晨曦同学（Dota界号称利神）前段时间分享了这样一个问题：如何在一个很大的文件中（该文件包含了中英文）找出出现频率比较高的几个词呢？我们来分析一下。找出现频率比较高的词语，首先要有一个支持中文的分词器（IK，庖丁解牛等等），这个问题不大；分词之后呢就要统计词语出现次数，类似于MapReduce程序中WordCount，这可是学习MapReduce的hello world程序呀，当然很容易搞定；最后还要来个排序，统计完了我们期望出现次数高的词语出现在前面，MapReduce默认就支持排序，也没问题。
解决这个问题需要两个Job，一个是统计Job，一个是排序Job。
统计Job的Mapper需要做的事情就是分词，这里我们选用IKanalyzer分词器，可能IK在官网上不好下载，我给大家准备好了，点此下载。分词之后，将每个单词个数置为1（跟WordCount程序一样）。
public static class AnalyzerMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> {
private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
private Text word = new Text();
@Override
protected void map(Object key, Text value,
Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>.Context context)
throws IOException, InterruptedException {
breakupSentence(value.toString(), context);
}
/**
* 用分词器将一段话拆分成多个词。
* 分出一个词就将数量置为1。
*
* @param sentence
* @param context
* @throws IOException
* @throws InterruptedException
*/
private void breakupSentence(String sentence, Mapper<Object, Text, Text,
IntWritable>.Context context) throws IOException, InterruptedException {
Analyzer analyzer = new IKAnalyzer(true);
TokenStream tokenStream = analyzer.tokenStream("content",
new StringReader(sentence));
tokenStream.addAttribute(CharTermAttribute.class);
while (tokenStream.incrementToken()) {
CharTermAttribute charTermAttribute = tokenStream
.getAttribute(CharTermAttribute.class);
word.set(charTermAttribute.toString());
context.write(word, one);
}
}
}别忘了给IK设置停止词字典，过滤掉那些"了"，”呢“，”啊“，”的“，"is", "and", "a" 之类的语气词、助词、连词、量词等。
IKAnalyzer.cfg.xml
<properties>
<comment>IK Analyzer 扩展配置</comment>
<!--用户可以在这里配置自己的扩展字典
<entry key="ext_dict">ext.dic;</entry>
-->
<!--用户可以在这里配置自己的扩展停止词字典-->
<entry key="ext_stopwords">stopword.dic;chinese_stopword.dic</entry>
</properties>chinese_stopword.dic
的
呢
吧
和
......统计Job的Reducer就是统计各个词语的出现次数，跟WordCount程序中的完全一致，不再烦述。我们可以将该Reducer设置为Job的CombinerClass，这样每次Mapper Task向Reducer Task传递数据时候，先执行Combiner，将结果先做个统计，减少了Mapper向Reducer的数据传输。
public static class CountReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
private IntWritable result = new IntWritable();
@Override
protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,
Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>.Context context)
throws IOException, InterruptedException {
int sum = 0;
for (IntWritable val : values) {
sum += val.get();
}
result.set(sum);
context.write(key, result);
}
}接下来再看排序Job，MapReduce任务是通过key来排序的，我们需要将词语出现的次数排序，所以需要先将统计Job的结果Key-Value互换，排序完成后，再换回来即可。
排序Job的Mapper将统计Job的结果Key-Value互换，代码如下：
public static class SortMapper extends Mapper<Object, Text, IntWritable, Text> {
private final static IntWritable wordCount = new IntWritable(1);
private Text word = new Text();
@Override
protected void map(Object key, Text value,
Mapper<Object, Text, IntWritable, Text>.Context context)
throws IOException, InterruptedException {
StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(value.toString());
while (tokenizer.hasMoreTokens()) {
String a = tokenizer.nextToken().trim();
word.set(a);
String b = tokenizer.nextToken().trim();
wordCount.set(Integer.valueOf(b));
context.write(wordCount, word);
}
}
}排序Job的Reducer任务就是再将Key-Value倒置过来。
public static class SortReducer extends Reducer<IntWritable, Text, Text, IntWritable> {
