MapReduce教程(一)基于MapReduce框架开发<转>

2023-08-25 13:48:10

1 MapReduce编程

1.1 MapReduce简介

MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算,用于解决海量数据的计算问题。

MapReduce分成了两个部分：

1、映射（Mapping）对集合里的每个目标应用同一个操作。即，如果你想把表单里每个单元格乘以二，那么把这个函数单独地应用在每个单元格上的操作就属于mapping。

2、化简（Reducing）遍历集合中的元素来返回一个综合的结果。即，输出表单里一列数字的和这个任务属于reducing。

你向MapReduce框架提交一个计算作业时，它会首先把计算作业拆分成若干个Map任务，然后分配到不同的节点上去执行，

每一个Map任务处理输入数据中的一部分，当Map任务完成后，它会生成一些中间文件，这些中间文件将会作为Reduce任务的输入数据。

Reduce任务的主要目标就是把前面若干个Map的输出汇总到一起并输出。

MapReduce的伟大之处就在于编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。

1.2 MapReduce运行原理

 

MapReduce论文流程图 - 1.1

 

一切都是从最上方的user program开始的，user program链接了MapReduce库，实现了最基本的Map函数和Reduce函数。图中执行的顺序都用数字标记了。

1、MapReduce库先把user program的输入文件划分为M份（M为用户定义），每一份通常有16MB到64MB，如图左方所示分成了split0~4；然后使用fork将用户进程拷贝到集群内其它机器上。

2、user program的副本中有一个称为master，其余称为worker，master是负责调度的，为空闲worker分配作业（Map作业3或者Reduce作业），worker的数量也是可以由用户指定的。

3、被分配了Map作业的worker，开始读取对应分片的输入数据，Map作业数量是由M决定的，和split一一对应；Map作业从输入数据中抽取出键值对，每一个键值对都作为参数传递给map函数，map函数产生的中间键值对被缓存在内存中。

4、缓存的中间键值对会被定期写入本地磁盘，而且被分为R个区，R的大小是由用户定义的，将来每个区会对应一个Reduce作业；这些中间键值对的位置会被通报给master，master负责将信息转发给Reduce worker。

5、master通知分配了Reduce作业的worker它负责的分区在什么位置（肯定不止一个地方，每个Map作业产生的中间键值对都可能映射到所有R个不同分区），当Reduce worker把所有它负责的中间键值对都读过来后，先对它们进行排序，使得相同键的键值对聚集在一起。因为不同的键可能会映射到同一个分区也就是同一个Reduce作业（谁让分区少呢），所以排序是必须的。

6、reduce worker遍历排序后的中间键值对，对于每个唯一的键，都将键与关联的值传递给reduce函数，reduce函数产生的输出会添加到这个分区的输出文件中。

7、当所有的Map和Reduce作业都完成了，master唤醒正版的user program，MapReduce函数调用返回user program的代码

8、所有执行完毕后，MapReduce输出放在了R个分区的输出文件中（分别对应一个Reduce作业）。用户通常并不需要合并这R个文件，而是将其作为输入交给另一个MapReduce程序处理。整个过程中，输入数据是来自底层分布式文件系统（GFS）的，中间数据是放在本地文件系统的，最终输出数据是写入底层分布式文件系统（GFS）的。而且我们要注意Map/Reduce作业和map/reduce函数的区别：Map作业处理一个输入数据的分片，可能需要调用多次map函数来处理每个输入键值对；Reduce作业处理一个分区的中间键值对，期间要对每个不同的键调用一次reduce函数，Reduce作业最终也对应一个输出文件。

HadoopMapReduce模型实现图– 1.2

1.3 输入与输出

Map/Reduce框架运转在<key, value>键值对上，也就是说，框架把作业的输入看为是一组<key, value>键值对，同样也产出一组 <key, value>键值对做为作业的输出，这两组键值对的类型可能不同。

框架需要对key和value的类(classes)进行序列化操作，因此，这些类需要实现Writable接口。另外，为了方便框架执行排序操作，key类必须实现 WritableComparable接口。

一个Map/Reduce作业的输入和输出类型如下所示：

(input) <k1, v1> -> map -> <k2, v2>-> combine -> <k2, v2> -> reduce -> <k3, v3> (output)。

1.4 Writable接口

Writable接口是一个实现了序列化协议的序列化对象。

在Hadoop中定义一个结构化对象都要实现Writable接口，使得该结构化对象可以序列化为字节流，字节流也可以反序列化为结构化对象。

Java基本类型

Writable使用序列化大小

字节

布尔型

BooleanWritable

1

字节型

ByteWritable

1

整型

IntWritable

4

整型

VIntWritable

1-5

浮点型

FloatWritable

4

长整型

LongWritable

8

长整型

VLongWritable

1-9

双精度浮点型

DoubleWritable

8

Text类型对应

java的string

2 MapReduce编程

2.1 准备数据

1、    在/home路径下，新建words.txt文档，文档内容如下：

hello tom

hello jerry

hello kitty

hello world

hello tom

2、    上传到hdfs文件服务器/hadoop目录下：

执行命令：hadoop fs -put /home/words.txt /hadoop/words.txt

执行命令：hadoop fs -cat /hadoop/words.txt

2.2 WordCount v1.0代码编写

WordCount是一个简单的应用，它可以计算出指定数据集中每一个单词出现的次数。

1、    在pom.xml引入Jar包：

  1. <!-- 引入hadoop-common Jar包 -->
  2. <dependency>
  3. <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
  4. <artifactId>hadoop-common</artifactId>
  5. <version>2.7.1</version>
  6. </dependency>
  7. <!-- 引入hadoop-mapreduce-client-core Jar包 -->
  8. <dependency>
  9. <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
  10. <artifactId>hadoop-mapreduce-client-core</artifactId>
  11. <version>2.7.1</version>
  12. </dependency>

