使用MapReduce技术统计以'Engineering'结尾的标题个数

本文将介绍如何使用MapReduce技术编写Java程序，以统计以'Engineering'结尾的标题个数。该程序接收一个1GB大小的文件，名为'enwiki-20230701-pages-articles-multistream-index.txt'，文件将上传到群里，其数据示例如下：

20786444748:68815049:Engineering Science Research Organization
20786444748:68815051:Crusty Demons (video game)
20786444748:68815052:Sekhyt
20786444748:68815059:Suzuki T500

20785973649:68813121:File:Government Engineering College, Khagaria Logo.png

20730939424:68602502:BRE Centre for Fire Safety Engineering

程序需要使用MapReduce技术编写Java程序，导出JAR包，并在hadoop集群下运行。

步骤如下：

创建Java项目
- 在本地环境中创建一个Java项目，用于编写MapReduce程序。
- 添加Hadoop相关的依赖库，以便在程序中使用Hadoop的API。
编写Mapper类
- 创建一个Mapper类，继承自Hadoop的Mapper类。
- 在Mapper类中实现map()方法，将输入的文本数据进行解析和处理。
- 在map()方法中，使用正则表达式或字符串处理方法，判断标题是否以'Engineering'结尾。
- 如果是以'Engineering'结尾的标题，通过context.write()方法将键-值对输出为('engineering', 1)。
编写Reducer类
- 创建一个Reducer类，继承自Hadoop的Reducer类。
- 在Reducer类中实现reduce()方法，对Mapper输出的键-值对进行汇总和计数。
- 在reduce()方法中，累加每个键对应的值，得到以'Engineering'结尾的标题的个数。
- 最后，通过context.write()方法将键-值对输出为('engineering', count)。
编写Driver类
- 创建一个Driver类，作为MapReduce程序的入口。
- 在Driver类中，设置MapReduce作业的配置信息，包括输入路径、输出路径、Mapper类、Reducer类等。
- 创建一个Job对象，并设置相关的配置信息。
- 调用job.waitForCompletion(true)方法提交作业并等待作业完成。
导出JAR包
- 在项目中导出可执行的JAR包，包含所有依赖库和代码文件。
在Hadoop集群上运行
- 将导出的JAR包上传到Hadoop集群的任意节点上。
- 在Hadoop集群上执行以下命令，运行MapReduce作业：
```
hadoop jar <jar文件名> <Driver类名> <输入路径> <输出路径>
```
- 等待作业执行完成。
查看结果
- 执行完成后，可以查看输出路径中的结果文件，其中包含以'Engineering'结尾的标题个数。

通过以上步骤，您可以编写MapReduce程序来解决给定的问题，并在Hadoop集群上运行，最终获得以'Engineering'结尾的标题个数。