Hadoop大数据开发基础与案例实战（微课版）课件 5.5WodCount代码实现- Redcuer实现_第1页
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Hadoop大数据项目开发——单词统计功能代码-Redcuer实现目录content02Reducer阶段代码编写01Mapper阶段代码编写03Drive阶段代码编写Reducer阶段代码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();//对相同键值的单词键值进行累加 } context.write(key,newIntWritable(count)); }}继承Reducer类代码中使用extends关键字继承Reducer<KEYIN,VALUEIN,KEYOUT,VALUEOUT>类。此时Mapper的输出，经过Shuffle过程，成为Reducer的输入，所以Reducer<KEYIN,VALUEIN,KEYOUT,VALUEOUT>数据类型与Mapper输出的数据类型一致，即Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable>,输入Reducer后会自动补全。重写reduce方法重写reduce方法删除此行重写reduce方法reduce()方法编写逻辑代码：intcount=0;Iterator<IntWritable>iterator=values.iterator();while(iterator.hasNext()){//判断是否还有元素 IntWritablevalue=iterator.next();//获取下一个元素 count+=value.get()

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