大数据修炼之hadoop--MapReduce

2024-09-02 12:32
文章标签 数据 hadoop 修炼 mapreduce

本文主要是介绍大数据修炼之hadoop--MapReduce，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！

文章目录

  • 定义
  • 概念
  • 流程
  • 支持的数据类型
  • demo
  • 切片策略
    • FileInputFormat
  • 片与块的关系
  • 提交流程
  • 关键设置
  • Job提交流程阶段总结
    • 准备
    • 提交

定义

MapReduce最早是由谷歌公司研究提出的一种面向大规模数据处理的并行计算模型和方法。
特点：
MapReduce是一个基于集群的高性能并行计算平台。
MapReduce是一个并行计算与运行软件框架。
MapReduce是一个并行程序设计模型与方法。

易于编程，良好的扩展性，高容错性，适合PB级别以上的海量数据的离线处理
但是同时，不适合实时计算，不擅长流式计算，不擅长DAG计算（程序依赖）

概念

Job（任务）： 一个MR程序
MRAppMaster（MR任务的主节点）：一个Job在运行是，会先启动一个进程，负责Job执行过程的监控，容错，申请资源，提交task
Task（任务）：计算
Map：切分。 将输入数据切分成若干小部分，每个部分为1片split，每片数据交给一个task进行计算（MapTask）
Reduce： MapTask的汇总

常用组件：
Mapper
Reducer
InputFormat 输入目录的文件格式。 普通文件：FileInputFormat , SequeceFileInput(hadoop格式），DBInputFormat(数据库的格式)
OutputFormat 类上
RecordWriter 记录写出其 结果以什么格式，写出到文件中
Partitioner 分区器

流程

MapReduce中，Map阶段处理的数据如何传递给Reduce阶段，是整个MapReduce框架中最关键的一个流程，这个流程就叫Shuffle。它的核心机制包括数据分区、排序和缓存等。
在这里插入图片描述

支持的数据类型

（1）BooleanWritable：标准布尔型数值。
（2）ByteWritable：单字节数值。
（3）DoubleWritable：双字节数。
（4）FloatWritable：浮点数。
（5）IntWritable：整型数。
（6）LongWritable：长整型数。
（7）Text：使用UTF8格式存储的文本。
（8）NullWritable：当<key,value>中的key或value为空时使用。
（9）ArrayWritable：存储属于Writable类型的值数组（要使用ArrayWritable类型作为Reduce输入的value类型，需要创建ArrayWritable的子类来指定存储在其中的Writable值的类型）。

运行最新版hadoop的mapreduce的时候经常会有各种报错，最好是有linux环境可以用。windows环境下设置HADOOP_HOME，并把wintils放在bin目录下：
https://github.com/steveloughran/winutils

demo

maven

 <dependency><groupId>org.apache.hadoop</groupId><artifactId>hadoop-common</artifactId><version>3.2.0</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.hadoop</groupId><artifactId>hadoop-hdfs</artifactId><version>3.2.0</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.hadoop</groupId><artifactId>hadoop-client</artifactId><version>3.2.0</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.hadoop</groupId><artifactId>hadoop-mapreduce-client-core</artifactId><version>3.2.0</version></dependency><dependency><groupId>commons-logging</groupId><artifactId>commons-logging</artifactId><version>1.2</version></dependency><dependency><groupId>junit</groupId><artifactId>junit</artifactId><version>4.12</version><scope>test</scope></dependency>

