下面，是版本1。
Hadoop MapReduce编程 API入门系列之挖掘气象数据版本1（一）
这篇博文，包括了，实际生产开发非常重要的，单元测试和调试代码。这里不多赘述，直接送上代码。
MRUnit 框架
MRUnit是Cloudera公司专为Hadoop MapReduce写的单元测试框架，API非常简洁实用。MRUnit针对不同测试对象使用不同的Driver：
MapDriver：针对单独的Map测试
ReduceDriver：针对单独的Reduce测试
MapReduceDriver：将map和reduce串起来测试
PipelineMapReduceDriver：将多个MapReduce对串志来测试
记得，将这个jar包，放到工程项目里。我这里是在工程项目的根目录下的lib下。
代码版本2
编写TemperatureMapperTest.java的代码。 编译，出现以下，则说明无误。
在test()方法中，withInput的key/value参数分别为偏移量和一行气象数据，其类型要与TemperatureMapper的输入类型一致即为LongWritable和Text。 withOutput的key/value参数分别是我们期望输出的new Text("03103")和new IntWritable(200)，我们要达到的测试效果就是我们的期望输出结果与 TemperatureMapper 的实际输出结果一致。
测试方法为 test() 方法，左边的对话框里显示"Runs：1/1，Errors：0，Failures：0"，说明 Mapper 测试成功了。
创建TemperatureReduceTest.java，来对Reduce进行测试。
在test()方法中，withInput的key/value参数分别为new Text(key)和List类型的集合values。withOutput 的key/value参数分别是我们所期望输出的new Text(key)和new IntWritable(150)，我们要达到的测试效果就是我们的期望输出结果与TemperatureReducer实际输出结果一致。
编写TemperatureReduceTest.java的代码。 编译，出现以下，则说明无误。
Reducer 端的单元测试，鼠标放在 TemperatureReduceTest 类上右击，选择 Run As ——> JUnit test，运行结果如下所示。
测试方法为 test() 方法，左边的对话框里显示"Runs：1/1，Errors：0，Failures：0"，说明 Reducer 测试成功了。
MapReduce 单元测试
把 Mapper 和 Reducer 集成起来的测试案例代码如下。
创建TemperatureTest.java，来进行测试。
在 test() 方法中，withInput添加了两行测试数据line和line2，withOutput 的key/value参数分别为我们期望的输出结果new Text("03103")和new IntWritable(150)。我们要达到的测试效果就是我们期望的输出结果与Temperature实际的输出结果一致。
编写TemperatureTest.java的代码。 编译，出现以下，则说明无误。
Reducer 端的单元测试，鼠标放在 TemperatureTest.java类上右击，选择 Run As ——> JUnit test，运行结果如下所示。
测试方法为 test() 方法，左边的对话框里显示"Runs：1/1，Errors：0，Failures：0"，说明 MapReduce 测试成功了。
Temperature.java代码
package zhouls.bigdata.myMapReduce.TemperatureTest; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileSplit;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.conf.Configured;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileSplit;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.util.Tool;
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner; /*
Hadoop内置的数据类型:
BooleanWritable:标准布尔型数值
ByteWritable:单字节数值
DoubleWritable:双字节数值
FloatWritable:浮点数
IntWritable:整型数
LongWritable:长整型数
Text:使用UTF8格式存储的文本
NullWritable:当<key, value>中的key或value为空时使用
*/ /**
* 统计美国每个气象站30年来的平均气温
* 1、编写map()函数
* 2、编写reduce()函数
* 3、编写run()执行方法，负责运行MapReduce作业
* 4、在main()方法中运行程序
*
* @author zhouls
*
*/
//继承Configured类，实现Tool接口
public class Temperature extends Configured implements Tool{
public static class TemperatureMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable>{
//输入的key,输入的value,输出的key,输出的value
//输入的LongWritable键是某一行起始位置相对于文件起始位置的偏移量，不过我们不需要这个信息，所以将其忽略。 // 在这种情况下，我们将气象站id按 Text 对象进行读/写（因为我们把气象站id当作键），将气温值封装在 IntWritale 类型中。只有气温数据不缺失，这些数据才会被写入输出记录中。 // map 函数的功能仅限于提取气象站和气温信息 /**
* @function Mapper 解析气象站数据
* @input key=偏移量 value=气象站数据
* @output key=weatherStationId value=temperature
*/
public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException{
//map()函数还提供了context实例，用于键值对的输出 或者说 map() 方法还提供了 Context 实例用于输出内容的写入 // 就本示例来说，输入键是一个长整数偏移量，输入值是一行文本，输出键是气象站id，输出值是气温（整数）。
// 同时context作为了map和reduce执行中各个函数的一个桥梁，这个设计和Java web中的session对象、application对象很相似 //第一步，我们将每行气象站数据转换为每行的String类型
