Hadoop基本流程
一个图片太大了，只好分割成为两部分。根据流程图来说一下具体一个任务执行的情况。
在分布式环境中客户端创建任务并提交。
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InputFormat做Map前的预处理，主要负责以下工作：
验证输入的格式是否符合JobConfig的输入定义，这个在实现Map和构建Conf的时候就会知道，不定义可以是Writable的任意子类。
将input的文件切分为逻辑上的输入InputSplit，其实这就是在上面提到的在分布式文件系统中blocksize是有大小限制的，因此大文件会被划分为多个block。
通过RecordReader来再次处理inputsplit为一组records，输出给Map。（inputsplit只是逻辑切分的第一步，但是如何根据文件中的信息来切分还需要RecordReader来实现，例如最简单的默认方式就是回车换行的切分）
RecordReader处理后的结果作为Map的输入，Map执行定义的Map逻辑，输出处理后的key和value对应到临时中间文件。
Combiner可选择配置，主要作用是在每一个Map执行完分析以后，在本地优先作Reduce的工作，减少在Reduce过程中的数据传输量。
Partitioner可选择配置，主要作用是在多个Reduce的情况下，指定Map的结果由某一个Reduce处理，每一个Reduce都会有单独的输出文件。（后面的代码实例中有介绍使用场景）
Reduce执行具体的业务逻辑，并且将处理结果输出给OutputFormat。
OutputFormat的职责是，验证输出目录是否已经存在，同时验证输出结果类型是否如Config中配置，最后输出Reduce汇总后的结果。
业务场景和代码范例
业务场景描述：可设定输入和输出路径（操作系统的路径非HDFS路径），根据访问日志分析某一个应用访问某一个API的总次数和总流量，统计后分别输出到两个文件中。这里仅仅为了测试，没有去细分很多类，将所有的类都归并于一个类便于说明问题。
测试代码类图
LogAnalysiser就是主类，主要负责创建、提交任务，并且输出部分信息。内部的几个子类用途可以参看流程中提到的角色职责。具体地看看几个类和方法的代码片断：
LogAnalysiser::MapClass
public static class MapClass extends MapReduceBase
implements Mapper<LongWritable, Text, Text, LongWritable>
{
public void map(LongWritable key, Text value, OutputCollector<Text, LongWritable> output, Reporter reporter)
throws IOException
{
String line = value.toString();//没有配置RecordReader，所以默认采用line的实现，key就是行号，value就是行内容
if (line == null || line.equals(""))
return;
String[] words = line.split(",");
if (words == null || words.length < 8)
return;
String appid = words[1];
String apiName = words[2];
LongWritable recbytes = new LongWritable(Long.parseLong(words[7]));
Text record = new Text();
record.set(new StringBuffer("flow::").append(appid)
.append("::").append(apiName).toString());
reporter.progress();
output.collect(record, recbytes);//输出流量的统计结果，通过flow::作为前缀来标示。
record.clear();
record.set(new StringBuffer("count::").append(appid).append("::").append(apiName).toString());
output.collect(record, new LongWritable(1));//输出次数的统计结果，通过count::作为前缀来标示
}
}
LogAnalysiser:: PartitionerClass
public static class PartitionerClass implements Partitioner<Text, LongWritable>
{
public int getPartition(Text key, LongWritable value, int numPartitions)
{
if (numPartitions >= 2)//Reduce 个数，判断流量还是次数的统计分配到不同的Reduce
if (key.toString().startsWith("flow::"))
return 0;
else
return 1;
else
return 0;
}
public void configure(JobConf job){}
}LogAnalysiser:: CombinerClass
参看ReduceClass，通常两者可以使用一个，不过这里有些不同的处理就分成了两个。在ReduceClass中蓝色的行表示在CombinerClass中不存在。
LogAnalysiser:: ReduceClass
public static class ReduceClass extends MapReduceBase
implements Reducer<Text, LongWritable,Text, LongWritable>