code：

public class MyDriver {public static final Configuration configuration = new Configuration();static {
//        configuration.set("fs.defaultFS", "hdfs://192.168.31.101:9000");System.setProperty("HADOOP_USER_NAME", "hadoop");
//        System.setProperty("HADOOP_HOME", "D:\\tools\\hadoop-3.3.0");}public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException, URISyntaxException {remortJob();
//        localJob();}private static void remortJob() throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException, URISyntaxException {System.setProperty("HADOOP_HOME", "D:\\tools\\hadoop-3.3.0");Path inputPath=new Path("/wcinput/logs");Path outputPath=new Path("/wcoutput/test");configuration.set("fs.defaultFS","hdfs://192.168.31.101:9000");configuration.set("fs.defaultFS","hdfs://192.168.31.101:9000");FileSystem fs=FileSystem.get(new URI("hdfs://192.168.31.101:9000"),configuration,"root");if (fs.exists(outputPath)) {fs.delete(outputPath, true);}
//        创建jobJob job=Job.getInstance(configuration);job.setJobName("wordcount test");
//        设置jobjob.setMapperClass(MyMapper.class);job.setReducerClass(MyReducer.class);
//            准备序列化器job.setOutputKeyClass(Text.class);job.setOutputValueClass(IntWritable.class);//            输入输出目录FileInputFormat.setInputPaths(job,inputPath);FileOutputFormat.setOutputPath(job,outputPath);
//        运行jobjob.waitForCompletion(true);}private static void localJob() throws IOException, InterruptedException, ClassNotFoundException {System.setProperty("HADOOP_HOME", "D:\\tools\\hadoop-3.3.0");Path inputPath=new Path("d:/mrinput/");Path outputPath=new Path("d:/mroutput/wd");FileSystem fs=FileSystem.get(configuration);
//        创建jobJob job=Job.getInstance(configuration);job.setJobName("wordcount test");
//        设置jobjob.setMapperClass(MyMapper.class);job.setReducerClass(MyReducer.class);
//            准备序列化器job.setOutputKeyClass(Text.class);job.setOutputValueClass(IntWritable.class);//            输入输出目录FileInputFormat.setInputPaths(job,inputPath);FileOutputFormat.setOutputPath(job,outputPath);
//        运行jobjob.waitForCompletion(true);}
}public class MyMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {private Text outKey=new Text();private IntWritable outValue=new IntWritable(1);/*** 每个 keyin  valuein 执行一次* 每个 keyvalue都转成（word,1)* @param key* @param value* @param context* @throws IOException* @throws InterruptedException*/@Overrideprotected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
//        super.map(key, value, context);System.out.println(" key:"+key +"  value:"+value);String[] split = value.toString().split("\t");for (String word :split) {outKey.set(word);context.write(outKey,outValue);}}
}public class MyReducer extends Reducer<Text, IntWritable,Text,IntWritable> {private IntWritable outValue;@Overrideprotected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
//        super.reduce(key, values, context);int sum=0;for (IntWritable item :values) {sum += item.get();}outValue = new IntWritable(sum);context.write(key,outValue);}
}

InputFormat的作用：

  1. 验证输入目录中文件格式，是否符合当前Job的要求
  2. 生产切片，每个切片都会交给一个MapTask处理
  3. 提供RecordReader，由RR从切片中读取记录，交给Mapper处理。

方法 List getSplits: 切片
RecordReader<K,V> createRecordReader: 创建RR

默认使用的是TextInputFormat ， LineRecordReader

切片策略

TextInputFormat:
常用于输入目录中全是文本文件
RecordReader： LineRecordReader 一次处理一行，将一行内容偏移量作为key，内容value

NLineInputFormat:
切分n行，执行逻辑复杂情况

KeyValueTextInputFormat:
键值对格式
CombineTextInputText:
多个小文件

FileInputFormat

 public List<InputSplit> getSplits(JobContext job) throws IOException {StopWatch sw = new StopWatch().start();long minSize = Math.max(getFormatMinSplitSize(), getMinSplitSize(job));// getFormatMinSplitSize  其实是1，getMinSplitSize 是取配置 mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsizelong maxSize = getMaxSplitSize(job);   //mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize// generate splitsList<InputSplit> splits = new ArrayList<InputSplit>();List<FileStatus> files = listStatus(job);  // 输入目录所有文件的状态信息boolean ignoreDirs = !getInputDirRecursive(job)&& job.getConfiguration().getBoolean(INPUT_DIR_NONRECURSIVE_IGNORE_SUBDIRS, false);for (FileStatus file: files) {if (ignoreDirs && file.isDirectory()) {continue;}Path path = file.getPath();long length = file.getLen();if (length != 0) {BlockLocation[] blkLocations;if (file instanceof LocatedFileStatus) {blkLocations = ((LocatedFileStatus) file).getBlockLocations();} else {FileSystem fs = path.getFileSystem(job.getConfiguration());blkLocations = fs.getFileBlockLocations(file, 0, length);}if (isSplitable(job, path)) {//  判断方法与实现类相关，各个类自己实现，默认truelong blockSize = file.getBlockSize();long splitSize = computeSplitSize(blockSize, minSize, maxSize);long bytesRemaining = length; // 循环切片while (((double) bytesRemaining)/splitSize > SPLIT_SLOP) {int blkIndex = getBlockIndex(blkLocations, length-bytesRemaining);splits.add(makeSplit(path, length-bytesRemaining, splitSize,blkLocations[blkIndex].getHosts(),blkLocations[blkIndex].getCachedHosts()));bytesRemaining -= splitSize;}if (bytesRemaining != 0) {int blkIndex = getBlockIndex(blkLocations, length-bytesRemaining);splits.add(makeSplit(path, length-bytesRemaining, bytesRemaining,blkLocations[blkIndex].getHosts(),blkLocations[blkIndex].getCachedHosts()));}} else { // not splitable  不可切，直接传入文件if (LOG.isDebugEnabled()) {// Log only if the file is big enough to be splittedif (length > Math.min(file.getBlockSize(), minSize)) {LOG.debug("File is not splittable so no parallelization "+ "is possible: " + file.getPath());}}splits.add(makeSplit(path, 0, length, blkLocations[0].getHosts(),blkLocations[0].getCachedHosts()));}} else { //Create empty hosts array for zero length filessplits.add(makeSplit(path, 0, length, new String[0]));}}// Save the number of input files for metrics/loadgenjob.getConfiguration().setLong(NUM_INPUT_FILES, files.size());sw.stop();if (LOG.isDebugEnabled()) {LOG.debug("Total # of splits generated by getSplits: " + splits.size()+ ", TimeTaken: " + sw.now(TimeUnit.MILLISECONDS));}return splits;}

