实验5
MapReduce初级编程实践
1.实验目的
（1）通过实验掌握基本的MapReduce编程方法；
（2）掌握用MapReduce解决一些常见的数据处理问题，包括数据去重、数据排序和数据挖掘等。
2.实验平台
（1）操作系统：Linux（建议Ubuntu16.04或Ubuntu18.04）
（2）Hadoop版本：3.1.3
3.实验步骤
（一）编程实现文件合并和去重操作
对于两个输入文件，即文件A和文件B，请编写MapReduce程序，对两个文件进行合并，并剔除其中重复的内容，得到一个新的输出文件C。下面是输入文件和输出文件的一个样例供参考。
输入文件A的样例如下：
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20170101 x 20170102 y 20170103 x 20170104 y 20170105 z 20170106 x |
输入文件B的样例如下：
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20170101 y 20170102 y 20170103 x 20170104 z 20170105 y |
根据输入文件A和B合并得到的输出文件C的样例如下：
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20170101 x 20170101 y 20170102 y 20170103 x 20170104 y 20170104 z 20170105 y 20170105 z 20170106 x |
1.启动 hadoop：
2. 需要首先删除HDFS中与当前Linux用户hadoop对应的input和output目录（即HDFS中的“/opt/module/hadoop-3.1.3/input”和“/opt/module/hadoop-3.1.3/output”目录），这样确保后面程序运行不会出现问题
3.再在HDFS中新建与当前Linux用户hadoop对应的input目录，即“/opt/module/hadoop-3.1.3/input”目录
4.将A,B上传到HDFS中
5. 运行结果
（二）编写程序实现对输入文件的排序
现在有多个输入文件，每个文件中的每行内容均为一个整数。要求读取所有文件中的整数，进行升序排序后，输出到一个新的文件中，输出的数据格式为每行两个整数，第一个数字为第二个整数的排序位次，第二个整数为原待排列的整数。下面是输入文件和输出文件的一个样例供参考。
输入文件1的样例如下：
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33 37 12 40 |
输入文件2的样例如下：
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4 16 39 5 |
输入文件3的样例如下：
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1 45 25 |
根据输入文件1、2和3得到的输出文件如下：
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1 1 2 4 3 5 4 12 5 16 6 25 7 33 8 37 9 39 10 40 11 45 |
- 创建1.txt ，2.txt ，3.txt,输入上述内容
再在HDFS中新建与当前Linux用户hadoop对应的input目录，即“/opt/module/hadoop-3.1.3/input”目录2.将1.txt ，2.txt ，3.txt上传到HDFS中
3. 运行结果
（三）对给定的表格进行信息挖掘
下面给出一个child-parent的表格，要求挖掘其中的父子辈关系，给出祖孙辈关系的表格。
输入文件内容如下：
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child parent Steven Lucy Steven Jack Jone Lucy Jone Jack Lucy Mary Lucy Frank Jack Alice Jack Jesse David Alice David Jesse Philip David Philip Alma Mark David Mark Alma |
输出文件内容如下：
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grandchild grandparent Steven Alice Steven Jesse Jone Alice Jone Jesse Steven Mary Steven Frank Jone Mary Jone Frank Philip Alice Philip Jesse Mark Alice Mark Jesse |
- 创建child.txt,输入上述内容
再在HDFS中新建与当前Linux用户hadoop对应的input目录，即“/opt/module/hadoop-3.1.3/input”目录
- 将child.txt上传到HDFS中
- 运行结果
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