Hadoop的基本使用（3）——MapReduce的基本操作（实现字符统计）

本文主要是介绍Hadoop的基本使用（3）——MapReduce的基本操作（实现字符统计），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

MapReduce:

是Hadoop中一个并行计算框架，默认Hadoop提供了一些工具实现对HDFS上数据的分析计算汇总。

特点：hadoop充分的利用了集群当中DataNode的节点的CPU和内存，使用这些节点作为计算汇总节点，最终将汇总的数据写回HDFS（默认）。

数据: 存储各个dataNode中 （block单位）

数据拆分==>数据切片（针对数据块一种逻辑映射）==>MapTask（DataNode所在机器）（多个）==>ReduceTask（若干个DataNode所在机器）

Hadoop2 MapReduce2基于Yarn实现 资源管理器 负责资源调度和调配

ResourceManager：负责资源的分配和管理 CPU，内存 提供MapTask、ReduceTask的jvm启动参数 | 任务分配。
NodeManager：每一个DataNode上会启动一个NodeManager，负责连接ResourceManager以及启动MapTask或者ReduceTask （MapTask和ReduceTask统称 YarnChild）。
（详情：参考 hadoop权威指南第三版 75 RMB 中文版 《How MapReduce Works》）

搭建MapReduce的运行环境

1.修改etc/hadoop/yarn|mapred-site.xml
yarn-site.xml

<property><name>yarn.nodemanager.aux-services</name><value>mapreduce_shuffle</value>
</property> 
<property><name>yarn.resourcemanager.hostname</name><value>CentOSA</value>
</property>

mapred-site.xml

<property><name>mapreduce.framework.name</name><value>yarn</value>
</property>
<!--跨平台运行-->
<property><name>mapreduce.app-submission.cross-platform</name><value>true</value>
</property>

2.启动|停止Yarn

[root@CentOSA hadoop-2.6.0]# ./sbin/start|stop-yarn.sh 

通过MapReduce实现字符统计

1、导入相关jar包

hadoop-common
hadoop-hdfs
hadoop-mapred
hadoop-yarn

2、书写Mapper、Reducer类

mappers

/** Keyin（限此类）:数据在文件中的偏移量* Value:数据* keyout:统计依据* valueout:统计值*/
public class Mapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {protected void map(LongWritable key, Text value,Context context) throws Exception {String string[]=value.toString().split("");for(String s:string){context.write(new Text(s), new IntWritable(1));}}
}

reducer

public class Reducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {@Overrideprotected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> value,Context context)throws IOException, InterruptedException {int total=0;for(IntWritable i:value){total+=i.get();}context.write(key, new IntWritable(total));}
}

3、书写实现类

public class Submitter {public static void main(String[] args) throws Exception {//1、获得job对象Configuration conf=new Configuration();//...关联配置conf.addResource("core-site.xml");conf.addResource("hdfs-site.xml");conf.addResource("yarn-site.xml");conf.addResource("mapred-site.xml");conf.set("mapreduce.job.jar", "wc.jar");//...获取job实例Job job=Job.getInstance(conf);job.setJarByClass(Submitter.class);//2、设置数据的读入、输出类型job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);//3、设置数据的读取输出路径Path src=new Path("");TextInputFormat.addInputPath(job, src);Path dst=new Path("");//..输出文件目录必须不存在，若存在通过此代码删除FileSystem fileSystem=FileSystem.get(conf);if(fileSystem.exists(dst)){fileSystem.delete(dst, true);}TextOutputFormat.setOutputPath(job, dst);//4、设置依据类job.setMapperClass(Mapper.class);job.setReducerClass(Reducer.class);//5、设置传输数据类型job.setMapOutputKeyClass(Text.class);job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);job.setOutputKeyClass(Text.class);job.setOutputValueClass(IntWritable.class);//6、提交job.waitForCompletion(true);}
}

代码运行过程

1、切片（spilt）计算过程

InputFormat
指定了文件处理路径
对文件做切片，实现了切片数据的计算逻辑
实现了对切片数据的读取逻辑，为Mapper提供数据

InputFormat->FileInputFormat->TextInputFormater

方法：
getSplit （FileInputFormat实现）
creatRecordReader （FileInputFormat未实现）

TextInputFormat举例

一个数据块对应一个切面，在任务提交时计算切片，并将切片数据写入hdfs目录，存储对应的块信息
MapTask(MapContext)
调用mapper，传入自身持有的Context
MapContext下面持有RecordReader(来自于TextInputFormat方法提供)
RecordReader所需要的实现类是LineRecordReader
LineRecordReader
核心方法：intialize()

Mapper
方法：setup、map、cleanup、run
run（context）↓

public void run(Context context) throws IOException, InterruptedException {setup(context);try {//调用context，实际委派给Reader调用的是RecordReader中的方法while (context.nextKeyValue()) {map(context.getCurrentKey(), context.getCurrentValue(), context);}} finally {cleanup(context);}}

set->map->cleanup
MapContext
实现类：Context

2、任务提交过程、切片计算

connect()连接到资源管理器；
JobSubmiter.submitJobInternal()
checkSpecs(job);检查路径是否为空

//增加权限访问
./bin/hdfs dfs -chmod -R 777 /tmp
//开启历史查看
./sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

submitClient.getNewJobID();获取jobjd
checkSpecs(job);检查输出目录是否为null
copyAndConfigureFiles(job,submitJobDir);构建临时目录，上传jar包，得到配置文件
（files，libjars，archives，jobjar上传至创建的新目录）
writeSplits(job, submitJobDir);计算切片 并且将切片信息写入到HDFS
（一个切片——>一个MapTask——>1秒——>2g内存）
writeConf(conf, submitJobFile);生成job.xml配置信息
getSplit();
建造切面：makeSplit
如果长度不为空，获得blkLocation，file.getBlkLocation
判断文件是否可以拆分isSplitable();不能拆分则文件多大创造一个多大的切面
每次创建一个切面长度减少切面大小，不足一个块时作为小块处理
最后一个切面可以比一个块稍大一点点

3、常见InputFormat

TextInputFormat

job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);

Key: 偏移量
值 : 行数据
切片: 优先按照文件为单位 再按照splitSize去计算切片

NLineInputFormat

job.setInputFormatClass(NLineInputFormat.class);

Key: 偏移量（LongWriteble）
值 : 行数据（Text）
切片: 优先按照文件为单位 再按照N行为单位去计算切片

//设置每次创建切片时所用的行数
conf.setInt("mapereduce.input.lineinputformat.linespermap",3)

KeyValueTextInputFormat

job.setInputFormatClass(KeyValueTextInputFormat.class);

Key: 内容key（Text）
值 : 内容值
切片: 优先按照文件为单位 再按照splitSize去计算切片
注意在Mapper类修改

public class WordMapper extends Mapper<Text, Text, Text, Text> {@Overrideprotected void map(Text key, Text value,Context context)    }   
}

CombineTextInputFormat（Rackaware）

job.setInputFormatClass(CombineTextInputFormat.class);

Key: 偏移量
值 : 行数据
切片: 按照总文件的大小/splitSize去计算切片数目 一个切片 对应 多个小的block

MultipleInputs

MultipleInputs.addInputPath(job, new Path("/demo/order1"),KeyValueTextInputFormat.class , OrderMapper1.class);
MultipleInputs.addInputPath(job, new Path("/demo/order2"),KeyValueTextInputFormat.class , OrderMapper2.class);

这篇关于Hadoop的基本使用（3）——MapReduce的基本操作（实现字符统计）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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