MapReduce并行编程模型和框架

传统的串行处理方式

有四组文本数据：

“the weather is good”,

“today is good”,

“good weather is good”,

“today has good weather”

对这些文本数据进行词频统计:

import java.util.Hashtable;
import java.util.Iterator;
import java.util.StringTokenizer;

/**
 * 传统的串行计算方式词频统计
 *
 * @version 2017年1月12日  下午4:05:33
 */

public class WordCount {

    public static void main(String[] args) {

        String[] text = new String[]{
                "the weather is good","today is good",
                "good weather is good","today has good weather"
        };

        //同步、线程安全
         Hashtable ht = new Hashtable();
         //HashMap ht = new HashMap();
        for(int i=0;i<=3;i++){
             //字符串根据分隔符解析
            StringTokenizer st  = new StringTokenizer(text[i]);

            while (st.hasMoreTokens()) {

                String world = st.nextToken();

                if(!ht.containsKey(world)){
                    ht.put(world, new Integer(1));
                }else{
                    int wc  = ((Integer)ht.get(world)).intValue()+1;
                    ht.put(world, new Integer(wc));
                }
            }//end of while
        }//end of for

        //输出统计结果
        for(Iterator itr = ht.keySet().iterator();itr.hasNext();){
            String world = (String) itr.next();
            System.out.println(world+": " +(Integer)ht.get(world)+ "; ");

        }

    }
}

一个MR分布式程序

求出每个年份的最高气温:

MaxTemperatureMapper.Java:

import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

public class MaxTemperatureMapper extends Mapper<LongWritable, Text,Text, IntWritable>
{
      @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable>.Context context)
            throws IOException, InterruptedException {

           //解析字段
           String line =value.toString();
           try{

               String year  = line.substring(0,4);
               int airTemperature =Integer.parseInt(line.substring(5));

               context.write(new Text(year),new IntWritable(airTemperature));

           }catch(Exception e){
               System.out.println("error in line:" + line);
           }
    }

}  

MaxTemperatureReducer.java:

import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
/**
 *  reducer 比较每年度温度最高值
 * */
public class MaxTemperatureReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {

   @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,
            Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>.Context context) throws IOException, InterruptedException {

            int MaxValue = Integer.MIN_VALUE;

            for(IntWritable value:values){
                MaxValue = Math.max(MaxValue, value.get());
            }

            context.write(key , new IntWritable(MaxValue));
    }
}

MaxTemperatureDriver.java：

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.conf.Configured;
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;
import org.apache.hadoop.util.Tool;
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;

public class MaxTemperatureDriver extends Configured implements Tool{

    @Override
    public int run(String[] args) throws Exception {
        // 对 参数进行判断：参数个数不为2，打印错误信息
        if (args.length != 2){

            System.err.printf("Usage: %s <input><output>",getClass().getSimpleName());

            ToolRunner.printGenericCommandUsage(System.err);

            return -1;                  

    }        

        Configuration conf =getConf();                

        @SuppressWarnings("deprecation") //不检测过期的方法
        Job job = new Job(conf);

        job.setJobName("Max Temperature");                  

        job.setJarByClass(getClass());

        FileInputFormat.addInputPath(job,new Path(args[0]));

        FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path(args[1]));                  

        job.setMapperClass(MaxTemperatureMapper.class);

        job.setReducerClass(MaxTemperatureReducer.class);                  

        job.setOutputKeyClass(Text.class);

        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);                  

        return job.waitForCompletion(true)?0:1;
    }

    public static void main(String[] args)throws Exception{

        int exitcode = ToolRunner.run(new MaxTemperatureDriver(), args);

        System.exit(exitcode);                  

    }
}

上传数据至hadoop集群：

原始数据：

Temperature1：

Temperature2：

将程序打包上传至主节点某个目录下,执行

hadoop jar  /data/jar/maxtemperature.jar   hdfs://192.168.75.128:9000/input  hdfs://192.168.75.128:9000/output/temperature

执行结果：

结果数据：

完整的MapReduce编程模型

Combiner:进行中间结果数据网络传输优化的工作。Combiner程序的执行是在Map节点完成计算之后、输出结果之前。

Partitioner:将所有主键相同的键值对传输给同一个Reduce节点。分区的过程在Map节点输出后、传入Reduce节点之前完成的。

下面是针对四组数据的MapReduce完整的并行编程模型：

“the weather is good”,

“today is good”,

“good weather is good”,

“today has good weather”

完整的MapReduce编程模型

（1）用户程序会分成三个部分：Mapper，Reducer，Driver

（2）Mapper的输入数据是KV对的形式，KV的类型可以设置

（3）Mapper的输出数据是KV对的形式，KV的类型可以设置

（4）Mapper中的业务逻辑写在map方法中

（5）map方法是每进来一个KV对调用一次

（6）Reducer的输入数据应该对应Mapper的输出数据，也是KV

（7）Reducer的业务逻辑写在reduce方法中

（8）reduce方法是对每一个< key,valueList> 调用一次

（9）用户的Mapper和Reducer都要继承各自的父类

（10）整个程序需要一个Drvier来进行提交，提交的是一个描述了各种必要信息的job对象。

Hadoop系统架构和MapReduce执行流程

为了实现Hadoop系统设计中本地化计算的原则，数据存储节点DataNode与计算节点TaskTracker将合并设置，让每个从节点同时运行作为DataNode和TaskTracker，以此让每个Tasktracker尽量处理存储在本地DataNode上的数据。

而数据存储主控节点NameNode与作业执行主控节点JobTracker既可以设置在同一个主控节点上，在集群规模较大或者这两个主控节点负载都很高以至于互相影响时，也可以分开设置在两个不同的节点上。

Hadoop系统的基本组成构架

MapReduce程序的执行流程：

MapReduce执行一个用户提交的MapReduce程序的基本过程。

Hadoop MapReduce 程序执行流程

1）首先，用户程序客户端通过作业客户端接口程序JobClient提交一个用户程序。

2）然后JobClient向JobTracker提交作业执行请求并获得一个Job ID。

3） JobClient同时也会将用户程序作业和待处理的数据文件信息准备好并存储在HDFS中。

4） JobClient正式向JobTracker提交和执行该作业。

5） JobTracker接受并调度该作业，进行作业的初始化准备工作，根据待处理数据的实际分片情况，调度和分配一定的Map节点来完成作业。

6） JobTracker 查询作业中的数据分片信息，构建并准备相应的任务。

7） JobTracker 启动TaskTracker节点开始执行具体的任务。

8） TaskTracker根据所分配的具体任务，获取相应的作业数据。

9） TaskTracker节点创建所需要的Java虚拟机，并启动相应的Map任务（或Reduce任务）的执行。

10） TaskTracker执行完所分配的任务之后，若是Map任务，则把中间结果数据输出到HDFS中；若是Reduce任务，则输出最终结果。

11） TaskTracker向JobTracker报告所分配的任务的完成。若是Map任务完成并且后续还有Reduce任务，则JobTracker会分配和启动Reduce节点继续处理中间结果并输出最终结果。

参考学习资料：

1.HashMap和Hashtable的区别:

http://www.importnew.com/7010.html

2.StringTokenizer类的使用方法:

http://yacole.iteye.com/blog/41512