String line = value.toString(); //每行气象数据
// values是1980 12 01 00 78 -17 10237 180 21 1 0 0
// line是"1980 12 01 00 78 -17 10237 180 21 1 0 0" //第二步：提取气温值
int temperature = Integer.parseInt(line.substring(14, 19).trim());//每小时气温值
//需要转换为整形，截取第14位到19位，从第0位开始，trim()的功能是去掉首尾空格。
//substring()方法截取我们业务需要的值 // substring(start, stop)其内容是从 start 处到 stop-1 处的所有字符，其长度为 stop 减 start。 // 如Hello world! 若是substring(3,7) 则是lo w // Integer.parseInt() 返回的是一个int的值。在这里， 给temperature // new Integer.valueof()返回的是Integer的对象。
// Integer.parseInt() 返回的是一个int的值。
// new Integer.valueof().intValue();返回的也是一个int的值。 // 1980 12 01 00 78 -17 10237 180 21 1 0 0
//78是气温值 // temperature是78 // 30yr_03103.dat
// 30yr_03812.dat
// 30yr_03813.dat
// 30yr_03816.dat
// 30yr_03820.dat
// 30yr_03822.dat
// 30yr_03856.dat
// 30yr_03860.dat
// 30yr_03870.dat
// 30yr_03872.dat // (0，1985 07 31 02 200 94 10137 220 26 1 0 -9999)
// (62，1985 07 31 03 172 94 10142 240 0 0 0 -9999)
// (124，1985 07 31 04 156 83 10148 260 10 0 0 -9999)
// (186，1985 07 31 05 133 78 -9999 250 0 -9999 0 -9999)
// (248，1985 07 31 06 122 72 -9999 90 0 -9999 0 0)
// (310，1985 07 31 07 117 67 -9999 60 0 -9999 0 -9999)
// (371，1985 07 31 08 111 61 -9999 90 0 -9999 0 -9999)
// (434，1985 07 31 09 111 61 -9999 60 5 -9999 0 -9999)
// (497，1985 07 31 10 106 67 -9999 80 0 -9999 0 -9999)
// (560，1985 07 31 11 100 56 -9999 50 5 -9999 0 -9999) // (03103,[200,172,156,133,122,117,111,111,106,100]) // 根据自己业务需要 ， map 函数的功能仅限于提取气象站和气温信息 // 1998 #year
// 03 #month
// 09 #day
// 17 #hour
// 11 #temperature 感兴趣
// -100 #dew
// 10237 #pressure
// 60 #wind_direction
// 72 #wind_speed
// 0 #sky_condition
// 0 #rain_1h
// -9999 #rain_6h if (temperature != -9999){//过滤无效数据
//第三步：提取气象站编号
//获取输入分片
FileSplit fileSplit = (FileSplit) context.getInputSplit();//提取问加你输入分片，并转换类型
// 即由InputSplit -> FileSplit // context.getInputSplit()
// (FileSplit) context.getInputSplit()这是强制转换
// fileSplit的值是file:/D:/Code/MyEclipseJavaCode/myMapReduce/data/temperature/30yr_03870.dat:0+16357956
// 即，读的是30yr_03870.dat这个文件 //然后通过文件名称提取气象站编号
String weatherStationId = fileSplit.getPath().getName().substring(5, 10);//通过文件名称提取气象站id
//首先通过文件分片fileSplit来获取文件路径，然后再获取文件名字，然后截取第5位到第10位就可以得到气象站 编号
// fileSplit.getPath()
// fileSplit.getPath().getName() // 30yr_03870.dat 我们只需获取03870就是气象站编号 // fileSplit.getPath().getName().substring(5, 10) //从0开始，即第5个开始截取，到第10个为止，第10个没有拿到，所以为03870
// weatherStationId是03870 context.write(new Text(weatherStationId), new IntWritable(temperature));//写入weatherStationId是k2,temperature是v2
// context.write(weatherStationId,temperature);等价 ，但是若是直接这样写会出错，因为， weatherStationId是String类型，注意与Text类型还是有区别的！
//气象站编号，气温值
}
}
} public static class TemperatureReducer extends Reducer< Text, IntWritable, Text, IntWritable>{
private IntWritable result = new IntWritable();//存取结果
//因为气温是IntWritable类型
public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,Context context) throws IOException, InterruptedException{
