前提条件

  1. テストプログラムの Jar パッケージを準備します。 パッケージの名前を "mapreduce-examples.jar" 、ローカルストレージパスを "data\resources" とします。
  2. WordCountPipeline をテストするためのテーブルとリソースを準備します。
    • テーブルを作成します。
      create table wc_in (key string, value string);
      create table wc_out(key string, cnt bigint);
    • リソースを追加します。
      add jar data\resources\mapreduce-examples.jar -f;
  3. tunnel コマンドを使用してデータをインポートします。
    tunnel upload data wc_in;
    テーブル "wc_in" にインポートされたデータは次のとおりです。
    hello,odps

手順

odpscmd で WordCountPipeline を実行します。
jar -resources mapreduce-examples.jar -classpath data\resources\mapreduce-examples.jar
com.aliyun.odps.mapred.open.example.WordCountPipeline wc_in wc_out;

予想される出力

出力テーブル "wc_out" の内容は次のとおりです。
+------------+------------+
| key | cnt |
+------------+------------+
| hello | 1 |
| odps | 1 |
+------------+------------+

サンプルコード

    package com.aliyun.odps.mapred.open.example;
    import java.io.IOException;
    Import java. util. iterator;
    import com.aliyun.odps.Column;
    import com.aliyun.odps.OdpsException;
    import com.aliyun.odps.OdpsType;
    Import com. aliyun. ODPS. Data. record;
    import com.aliyun.odps.data.TableInfo;
    import com.aliyun.odps.mapred.Job;
    import com.aliyun.odps.mapred.MapperBase;
    import com.aliyun.odps.mapred.ReducerBase;
    import com.aliyun.odps.pipeline.Pipeline;
    public class WordCountPipelineTest {
      public static class TokenizerMapper extends MapperBase {
        Record word;
        Record one;
        @Override
        public void setup(TaskContext context) throws IOException{
          word = context.createMapOutputKeyRecord();
          one = context.createMapOutputValueRecord();
          one.setBigint(0, 1L);
        }
        @Override
        public void map(long recordNum, Record record, TaskContext context)
            Throws ioexception {
          for (int i = 0; i < record.getColumnCount(); i++) {
            String[] words = record.get(i).toString().split("\\s+");
            for (String w : words) {
              word.setString(0, w);
              context.write(word, one);
            }
          }
        }
      }
      public static class SumReducer extends ReducerBase {
        private Record value;
        @Override
        public void setup(TaskContext context) throws IOException{
          value = context.createOutputValueRecord();
        }
        @Override
        public void reduce(Record key,Iterator<Record>values,TaskContext context)
            Throws ioexception {
          Long Count = 0;
          while(values.hasNext()) {
            Record val = values.next();
            count += (Long) val.get(0);
          }
          value.set(0, count);
          context.write(key, value);
        }
      }
      public static class IdentityReducer extends ReducerBase {
        private Record result;
        @Override
        public void setup(TaskContext context) throws IOException{
          result = context.createOutputRecord();
        }
        @Override
        public void reduce(Record key,Iterator<Record>values,TaskContext context)
            Throws ioexception {
          while (values.hasNext()) {
            result.set(0, key.get(0));
            result.set(1, values.next().get(0));
            context.write(result);
          }
        }
      }
      public static void main(String[] args) throws OdpsException {
        if (args.length ! = 2) {
          System.err.println("Usage: WordCountPipeline <in_table> <out_table>");
          System.exit(2);
        }
        Job job = new Job();
        /***
         * パイプラインの作成プロセスで、mapper の OutputKeySortColumns,PartitionColumns,OutputGroupingColumns を指定していない場合、
         * この 3 つのデフォルト設定として OutputKey をデフォルトとします。
         ***/
        Pipeline pipeline = Pipeline.builder()
            . Addmapper (maid. Class)
            .setOutputKeySchema(
                    new Column[] { new Column("word", OdpsType.STRING) })
            .setOutputValueSchema(
                    new Column[] { new Column("count", OdpsType.BIGINT) })
            .setOutputKeySortColumns(new String[] { "word" })
            .setPartitionColumns(new String[] { "word" })
            .setOutputGroupingColumns(new String[] { "word" })
            .addReducer(SumReducer.class)
            .setOutputKeySchema(
                    new Column[] { new Column("word", OdpsType.STRING) })
            .setOutputValueSchema(
                    new Column[] { new Column("count", OdpsType.BIGINT)})
            .addReducer(IdentityReducer.class).createPipeline();
        // assemblyer を設定する必要がない場合、パイプラインを jobconf と jobconf に設定します
        job.setPipeline(pipeline);
        // Input Output のテーブル情報の設定
        job.addInput(TableInfo.builder().tableName(args[0]).build());
        job.addOutput(TableInfo.builder().tableName(args[1]).build());
        // ジョブを送信し、終了するまで待機
        job.submit();
        job.waitForCompletion();
        System.exit(job.isSuccessful() == true ? 0 : 1);
      }
    }