MapReduce的原理及执行过程

MapReduce简介

1. MapReduce是一种分布式计算模型，是Google提出的，主要用于搜索领域，解决海量数据的计算问题。
2. MR有两个阶段组成：Map和Reduce，用户只需实现map()和reduce()两个函数，即可实现分布式计算。

MapReduce执行流程

 MapReduce原理

 MapReduce的执行步骤：

1、Map任务处理

　　1.1 读取HDFS中的文件。每一行解析成一个<k,v>。每一个键值对调用一次map函数。                <0,hello you>   <10,hello me>

　　1.2 覆盖map()，接收1.1产生的<k,v>，进行处理，转换为新的<k,v>输出。　　　　　　　　　　<hello,1> <you,1> <hello,1> <me,1>

　　1.3 对1.2输出的<k,v>进行分区。默认分为一个区。详见《Partitioner》

　　1.4 对不同分区中的数据进行排序（按照k）、分组。分组指的是相同key的value放到一个集合中。　排序后：<hello,1> <hello,1> <me,1> <you,1>  分组后：<hello,{1,1}><me,{1}><you,{1}>

　　1.5 （可选）对分组后的数据进行归约。详见《Combiner》

2、Reduce任务处理

　　2.1 多个map任务的输出，按照不同的分区，通过网络copy到不同的reduce节点上。（shuffle）详见《shuffle过程分析》

　　2.2 对多个map的输出进行合并、排序。覆盖reduce函数，接收的是分组后的数据，实现自己的业务逻辑，　<hello,2> <me,1> <you,1>

　　　　处理后，产生新的<k,v>输出。

　　2.3 对reduce输出的<k,v>写到HDFS中。

Java代码实现

注：要导入org.apache.hadoop.fs.FileUtil.java。

1、先创建一个hello文件，上传到HDFS中

2、然后再编写代码，实现文件中的单词个数统计（代码中被注释掉的代码，是可以省略的，不省略也行）

 package mapreduce;

 import java.net.URI;
 import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
 import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
 import org.apache.hadoop.fs.Path;
 import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
 import org.apache.hadoop.io.Text;
 import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
 import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
 import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
 import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
 import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat;
 import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
 import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;

 public class WordCountApp {
     static final String INPUT_PATH = "hdfs://chaoren:9000/hello";
     static final String OUT_PATH = "hdfs://chaoren:9000/out";

     public static void main(String[] args) throws Exception {
         Configuration conf = new Configuration();
         FileSystem fileSystem = FileSystem.get(new URI(INPUT_PATH), conf);
         Path outPath = new Path(OUT_PATH);
         if (fileSystem.exists(outPath)) {
             fileSystem.delete(outPath, true);
         }

         Job job = new Job(conf, WordCountApp.class.getSimpleName());

         // 1.1指定读取的文件位于哪里
         FileInputFormat.setInputPaths(job, INPUT_PATH);
         // 指定如何对输入的文件进行格式化，把输入文件每一行解析成键值对
         //job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);

         // 1.2指定自定义的map类
         job.setMapperClass(MyMapper.class);
         // map输出的<k,v>类型。如果<k3,v3>的类型与<k2,v2>类型一致，则可以省略
         //job.setOutputKeyClass(Text.class);
         //job.setOutputValueClass(LongWritable.class);

         // 1.3分区
         //job.setPartitionerClass(org.apache.hadoop.mapreduce.lib.partition.HashPartitioner.class);
         // 有一个reduce任务运行
         //job.setNumReduceTasks(1);

         // 1.4排序、分组

         // 1.5归约

         // 2.2指定自定义reduce类
         job.setReducerClass(MyReducer.class);
         // 指定reduce的输出类型
         job.setOutputKeyClass(Text.class);
         job.setOutputValueClass(LongWritable.class);

         // 2.3指定写出到哪里
         FileOutputFormat.setOutputPath(job, outPath);
         // 指定输出文件的格式化类
         //job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);

         // 把job提交给jobtracker运行
         job.waitForCompletion(true);
     }

     /**
      *
      * KEYIN     即K1     表示行的偏移量
      * VALUEIN     即V1     表示行文本内容
      * KEYOUT     即K2     表示行中出现的单词
      * VALUEOUT 即V2        表示行中出现的单词的次数，固定值1
      *
      */
     static class MyMapper extends
             Mapper<LongWritable, Text, Text, LongWritable> {
         protected void map(LongWritable k1, Text v1, Context context)
                 throws java.io.IOException, InterruptedException {
             String[] splited = v1.toString().split("\t");
             for (String word : splited) {
                 context.write(new Text(word), new LongWritable(1));
             }
         };
     }

     /**
      * KEYIN     即K2     表示行中出现的单词
      * VALUEIN     即V2     表示出现的单词的次数
      * KEYOUT     即K3     表示行中出现的不同单词
      * VALUEOUT 即V3     表示行中出现的不同单词的总次数
      */
     static class MyReducer extends
             Reducer<Text, LongWritable, Text, LongWritable> {
         protected void reduce(Text k2, java.lang.Iterable<LongWritable> v2s,
                 Context ctx) throws java.io.IOException,
                 InterruptedException {
             long times = 0L;
             for (LongWritable count : v2s) {
                 times += count.get();
             }
             ctx.write(k2, new LongWritable(times));
         };
     }
 }

3、运行成功后，可以在Linux中查看操作的结果