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今日提纲
一、流量汇总排序的实现
1.需求
对日志数据中的上下行流量信息汇总，并输出按照总流量倒序排序的结果
2.分析
基本思路：实现自定义的bean来封装流量信息，并将bean作为map输出的key来传输
MR程序在处理数据的过程中会对数据排序(map输出的kv对传输到reduce之前，会排序)，排序的依据是map输出的key
所以，我们如果要实现自己需要的排序规则，则可以考虑将排序因素放到key中，让key实现接口：WritableComparable然后重写key的compareTo方法
当然，这里还需要考虑的问题是如果分区导致了结果多个reducer，则单个reducer是有序的，但全局不一定有序！
3.代码
package com.mr.flowsort; import com.mr.flowsum.FlowBean;
import org.apache.commons.lang.StringUtils;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; import java.io.IOException; /**
* mapper
* 这个排序针对的是上次流量汇总的结果，所以输入就是上次流量汇总输出的文件
* 输出就是Bean作为输入，手机号作为输出
*
* @author zcc ON 2018/2/2
**/
public class FlowSortMapper extends Mapper<LongWritable, Text, FlowBean, Text> {
private FlowBean flowBean = new FlowBean();
private Text phone = new Text();
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
// 各手机号的总流量信息
String line = value.toString();
String[] fields = line.split("\t");
String phoneNum = fields[0];
String bean = fields[1];
// 封装设置属性方法，下面封装的方法之所以如此费劲，是由于Bean的toString()方法所致
flowBean.setFields(getUpFlow(bean), getDownFlow(bean));
phone.set(phoneNum);
// 写出去（已序列化），同样Text也不能在这里new，否则new的次数过多，浪费内存
context.write(flowBean, phone);
} private long getUpFlow(String bean) {
int start = StringUtils.ordinalIndexOf(bean, "=", 1);
int end = StringUtils.ordinalIndexOf(bean, ",", 1);
String upFlow = bean.substring(start + 1, end);
return Long.parseLong(upFlow);
} private long getDownFlow(String bean) {
int start = StringUtils.ordinalIndexOf(bean, "=", 2);
int end = StringUtils.ordinalIndexOf(bean, ",", 2);
String downFlow = bean.substring(start + 1, end);
return Long.parseLong(downFlow);
}
// 以上方法可合并
private long getFlow(String bean, int ordinal) {
int start = StringUtils.ordinalIndexOf(bean, "=", ordinal);
int end = StringUtils.ordinalIndexOf(bean, ",", ordinal);
String flow = bean.substring(start + 1, end);
return Long.parseLong(flow);
} }
FlowSortMapper
package com.mr.flowsort; import com.mr.flowsum.FlowBean;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer; import java.io.IOException; /**
* reducer
*
* @author zcc ON 2018/2/2
**/
public class FlowSortReducer extends Reducer<FlowBean,Text,Text,FlowBean>{
/**
* 进来的数据是<bean,phoneNum>，而且bean是不会相同的，所以迭代器此时只有一个元素
* @param key
* @param values
* @param context
* @throws IOException
* @throws InterruptedException
*/
@Override
protected void reduce(FlowBean key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
// 直接写出即可，注意此时values只有一个
context.write(values.iterator().next(), key);
}
}
FlowSortReducer
package com.mr.flowsum; import org.apache.hadoop.io.Writable;
import org.apache.hadoop.io.WritableComparable; import java.io.DataInput;
import java.io.DataOutput;
import java.io.IOException; /**
* 这里选择实现WritableComparable接口即可，因为此接口继承了Writable接口（继承树关系）
* @author zcc ON 2018/1/31
**/
public class FlowBean implements WritableComparable<FlowBean>{
private long upFlow;
private long downFlow;
private long sumFlow; /**
* 反序列化时需要显式调用空参
*/
public FlowBean() {
} public FlowBean(long upFlow, long downFlow) {
this.upFlow = upFlow;
this.downFlow = downFlow;
this.sumFlow = upFlow + downFlow;
}
public void setFields(long upFlow, long downFlow) {