片与块的关系

默认的片大小是文件的块大小，文件默认128M
片： InputSplit 计算MR时进行切片，临时的逻辑区，与输入格式相关
块：Block HDFS的存储单位，实际物理存在

建议，片大小=块大小。减少磁盘IO，网络IO

提交流程

 public boolean waitForCompletion(boolean verbose) throws IOException, InterruptedException,ClassNotFoundException {if (state == JobState.DEFINE) {submit();}if (verbose) {monitorAndPrintJob();} else {// get the completion poll interval from the client.int completionPollIntervalMillis = Job.getCompletionPollInterval(cluster.getConf());while (!isComplete()) {try {Thread.sleep(completionPollIntervalMillis);} catch (InterruptedException ie) {}}}return isSuccessful();}

 public void submit() throws IOException, InterruptedException, ClassNotFoundException {ensureState(JobState.DEFINE);setUseNewAPI();connect();final JobSubmitter submitter = getJobSubmitter(cluster.getFileSystem(), cluster.getClient());status = ugi.doAs(new PrivilegedExceptionAction<JobStatus>() {public JobStatus run() throws IOException, InterruptedException, ClassNotFoundException {return submitter.submitJobInternal(Job.this, cluster);}});state = JobState.RUNNING;LOG.info("The url to track the job: " + getTrackingURL());}

关键设置

MapTask数量，认为设置无效，只能通过切片的方式设置，MapTask取决于切片数。

Job提交流程阶段总结

准备

运行job.waitForCompletion()，生成一下信息
job.split 当前job的切片信息，有几个切片对象
job.splitmetainfo 切片对象的属性信息
job.xml job的属性配置

提交

本地模式：LocalJobRunner提交，创建LocalJobRunner.Job()
Map阶段： 线程池，提交多个MapTaskRunnable
每个MapTaskRunnable线程上，实例化一个MapTask对象
每个MapTask对象实例化一个Mapper
线程运行结束，在线程的作业目录中生成file.out文件，报错MapTask输出的所有Key-value
map：使用RR将切片中的数据读入到Mapper.map() context.write(key,value)
Reduce阶段：
线程池提交多个ReduceTaskRunnable
每个ReduceTask对象，实例化一个Reducer， reducer.run()
线程运行结束，在输出目录中生成，part-r-000x文件，保存ReduceTask输出的所有Key-value
copy： shuffle线程拷贝MapTask指定的分区数据
sort：将拷贝的所有分区数据汇总后，排序
reduce：排好序的数据，进行 合并

