Hadoop之MapReduce單元測試

來源：懂視網責編：小采時間：2020-11-09 13:20:55

Hadoop之MapReduce單元測試

Hadoop之MapReduce單元測試:通常情況下，我們需要用小數據集來單元測試我們寫好的map函數和reduce函數。而一般我們可以使用Mockito框架來模擬OutputCollector對象（Hadoop版本號小于0.20.0)和Context對象(大于等于0.20.0)。下面是一個簡單的WordCount例子：(使用的是新AP

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通常情況下，我們需要用小數據集來單元測試我們寫好的map函數和reduce函數。而一般我們可以使用Mockito框架來模擬OutputCollector對象（Hadoop版本號小于0.20.0)和Context對象(大于等于0.20.0)。下面是一個簡單的WordCount例子：(使用的是新API）在開始之

通常情況下，我們需要用小數據集來單元測試我們寫好的map函數和reduce函數。而一般我們可以使用Mockito框架來模擬OutputCollector對象（Hadoop版本號小于0.20.0)和Context對象(大于等于0.20.0)。

下面是一個簡單的WordCount例子：(使用的是新API）

在開始之前，需要導入以下包：

1.Hadoop安裝目錄下和lib目錄下的所有jar包。

2.JUnit4

3.Mockito

map函數：

public class WordCountMapper extends Mapper {
	private static final IntWritable one = new IntWritable(1);
	private Text word = new Text();
	@Override
	protected void map(LongWritable key, Text value,Context context)
	throws IOException, InterruptedException {
	String line = value.toString();	// 該行的內容
	String[] words = line.split(";");	// 解析該行的單詞
	for(String w : words) {
	word.set(w);
	context.write(word,one);
	}
	}
}

?reduce函數：

public class WordCountReducer extends Reducer {
	@Override
	protected void reduce(Text key, Iterable values,Context context)
	throws IOException, InterruptedException {
	int sum = 0;
	Iterator iterator = values.iterator();	// key相同的值集合
	while(iterator.hasNext()) {
	int one = iterator.next().get();
	sum += one;
	}
	context.write(key, new IntWritable(sum));
	}
}

?測試代碼類：

public class WordCountMapperReducerTest {
	@Test
	public void processValidRecord() throws IOException, InterruptedException {
	WordCountMapper mapper = new WordCountMapper();
	Text value = new Text("hello");
	org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper.Context context = mock(Context.class);
	mapper.map(null, value, context);
	verify(context).write(new Text("hello"), new IntWritable(1));
	}
	@Test
	public void processResult() throws IOException, InterruptedException {
	WordCountReducer reducer = new WordCountReducer();
	Text key = new Text("hello");
	// {"hello",[1,1,2]}
	Iterable values = Arrays.asList(new IntWritable(1),new IntWritable(1),new IntWritable(2));
	org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer.Context context = mock(org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer.Context.class);
	reducer.reduce(key, values, context);
	verify(context).write(key, new IntWritable(4));	// {"hello",4}
	}
}

具體就是給map函數傳入一行數據-"hello"

map函數對數據進行處理，輸出{"hello",0}

reduce函數接受map函數的輸出數據，對相同key的值求和，并輸出。

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