Hadoop中如何實(shí)現(xiàn)計(jì)數(shù)器

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package mapreduce;

import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Counter;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
/**
 * KEYIN	即k1		業(yè)務(wù)上表示每一行的起始位置，又稱偏移量
 * VALUEIN	即v1		業(yè)務(wù)上表示每一行的文本內(nèi)容
 * KEYOUT	即k2		業(yè)務(wù)上表示每一行的每個(gè)單詞
 * VALUEOUT	即v2		業(yè)務(wù)上表示每一行的每個(gè)單詞出現(xiàn)的次數(shù),常量1
 * @author Xr
 *
 */
public class MyMapper extends Mapper<LongWritable,Text,Text,LongWritable> {

	/**
	 * 解析每一行的文本，解析成每一個(gè)單詞，統(tǒng)計(jì)每一個(gè)單詞出現(xiàn)的次數(shù)
	 */
	@Override
	protected void map(LongWritable key, Text value,Context context)
			throws IOException, InterruptedException {
		//計(jì)數(shù)器
		Counter counter = context.getCounter("Words", "hello");
		//counter.setValue("");//設(shè)置初始值
		//每一行的文本內(nèi)容
		String string = value.toString();
		if(string.contains("hello")){
			int times = string.split("hello").length-1;
			counter.increment(times);//自動(dòng)累加
		}
		//每一行包含的單詞數(shù)組
		String[] split = string.split(" ");
		for(String word : split){
			context.write(new Text(word), new LongWritable(1));
		}
	}
}

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