这篇关于大数据修炼之hadoop--MapReduce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！


http://www.chinasem.cn/article/1129958。

相关文章

MyBatisPlus如何优化千万级数据的CRUD

MyBatisPlus如何优化千万级数据的CRUD

《MyBatisPlus如何优化千万级数据的CRUD》最近负责的一个项目,数据库表量级破千万,每次执行CRUD都像走钢丝,稍有不慎就引起数据库报警,本文就结合这个项目的实战经验,聊聊MyBatisPl... 目录背景一、MyBATis Plus 简介二、千万级数据的挑战三、优化 CRUD 的关键策略1. 查
阅读更多...
python实现对数据公钥加密与私钥解密

python实现对数据公钥加密与私钥解密

《python实现对数据公钥加密与私钥解密》这篇文章主要为大家详细介绍了如何使用python实现对数据公钥加密与私钥解密,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下... 目录公钥私钥的生成使用公钥加密使用私钥解密公钥私钥的生成这一部分，使用python生成公钥与私钥，然后保存在两个文
阅读更多...
mysql中的数据目录用法及说明

mysql中的数据目录用法及说明

《mysql中的数据目录用法及说明》：本文主要介绍mysql中的数据目录用法及说明,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录1、背景2、版本3、数据目录4、总结1、背景安装mysql之后，在安装目录下会有一个data目录，我们创建的数据库、创建的表、插入的
阅读更多...
Navicat数据表的数据添加,删除及使用sql完成数据的添加过程

Navicat数据表的数据添加,删除及使用sql完成数据的添加过程

《Navicat数据表的数据添加,删除及使用sql完成数据的添加过程》：本文主要介绍Navicat数据表的数据添加,删除及使用sql完成数据的添加过程,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有... 目录Navicat数据表数据添加,删除及使用sql完成数据添加选中操作的表则出现如下界面，查看左下角从左
阅读更多...
SpringBoot中4种数据水平分片策略

SpringBoot中4种数据水平分片策略

《SpringBoot中4种数据水平分片策略》数据水平分片作为一种水平扩展策略,通过将数据分散到多个物理节点上,有效解决了存储容量和性能瓶颈问题,下面小编就来和大家分享4种数据分片策略吧... 目录一、前言二、哈希分片2.1 原理2.2 SpringBoot实现2.3 优缺点分析2.4 适用场景三、范围分片
阅读更多...
Redis分片集群、数据读写规则问题小结

Redis分片集群、数据读写规则问题小结

《Redis分片集群、数据读写规则问题小结》本文介绍了Redis分片集群的原理,通过数据分片和哈希槽机制解决单机内存限制与写瓶颈问题,实现分布式存储和高并发处理,但存在通信开销大、维护复杂及对事务支持... 目录一、分片集群解android决的问题二、分片集群图解 分片集群特征如何解决的上述问题？（与哨兵模
阅读更多...
浅析如何保证MySQL与Redis数据一致性

浅析如何保证MySQL与Redis数据一致性

《浅析如何保证MySQL与Redis数据一致性》在互联网应用中,MySQL作为持久化存储引擎,Redis作为高性能缓存层,两者的组合能有效提升系统性能,下面我们来看看如何保证两者的数据一致性吧... 目录一、数据不一致性的根源1.1 典型不一致场景1.2 关键矛盾点二、一致性保障策略2.1 基础策略：更新数
阅读更多...
Oracle 数据库数据操作如何精通 INSERT, UPDATE, DELETE

Oracle 数据库数据操作如何精通 INSERT, UPDATE, DELETE

《Oracle数据库数据操作如何精通INSERT,UPDATE,DELETE》在Oracle数据库中,对表内数据进行增加、修改和删除操作是通过数据操作语言来完成的,下面给大家介绍Oracle数... 目录思维导图一、插入数据 (INSERT)1.1 插入单行数据，指定所有列的值语法：1.2 插入单行数据，指
阅读更多...
SQL Server修改数据库名及物理数据文件名操作步骤

SQL Server修改数据库名及物理数据文件名操作步骤

《SQLServer修改数据库名及物理数据文件名操作步骤》在SQLServer中重命名数据库是一个常见的操作,但需要确保用户具有足够的权限来执行此操作,：本文主要介绍SQLServer修改数据... 目录一、背景介绍二、操作步骤2.1 设置为单用户模式（断开连接）2.2 修改数据库名称2.3 查找逻辑文件名
阅读更多...
canal实现mysql数据同步的详细过程

canal实现mysql数据同步的详细过程

《canal实现mysql数据同步的详细过程》：本文主要介绍canal实现mysql数据同步的详细过程,本文通过实例图文相结合给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的... 目录1、canal下载2、mysql同步用户创建和授权3、canal admin安装和启动4、canal
阅读更多...

Copyright China编程 23002807@qq.com

沪ICP备2023033072号-2