// Iterable<IntWritable> values是iterable（迭代器）变量 // Iterable<IntWritable> values和IntWritable values这样有什么区别？
// 前者是iterable（迭代器）变量，后者是intwriteable（int的封装）变量 // Iterable<IntWritable> values
// 迭代器，valuses是 iterable（迭代器）变量，类型是IntWritable //reduce输出的key,key的集合，context的实例
//第一步：统计相同气象站的所有气温
int sum = 0;
int count = 0;
for (IntWritable val : values) //星型for循环来循环同一个气象站的所有气温值，即将values的值一一传给IntWritable val
// IntWritable val是IntWritable（int的封装）变量 {//对所有气温值累加
sum += val.get();//去val里拿一个值，就sum下 // val.get()去拿值 count++;
}
result.set(sum / count);//设为v3
// result.set(sum / count)去设置，将sum / count的值，设给result
// sum是21299119 count是258616 = 82.3580869 context.write(key,result);//写入key是k3,result是v3
}
} public int run(String[] args) throws Exception{
// TODO Auto-generated method stub
//第一步：读取配置文件
Configuration conf = new Configuration();//程序里，只需写这么一句话，就会加载到hadoop的配置文件了
//Configuration类代表作业的配置，该类会加载mapred-site.xml、hdfs-site.xml、core-site.xml等配置文件。 // new Configuration() //第二步:输出路径存在就先删除
Path mypath = new Path(args[1]);//定义输出路径的Path对象，mypath // new Path(args[1])将args[1]的值，给mypath FileSystem hdfs = mypath.getFileSystem(conf);//程序里，只需写这么一句话，就可以获取到文件系统了。
//FileSystem里面包括很多系统，不局限于hdfs，是因为，程序读到conf，哦，原来是hadoop集群啊。这时，才认知到是hdfs if (hdfs.isDirectory(mypath))//如果输出路径存在
{
hdfs.delete(mypath, true);//则就删除
}
//第三步：构建job对象
Job job = new Job(conf, "temperature");//新建一个任务,job名字是tempreature // new Job(conf, "temperature")有这么个构造方法 job.setJarByClass(Temperature.class);// 设置主类
//通过job对象来设置主类Temperature.class //第四步：指定数据的输入路径和输出路径
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));// 输入路径,args[0]
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));// 输出路径,args[1] //第五步：指定Mapper和Reducer
job.setMapperClass(TemperatureMapper.class);// Mapper
job.setReducerClass(TemperatureReducer.class);// Reducer //第六步：设置map函数和reducer函数的输出类型
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class); //第七步：提交作业
return job.waitForCompletion(true)?0:1;//提交任务
} /**
* @function main 方法
* @param args
* @throws Exception
*/
public static void main(String[] args) throws Exception {
//第一步
// String[] args0 =
// {
// "hdfs://djt002:9000/inputData/temperature/",
// "hdfs://djt002:9000/outData/temperature/"
// }; String[] args0 = {"./data/temperature/","./out/temperature/"}; // args0是输入路径和输出路径的属组 //第二步
int ec = ToolRunner.run(new Configuration(), new Temperature(), args0); // ToolRunner.run(new Configuration(), new Temperature(), args0)有这么一个构造方法 //第一个参数是读取配置文件，第二个参数是主类Temperature，第三个参数是输入路径和输出路径的属组
System.exit(ec);
} }
TemperatureMapperTest.java
package zhouls.bigdata.myMapReduce.TemperatureTest; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mrunit.mapreduce.MapDriver;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test; /**
* Mapper 端的单元测试，这里用MRUnit框架，需要使用mrunit-hadoop.jar
*/
@SuppressWarnings("all")//告诉编译器忽略指定的警告，不用在编译完成后出现警告信息
public class TemperatureMapperTest{
private Mapper mapper;//定义一个Mapper对象，是mapper
private MapDriver driver;//定义一个MapDriver对象，是driver，因为是要MapDriver去做！ @Before//@Before是在所拦截单元测试方法执行之前执行一段逻辑，读艾特Before
public void init(){//初始化方法init
