Hadoop世界中的HelloWorld之WordCount具体分析

MapReduce 应用举例:单词计数

WorldCount可以说是MapReduce中的helloworld了，下面来看看hadoop中的例子worldcount对其进行的处理过程，也能对mapreduce的执行过程有一个清晰的认识，特别是对于每一个阶段的函数执行所产生的键值对

单词 计数主要完成的功能是:统计一系列文本文件中每个单词出现的次数，如下图所示。下面将 通过分析源代码帮助读者摸清 MapReduce 程序的基本结构。

图 3-1 单词计数

WordCount 详细的执行步骤如下:

(1) 将文件拆分成 splits，由于测试用的文件较小，所以每个文件为一个 split，并将文件按行分割形成<key, value>对，如图 3-2 所示。这一步由 MapReduce 框架自动完成，其中偏 移量(即 key 值)包括了回车所占的字符数(Windows 和 Linux 环境下会不同)。

图 3-2 分割过程

(2) 将分割好的<key, value>对交给用户定义的 map 方法进行处理，生成新的<key, value> 对，如图 3-3 所示。

图 3-3 执行 map

(3) 得到 map 方法输出的<key, value>对后，Mapper 会将它们按照 key 值进行排序，并 执行 Combine 过程，将 key 值相同的 value 值累加，得到 Mapper 的最终输出结果。

图 3-4 map 端排序以及 combine 过程

(4) Reducer 先对从 Mapper 接收的数据进行排序，再交由用户自定义的 reduce 方法进行 处理，得到新的<key, value>对，并作为 WordCount 的输出结果，如图 3-5 所示。

图 3-5 reduce 端排序以及输出结果

以上就是wordcount在mapreduce中执行的具体细节，这里面对于中间的键值对产生描述的很详细，这是理解mapreduce很好的资料；

下面来看看hadoop源码中提供的这一源代码：这份代码我的注释很详细，但是运行时需要导入很多包，还要给Eclipse配置hadoop的环境，这里主要是分析worldcount的源码；

 import java.io.IOException;
 import java.util.StringTokenizer;

 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.Mapper;
 import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
 import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
 import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
 import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;

 public class WordCount {

     public static class TokenizerMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> {

         private final static IntWritable one = new IntWritable(1);// 初始的单词都是1次，即使重复
         private Text word = new Text();// word表示单词
         /*
          * 重写map方法，读取初试划分的每一个键值对，即行偏移量和一行字符串，key为偏移量，value为该行字符串
          */

         public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
             /*
              * 因为每一行就是一个spilt，并会为之生成一个mapper，所以我们的参数，key就是偏移量，value就是一行字符串
              */
             StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());// value是一行的字符串，这里将其切割成多个单词
             while (itr.hasMoreTokens()) {// 多个单词
                 word.set(itr.nextToken());// 每个word
                 context.write(word, one);// one代表1，最开始每个单词都是1次，context直接将<word,1>写到本地磁盘上
                 // write函数直接将两个参数封装成<key,value>
             }
         }
     }

     public static class IntSumReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
         private IntWritable result = new IntWritable();

         /*
          * 重写reduce函数，key为单词，values是reducer从多个mapper中得到数据后进行排序并将相同key组
          * 合成<key.list<V>>中的list<V>，也就是说明排序这些工作都是mapper和reducer自己去做的，
          * 我们只需要专注与在map和reduce函数中处理排序处理后的结果
          */
         public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context)
                 throws IOException, InterruptedException {
             /*
              * 因为在同一个spilt对应的mapper中，会将其进行combine，使得其中单词（key）不重复，然后将这些键值对按照
              * hash函数分配给对应的reducer，reducer进行排序，和组合成list，然后再调用的用户自定义的这个函数，
              * 所以有values
              * 这一Iterable对象，说明，这个reducer排序后有多少个键值对，就会有多少次调用这个算法，每一次都会进行写，
              * 并且key在整个 并行的多个节点中是唯一的
              *
              */
             int sum = 0;
             for (IntWritable val : values) {
                 sum += val.get();
             }
             result.set(sum);
             context.write(key, result);
         }
     }

     public static void main(String[] args) throws Exception {
         Configuration conf = new Configuration();
         String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();
         if (otherArgs.length < 2) {
             System.err.println("Usage: wordcount <in> [<in>...] <out>");
             System.exit(2);
         }
         @SuppressWarnings("deprecation")
         Job job = new Job(conf, "word count");
         job.setJarByClass(WordCount.class);// 本次作业的job
         job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);// map函数
         job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);// combine的实现个reduce函数一样，都是将相同的单词组合成一个键值对
         job.setReducerClass(IntSumReducer.class);// reduce函数
         job.setOutputKeyClass(Text.class);// 键key的类型，
         job.setOutputValueClass(IntWritable.class);// value的类型
         for (int i = 0; i < otherArgs.length - 1; ++i) {
             FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[i]));//输入输出参数的获取，说明可以是多个输入文件
         }
         FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[otherArgs.length - 1]));//参数的最后一个是输出文件
         System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
     }
 }