this.upFlow = upFlow;
this.downFlow = downFlow;
this.sumFlow = upFlow + downFlow;
}
public long getUpFlow() {
return upFlow;
} public void setUpFlow(long upFlow) {
this.upFlow = upFlow;
} public long getDownFlow() {
return downFlow;
} public void setDownFlow(long downFlow) {
this.downFlow = downFlow;
} public long getSumFlow() {
return sumFlow;
} public void setSumFlow(long sumFlow) {
this.sumFlow = sumFlow;
} /**
* 序列化
* @param out
* @throws IOException
*/
@Override
public void write(DataOutput out) throws IOException {
out.writeLong(upFlow);
out.writeLong(downFlow);
out.writeLong(sumFlow);
} /**
* 反序列化，注意序列化与反序列化的顺序必须一致！
* @param in
* @throws IOException
*/
@Override
public void readFields(DataInput in) throws IOException {
this.upFlow = in.readLong();
this.downFlow = in.readLong();
this.sumFlow = in.readLong();
} @Override
public String toString() {
return "FlowBean{" +
"upFlow=" + upFlow +
", downFlow=" + downFlow +
", sumFlow=" + sumFlow +
'}';
} @Override
public int compareTo(FlowBean o) {
return Long.compare(this.getSumFlow(), o.getSumFlow());
}
}
FlowBean
package com.mr.flowsort; import com.mr.flowsum.*;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat; /**
* 配置Driver
*
* @author zcc ON 2018/2/2
**/
public class FlowSortDriver {
public static void main(String[] args) throws Exception{
Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf);
// 设置本程序jar包本地位置
job.setJarByClass(FlowSortDriver.class);
// 指定本业务job要使用的mapper/reducer业务类
job.setMapperClass(FlowSortMapper.class);
job.setReducerClass(FlowSortReducer.class);
// 指定map输出的数据类型（由于可插拔的序列化机制导致）
job.setMapOutputKeyClass(FlowBean.class);
job.setMapOutputValueClass(Text.class);
// 设置自定义分区器，这里不分区
// job.setPartitionerClass(ProvincePartitioner.class);
// 设置相应分区数量的reduceTask
// job.setNumReduceTasks(5);
// 指定最终输出(reduce)的的数据类型（可选，因为有时候不需要reduce）
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(FlowBean.class);
// 指定job的原始输入/输出目录（可以改为由外面输入，而不必写死）
FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("/flowcount/output"));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("/flowsort/output"));
// 提交（将job中的相关参数以及java类所在的jar包提交给yarn运行）
// job.submit();
// 反馈集群信息
boolean b = job.waitForCompletion(true);
System.exit(b ? 0 :1);
}
}
FlowSortDriver
这里注意一下输入输出路径即可，这里再次提醒运行的方式：
hadoop jar zk03.jar com.mr.flowsort.FlowSortDriver
二、MR内部shuffer过程
这里对上面一整个排序的过程、数据的流向进行剖析：
（注意mr不仅仅是处理文本文件，只要更改默认的inputFormat即可，像之前的一次读一行就是由TextInputFormat决定的。所以是支持自定义的！常见的操作多行的文本的InputFormat也是有例如NLineInputFormat等定义的！）
1.概述
v mapreduce中，map阶段处理的数据如何传递给reduce阶段，是mapreduce框架中最关键的一个流程，这个流程就叫shuffle；
通俗的讲， Shuffle描述着数据从map task输出到reduce task输入的这段过程
v shuffle: 洗牌、发牌——（核心机制：数据分区，排序，缓存）；
v 具体来说：就是将maptask输出的处理结果数据，分发给reducetask，并在分发的过程中，对数据按key进行了分区和排序；
2.流程详解
流程详解：
、maptask收集我们的map()方法输出的kv对，放到内存缓冲区中
、从内存缓冲区不断溢出本地磁盘文件，可能会溢出多个文件
、多个溢出文件会被合并成大的溢出文件
、在溢出过程中，及合并的过程中，都要调用partitoner进行分组和针对key进行排序
、reducetask根据自己的分区号，去各个maptask机器上取相应的结果分区数据
、reducetask会取到同一个分区的来自不同maptask的结果文件，reducetask会将这些文件再进行合并（归并排序）
、合并成大文件后，shuffle的过程也就结束了，后面进入reducetask的逻辑运算过程（从文件中取出一个一个的键值对group，调用用户自定义的reduce()方法） Shuffle中的缓冲区大小会影响到mapreduce程序的执行效率，原则上说，缓冲区越大，磁盘io的次数越少，执行速度就越快
缓冲区的大小可以通过参数调整, 参数：io.sort.mb 默认100M
推荐阅读shuffer详解的博文；http://langyu.iteye.com/blog/992916