private Text result = new Text();
@Override
protected void reduce(IntWritable key, Iterable<Text> values,
Reducer<IntWritable, Text, Text, IntWritable>.Context context)
throws IOException, InterruptedException {
for (Text val : values) {
result.set(val.toString());
context.write(result, key);
}
}
}Reducer默认排序是从小到大（数字），而我们期望出现次数多的词语排在前面，所以需要重写排序类WritableComparator。
public class DescWritableComparator extends WritableComparator {
protected DescWritableComparator() {
super(IntWritable.class, true);
}
@Override
public int compare(WritableComparable a, WritableComparable b) {
return -super.compare(a, b);
}
}如果有多个Reducer任务，Reducer的默认排序只是对发送到该Reducer下的数据局部排序。如果想达到全局排序，需要我们手动去写partitioner。Partitioner的作用是根据不同的key，制定相应的规则分发到不同的Reducer中。
public static class SortPartitioner<K, V> extends Partitioner<K, V> {
@Override
public int getPartition(K key, V value, int numReduceTasks) {
int maxValue = 50;
int keySection = 0;
// 只有传过来的key值大于maxValue 并且numReduceTasks比如大于1个才需要分区，否则直接返回0
if (numReduceTasks > 1 && key.hashCode() < maxValue) {
int sectionValue = maxValue / (numReduceTasks - 1);
int count = 0;
while ((key.hashCode() - sectionValue * count) > sectionValue) {
count++;
}
keySection = numReduceTasks - 1 - count;
}
return keySection;
}
}最后就是链接MapReduce Job流，这里有两个Job，需要先执行统计Job，再执行排序Job。我们需要将统计Job的输出作为排序Job的输入。（友情提示：别忘了给统计Job设置Combiner哦，也别忘了给排序Job设置Comparator和Partitioner哦。）
Job job1 = new Job(configuration, "key word analyzer");
job1.setJarByClass(JobDefiner.class);
job1.setMapperClass(AnalyzerMapper.class);
job1.setCombinerClass(CountReducer.class);
job1.setReducerClass(CountReducer.class);
job1.setOutputKeyClass(Text.class);
job1.setOutputValueClass(IntWritable.class);
FileInputFormat.addInputPath(job1, new Path(otherArgs[0]));
Path outPath1 = new Path(otherArgs[1]);
FileOutputFormat.setOutputPath(job1, outPath1);
job1.waitForCompletion(true);
Job job2 = new Job(configuration, "result sort");
job2.setJarByClass(JobDefiner.class);
job2.setOutputKeyClass(IntWritable.class);
job2.setOutputValueClass(Text.class);
job2.setMapperClass(SortKeyWordHandler.SortMapper.class);
job2.setReducerClass(SortKeyWordHandler.SortReducer.class);
// key按照降序排列
job2.setSortComparatorClass(DescWritableComparator.class);
job2.setPartitionerClass(SortKeyWordHandler.SortPartitioner.class);
FileInputFormat.addInputPath(job2, outPath1);
FileOutputFormat.setOutputPath(job2, new Path(otherArgs[2]));
job2.waitForCompletion(true);大功告成？且慢！！在我的博客Eclipse远程调试Hadoop集群中，我们只讲了如何配置本地Eclipse如何远程调试Hadoop集群，在这里我们就演示一下如何去跑。
我们先上传两篇关于习大大的报道到hdfs上
bin/hadoop dfs -mkdir input
bin/hadoop dfs -put mupeng/files/test_chinese* input刷一下Eclipse里面DFS Location就能看到
找到定义Job的main方法类，右键Run As=>Run Configurations ...
确认Project、Main class准确后，设置main方法的参数：统计Job的输入路径、统计Job的输出路径（同时也是排序Job的输入路径）、排序Job的输出路径。
hdfs://192.168.248.149:9000/user/mupeng/input
hdfs://192.168.248.149:9000/user/mupeng/output1
hdfs://192.168.248.149:9000/user/mupeng/output2设置好后，点击Run，在第二个输出路径中，我们看到结果（我这只有一个Reducer）
引用 20
强调 16
习近平 14
斐济 13
我们 13
斐 12
中国 11
对 10
中 10
等 9
中方 9
为 9
方 9
......最后提示大家：
本文相关源码下载地址（GitHub）：点击查看
相关博客地址：Eclipse远程调试Hadoop集群
来源：oschina
链接：https://my.oschina.net/u/76720/blog/358138