileOutputFormat.setOutputPath(job, outputPath);// 等待作业完成job.waitForCompletion(true);// 输出统计结果System.out.println("======统计结果======");FileStatus[] fileStatuses = fs.listStatus(outputPath);for (int i = 1; i < fileStatuses.length; i++) {// 输出结果文件路径System.out.println(fileStatuses[i].getPath());// 获取文件系统数据字节输入流FSDataInputStream in = fs.open(fileStatuses[i].getPath());// 将结果文件显示在控制台IOUtils.copyBytes(in, System.out, 4096, false);}}
}

• 这段代码是Hadoop MapReduce框架下的一个驱动器类（Driver）实现，名为DeduplicateIPsDriver，用于处理URL去重问题。它主要负责设置MapReduce作业的相关配置信息，并启动整个作业流程。

1. 首先创建一个Hadoop Configuration对象并设置相关属性，如“dfs.client.use.datanode.hostname”，以便正确连接到HDFS数据节点。

2. 初始化Job实例，并通过job.setJarByClass()方法指定作业的主类（即该驱动器类），使得Hadoop能够找到运行作业所需的JAR包。

3. 设置作业的Mapper和Reducer类分别为DeduplicateIPsMapper和DeduplicateIPsReducer，同时设定它们的输入输出键值类型。

4. 定义HDFS上输入与输出目录的URI路径，并使用FileSystem API获取文件系统实例，删除预先存在的输出目录以确保每次运行时结果都是新的。

5. 将输入目录添加到作业中，设置唯一的输出目录。

6. 调用job.waitForCompletion(true)方法启动并等待作业完成。

7. 作业完成后，遍历输出目录下的所有文件（除成功标志文件外），打开每个文件并将其内容读取并打印到控制台，从而展示去重后的结果。

• 总之，此驱动器类将配置、初始化及执行一个完整的MapReduce作业，该作业的主要功能是对存储在HDFS上的IP地址进行去重处理。

7、启动应用，查看结果

• 运行DeduplicateIPsDriver类，查看结果
  

四、实战总结

• 本实战项目利用Hadoop MapReduce框架，通过自定义的DeduplicateIPsMapper和DeduplicateIPsReducer类处理三个文本文件中的IP地址数据。Mapper阶段读取每行IP并作为键输出，Reducer阶段对相同键（IP）进行归并去重。在DeduplicateIPsDriver驱动类中配置了作业属性、输入输出路径以及Map和Reduce阶段所使用的类，并成功执行了任务。最终，从原始文本数据中提取出一份不重复的IP地址集合。整个过程展示了MapReduce框架高效处理大规模数据集及实现特定业务逻辑的能力。