mapper = new Temperature.TemperatureMapper();//实例化一个Temperature中的TemperatureMapper对象
driver = new MapDriver(mapper);//实例化MapDriver对象
} @Test//@Test是测试方法提示符，一般与@Before组合使用
public void test() throws IOException{
//因为测试的是Map
//输入一行测试数据
String line = "1985 07 31 02 200 94 10137 220 26 1 0 -9999";
driver.withInput(new LongWritable(), new Text(line))//withInput方法是第一行输入 跟TemperatureMapper输入类型一致
.withOutput(new Text("03103"), new IntWritable(200))//withOutput方法是输出 跟TemperatureMapper输出类型一致
.runTest();//runTest方法是调用运行方法
}
}
TemperatureReduceTest.java代码
package zhouls.bigdata.myMapReduce.TemperatureTest; import java.io.IOException; import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mrunit.mapreduce.ReduceDriver;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test; /**
* Reducer 单元测试，这里用MRUnit框架，需要使用mrunit-hadoop.jar
*/
@SuppressWarnings("all")//告诉编译器忽略指定的警告，不用在编译完成后出现警告信息
public class TemperatureReduceTest{
private Reducer reducer;//定义一个Reducer对象，是 reducer
private ReduceDriver driver;//定义一个ReduceDriver对象，是driver，因为是要ReduceDriver去做！ @Before//@Before是在所拦截单元测试方法执行之前执行一段逻辑，读艾特Before
public void init(){//初始化方法init
reducer = new Temperature.TemperatureReducer();//实例化一个Temperature中的TemperatureReducer对象
driver = new ReduceDriver(reducer);//实例化ReduceDriver对象
} @Test//@Test是测试方法提示符，一般与@Before搭配使用
public void test() throws IOException{//为了模拟在reduer端单元测试，所以需如下
String key = "03103";//声明一个key值
List values = new ArrayList();
values.add(new IntWritable(200));//添加第一个value值
values.add(new IntWritable(100));//添加第二个value值
driver.withInput(new Text(key), values)//withInput方法是第一行输入 跟TemperatureReducer输入类型一致
.withOutput(new Text(key), new IntWritable(150))//withOutput方法是输出 跟TemperatureReducer输出类型一致
.runTest();//runTest方法是调用运行方法
}
}
TemperatureTest.java代码
package zhouls.bigdata.myMapReduce.TemperatureTest; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mrunit.mapreduce.MapReduceDriver;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test; /**
* Mapper 和 Reducer 集成起来测试，这里用MRUnit框架
*/
@SuppressWarnings("all")
public class TemperatureTest {
private Mapper mapper;//定义一个Mapper对象
private Reducer reducer;//定义一个Reducer对象
private MapReduceDriver driver;//定义一个MapReduceDriver对象是driver，因为是对map和reducer联合起来测试，所以需要MapReduceDriver去做！ @Before//@Before是在所拦截单元测试方法执行之前执行一段逻辑，读艾特Before
public void init(){ //初始化方法init
mapper = new Temperature.TemperatureMapper();//实例化一个Temperature中的TemperatureMapper对象
reducer = new Temperature.TemperatureReducer();//实例化一个Temperature中的TemperatureReducer对象
driver = new MapReduceDriver(mapper, reducer);//实例化MapReduceDriver对象
} @Test//@Test是测试方法提示符
public void test() throws RuntimeException, IOException{
//输入两行行测试数据
String line = "1985 07 31 02 200 94 10137 220 26 1 0 -9999";
String line2 = "1985 07 31 11 100 56 -9999 50 5 -9999 0 -9999";
driver.withInput(new LongWritable(), new Text(line))//withInput方法是第一行输入 跟TemperatureMapper输入类型一致
.withInput(new LongWritable(), new Text(line2))//第二行输入
.withOutput(new Text("03103"), new IntWritable(150))//withOutput方法是输出 跟TemperatureReducer输出类型一致
.runTest();//runTest方法是调用运行方法
}
}