{
public void reduce(Text key, Iterator<LongWritable> values,
OutputCollector<Text, LongWritable> output, Reporter reporter)throws IOException
{
Text newkey = new Text();
newkey.set(key.toString().substring(key.toString().indexOf("::")+2));
LongWritable result = new LongWritable();
long tmp = 0;
int counter = 0;
while(values.hasNext())//累加同一个key的统计结果
{
tmp = tmp + values.next().get();
counter = counter +1;//担心处理太久，JobTracker长时间没有收到报告会认为TaskTracker已经失效，因此定时报告一下
if (counter == 1000)
{
counter = 0;
reporter.progress();
}
}
result.set(tmp);
output.collect(newkey, result);//输出最后的汇总结果
}
}LogAnalysiser
public static void main(String[] args)
{
try
{
run(args);
} catch (Exception e)
{
e.printStackTrace();
}
}
public static void run(String[] args) throws Exception
{
if (args == null || args.length <2)
{
System.out.println("need inputpath and outputpath");
return;
}
String inputpath = args[0];
String outputpath = args[1];
String shortin = args[0];
String shortout = args[1];
if (shortin.indexOf(File.separator) >= 0)
shortin = shortin.substring(shortin.lastIndexOf(File.separator));
if (shortout.indexOf(File.separator) >= 0)
shortout = shortout.substring(shortout.lastIndexOf(File.separator));
SimpleDateFormat formater = new SimpleDateFormat("yyyy.MM.dd");
shortout = new StringBuffer(shortout).append("-")
.append(formater.format(new Date())).toString();
if (!shortin.startsWith("/"))
shortin = "/" + shortin;
if (!shortout.startsWith("/"))
shortout = "/" + shortout;
shortin = "/user/root" + shortin;
shortout = "/user/root" + shortout;
File inputdir = new File(inputpath);
File outputdir = new File(outputpath);
if (!inputdir.exists() || !inputdir.isDirectory())
{
System.out.println("inputpath not exist or isn't dir!");
return;
}
if (!outputdir.exists())
{
new File(outputpath).mkdirs();
}
JobConf conf = new JobConf(new Configuration(),LogAnalysiser.class);//构建Config
FileSystem fileSys = FileSystem.get(conf);
fileSys.copyFromLocalFile(new Path(inputpath), new Path(shortin));//将本地文件系统的文件拷贝到HDFS中
conf.setJobName("analysisjob");
conf.setOutputKeyClass(Text.class);//输出的key类型，在OutputFormat会检查
conf.setOutputValueClass(LongWritable.class); //输出的value类型，在OutputFormat会检查
conf.setMapperClass(MapClass.class);
conf.setCombinerClass(CombinerClass.class);
conf.setReducerClass(ReduceClass.class);
conf.setPartitionerClass(PartitionerClass.class);
conf.set("mapred.reduce.tasks", "2");//强制需要有两个Reduce来分别处理流量和次数的统计
FileInputFormat.setInputPaths(conf, shortin);//hdfs中的输入路径
FileOutputFormat.setOutputPath(conf, new Path(shortout));//hdfs中输出路径
Date startTime = new Date();