2、    WCMapper代码编写：

  1. package com.hadoop.mapreduce;
  2. import java.io.IOException;
  3. import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
  4. import org.apache.hadoop.io.Text;
  5. import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
  6. /*
  7. * 继承Mapper类需要定义四个输出、输出类型泛型：
  8. * 四个泛型类型分别代表：
  9. * KeyIn        Mapper的输入数据的Key，这里是每行文字的起始位置（0,11,...）
  10. * ValueIn      Mapper的输入数据的Value，这里是每行文字
  11. * KeyOut       Mapper的输出数据的Key，这里是每行文字中的单词"hello"
  12. * ValueOut     Mapper的输出数据的Value，这里是每行文字中的出现的次数
  13. *
  14. * Writable接口是一个实现了序列化协议的序列化对象。
  15. * 在Hadoop中定义一个结构化对象都要实现Writable接口，使得该结构化对象可以序列化为字节流，字节流也可以反序列化为结构化对象。
  16. * LongWritable类型:Hadoop.io对Long类型的封装类型
  17. */
  18. public class WCMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, LongWritable> {
  19. /**
  20. * 重写Map方法
  21. */
  22. @Override
  23. protected void map(LongWritable key, Text value, Mapper<LongWritable, Text, Text, LongWritable>.Context context)
  24. throws IOException, InterruptedException {
  25. // 获得每行文档内容，并且进行折分
  26. String[] words = value.toString().split(" ");
  27. // 遍历折份的内容
  28. for (String word : words) {
  29. // 每出现一次则在原来的基础上：+1
  30. context.write(new Text(word), new LongWritable(1));
  31. }
  32. }
  33. }

3、    WCReducer代码编写：

  1. package com.hadoop.mapreduce;
  2. import java.io.IOException;
  3. import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
  4. import org.apache.hadoop.io.Text;
  5. import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
  6. /*
  7. * 继承Reducer类需要定义四个输出、输出类型泛型：
  8. * 四个泛型类型分别代表：
  9. * KeyIn        Reducer的输入数据的Key，这里是每行文字中的单词"hello"
  10. * ValueIn      Reducer的输入数据的Value，这里是每行文字中的次数
  11. * KeyOut       Reducer的输出数据的Key，这里是每行文字中的单词"hello"
  12. * ValueOut     Reducer的输出数据的Value，这里是每行文字中的出现的总次数
  13. */
  14. public class WCReducer extends Reducer<Text, LongWritable, Text, LongWritable> {
  15. /**
  16. * 重写reduce方法
  17. */
  18. @Override
  19. protected void reduce(Text key, Iterable<LongWritable> values,
  20. Reducer<Text, LongWritable, Text, LongWritable>.Context context) throws IOException, InterruptedException {
  21. long sum = 0;
  22. for (LongWritable i : values) {
  23. // i.get转换成long类型
  24. sum += i.get();
  25. }
  26. // 输出总计结果
  27. context.write(key, new LongWritable(sum));
  28. }
  29. }

4、    WordCount代码编写：

  1. package com.hadoop.mapreduce;
  2. import java.io.IOException;
  3. import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
  4. import org.apache.hadoop.fs.Path;
  5. import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
  6. import org.apache.hadoop.io.Text;
  7. import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
  8. import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
  9. import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
  10. public class WordCount {
  11. public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
  12. // 创建job对象
  13. Job job = Job.getInstance(new Configuration());
  14. // 指定程序的入口
  15. job.setJarByClass(WordCount.class);
  16. // 指定自定义的Mapper阶段的任务处理类
  17. job.setMapperClass(WCMapper.class);
  18. job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
  19. job.setMapOutputValueClass(LongWritable.class);
  20. // 数据HDFS文件服务器读取数据路径
  21. FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("/hadoop/words.txt"));
  22. // 指定自定义的Reducer阶段的任务处理类
  23. job.setReducerClass(WCReducer.class);
  24. // 设置最后输出结果的Key和Value的类型
  25. job.setOutputKeyClass(Text.class);
  26. job.setOutputValueClass(LongWritable.class);
  27. // 将计算的结果上传到HDFS服务
  28. FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("/hadoop/wordsResult"));
  29. // 执行提交job方法，直到完成，参数true打印进度和详情
  30. job.waitForCompletion(true);
  31. System.out.println("Finished");
  32. }
  33. }

2.3 生成JAR包

1、    选择hdfs项目->右击菜单->Export…，在弹出的提示框中选择Java下的JAR file：

2、    设置导出jar名称和路径，选择Next>:

3、    设置程序的入口，设置完成后，点击Finish：

4、    成生wc.jar如下文件，如下图：

2.4 执行JAR运行结果

1、    在开Xft软件，将D:盘的wc.jar上传到Linux/home路径下：

2、    执行命令

切换目录命令：cd /home/

执行JAR包命令：hadoop jar wc.jar

3、    查看执行结果

执行命令：hadoop fs -ls /hadoop/wordsResult

执行命令：hadoop fs -cat /hadoop/wordsResult/part-r-00000

--以上为《MapReduce教程(一)基于MapReduce框架开发》，如有不当之处请指出，我后续逐步完善更正，大家共同提高。谢谢大家对我的关注。

转自 http://blog.csdn.net/yuan_xw/article/details/50532368

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