http://blog.csdn.net/techchan/article/details/53405519
三、MR中的Combiner
（1）combiner是MR程序中Mapper和Reducer之外的一种组件
（2）combiner组件的父类就是Reducer
（3）combiner和reducer的区别在于运行的位置：
Combiner是在每一个maptask所在的节点运行
Reducer是接收全局所有Mapper的输出结果；
(4) combiner的意义就是对每一个maptask的输出进行局部汇总，以减小网络传输量
具体实现步骤：
1、 自定义一个combiner继承Reducer，重写reduce方法
2、 在job中设置： job.setCombinerClass(CustomCombiner.class)
package com.mr.wordcount; import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer; import java.io.IOException; /**
* combiner
*
* @author zcc ON 2018/2/2
**/
public class WordcountCombiner extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable>{
private IntWritable count = new IntWritable();
@Override
protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
int c = 0;
for (IntWritable value : values) {
c += value.get();
}
count.set(c);
context.write(key, count);
}
}
WordcountCombiner
package com.mr.wordcount; import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
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.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat; /**
* wordcount的任务配置类
* 相当于yarn集群的客户端，在此封装MR配置参数
* @author zcc ON 2018/1/31
**/
public class WordCountDriver {
public static void main(String[] args) throws Exception{
Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf);
// 设置本程序jar包本地位置
job.setJarByClass(WordCountDriver.class);
// 指定本业务job要使用的mapper/reducer业务类
job.setMapperClass(WordCountMapper.class);
job.setReducerClass(WordCountReducer.class);
// 指定map输出的数据类型（由于可插拔的序列化机制导致）
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
// 指定最终输出(reduce)的的数据类型（可选，因为有时候不需要reduce）
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
// 指定Combiner
job.setCombinerClass(WordcountCombiner.class);
// 指定job的原始输入/输出目录（可以改为由外面输入，而不必写死）
FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("/wordcount/input"));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("/wordcount/output"));
// 提交（将job中的相关参数以及java类所在的jar包提交给yarn运行）
// job.submit();
// 反馈集群信息
boolean b = job.waitForCompletion(true);
System.exit(b ? 0 :1);
}
}
WordCountDriver
(5) combiner能够应用的前提是不能影响最终的业务逻辑
而且，combiner的输出kv应该跟reducer的输入kv类型要对应起来
注意：Combiner的输出是Reducer的输入，如果Combiner是可插拔的，添加Combiner绝不能改变最终的计算结果。所以Combiner只应该用于那种Reduce的输入key/value与输出key/value类型完全一致，且不影响最终结果的场景。
整个流程以及combiner的所处位置，参考详解：https://www.cnblogs.com/ljy2013/articles/4435657.html
四、mapreduce与yarn集群分析
1.yarn概述
Yarn是一个分布式的资源管理系统，用以提高分布式的集群环境下的资源利用率，
这些资源包括内存、IO、网络、磁盘等。其产生的原因是为了解决原MapReduce框架的不足。
最初MapReduce的committer们还可以周期性的在已有的代码上进行修改，可是随着代码的增加以及原MapReduce框架设计的不足，在原MapReduce框架上进行修改变得越来越困难，
所以MapReduce的committer们决定从架构上重新设计MapReduce,使下一代的MapReduce(MRv2/Yarn)框架具有更好的扩展性、可用性、可靠性、向后兼容性和更高的资源利用率
以及能支持除了MapReduce计算框架外的更多的计算框架。
2.yarn重要概念
1、 yarn并不清楚用户提交的程序的运行机制
2、 yarn只提供运算资源的调度（用户程序向yarn申请资源，yarn就负责分配资源）
3、 yarn中的主管角色叫ResourceManager
4、 yarn中具体提供运算资源的角色叫NodeManager
5、 这样一来，yarn其实就与运行的用户程序完全解耦，就意味着yarn上可以运行各种类型的分布式运算程序（mapreduce只是其中的一种），比如 mapreduce、storm程序，spark程序，tez ……
6、 所以，spark、storm等运算框架都可以整合在yarn上运行，只要他们各自的框架中有符合yarn规范的资源请求机制即可
7、 Yarn就成为一个通用的资源调度平台，从此，企业中以前存在的各种运算集群都可以整合在一个物理集群上，提高资源利用率，方便数据共享
3.调度过程图
新旧Haoop的mapreduce对比：https://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-hadoop-yarn/