System.out.println("Job started: " + startTime);
JobClient.runJob(conf);
Date end_time = new Date();
System.out.println("Job ended: " + end_time);
System.out.println("The job took " + (end_time.getTime() - startTime.getTime()) /1000 + " seconds.");
//删除输入和输出的临时文件
fileSys.copyToLocalFile(new Path(shortout),new Path(outputpath));
fileSys.delete(new Path(shortin),true);
fileSys.delete(new Path(shortout),true);
}
以上的代码就完成了所有的逻辑性代码，然后还需要一个注册驱动类来注册业务Class为一个可标示的命令，让hadoop jar可以执行。
public class ExampleDriver {
public static void main(String argv[]){
ProgramDriver pgd = new ProgramDriver();
try {
pgd.addClass("analysislog", LogAnalysiser.class, "A map/reduce program that analysis log .");
pgd.driver(argv);
}
catch(Throwable e){
e.printStackTrace();
}
}
}将代码打成jar，并且设置jar的mainClass为ExampleDriver这个类。在分布式环境启动以后执行如下语句：
hadoop jar analysiser.jar analysislog /home/wenchu/test-in /home/wenchu/test-out
在/home/wenchu/test-in中是需要分析的日志文件，执行后就会看见整个执行过程，包括了Map和Reduce的进度。执行完毕会在/home/wenchu/test-out下看到输出的内容。有两个文件：part-00000和part-00001分别记录了统计后的结果。 如果需要看执行的具体情况，可以看在输出目录下的_logs/history/xxxx_analysisjob，里面罗列了所有的Map，Reduce的创建情况以及执行情况。在运行期也可以通过浏览器来查看Map,Reduce的情况：http://MasterIP:50030/jobtracker.jsp
Hadoop集群测试
首先这里使用上面的范例作为测试，也没有做太多的优化配置，这个测试结果只是为了看看集群的效果，以及一些参数配置的影响。
文件复制数为1，blocksize 5M
| Slave数 | 处理记录数(万条) | 执行时间（秒） |
| 2 | 95 | 38 |
| 2 | 950 | 337 |
| 4 | 95 | 24 |
| 4 | 950 | 178 |
| 6 | 95 | 21 |
| 6 | 950 | 114 |
Blocksize 5M
| Slave数 | 处理记录数(万条) | 执行时间（秒） |
| 2（文件复制数为1） | 950 | 337 |
| 2（文件复制数为3） | 950 | 339 |
| 6（文件复制数为1） | 950 | 114 |
| 6（文件复制数为3） | 950 | 117 |
文件复制数为1
| Slave数 | 处理记录数(万条) | 执行时间（秒） |
| 6(blocksize 5M) | 95 | 21 |
| 6(blocksize 77M) | 95 | 26 |
| 4(blocksize 5M) | 950 | 178 |
| 4(blocksize 50M) | 950 | 54 |
| 6(blocksize 5M) | 950 | 114 |
| 6(blocksize 50M) | 950 | 44 |
| 6(blocksize 77M) | 950 | 74 |
测试的数据结果很稳定，基本测几次同样条件下都是一样。通过测试结果可以看出以下几点：
机器数对于性能还是有帮助的（等于没说^_^）。
文件复制数的增加只对安全性有帮助，但是对于性能没有太多帮助。而且现在采取的是将操作系统文件拷贝到HDFS中，所以备份多了，准备的时间很长。
blocksize对于性能影响很大，首先如果将block划分的太小，那么将会增加job的数量，同时也增加了协作的代价，降低了性能，但是配置的太大也会让job不能最大化并行处理。所以这个值的配置需要根据数据处理的量来考虑。
最后就是除了这个表里面列出来的结果，应该去仔细看输出目录中的_logs/history中的xxx_analysisjob这个文件，里面记录了全部的执行过程以及读写情况。这个可以更加清楚地了解哪里可能会更加耗时。
随想
“云计算”热的烫手，就和SAAS、Web2及SNS等一样，往往都是在搞概念，只有真正踏踏实实的大型互联网公司，才会投入人力物力去研究符合自己的分布式计算。其实当你的数据量没有那么大的时候，这种分布式计算也就仅仅只是一个玩具而已，只有在真正解决问题的过程中，它深层次的问题才会被挖掘出来。
这三篇文章（分布式计算开源框架Hadoop介绍，Hadoop中的集群配置和使用技巧）仅仅是为了给对分布式计算有兴趣的朋友抛个砖，要想真的掘到金子，那么就踏踏实实的去用、去想、去分析。或者自己也会更进一步地去研究框架中的实现机制，在解决自己问题的同时，也能够贡献一些什么。
前几日看到有人跪求成为架构师的方式，看了有些可悲，有些可笑，其实有多少架构师知道什么叫做架构？架构师的职责是什么？与其追求这么一个名号，还不如踏踏实实地做块石头沉到水底。要知道，积累和沉淀的过程就是一种成长。