MapReduce初学习

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Mapreduce概述：

MapReduce是一种分布式计算模型，主要用于搜索领域，解决海量数据的计算问题。MR是由两个阶段组成，Map和Reduce，用户只需要实现map()和reduce()两个函数，即可实现分布式计算，这两个函数的形参是key，value对，表示函数的输入信息。

举例：

实战：

Linux下的data文件夹创建一个文本：

cd /home/data
touch words //创建文本words
gedit words  //编辑words

words文本内容：

hello a
hello b
hello c

进行操作：

bin/hadoop fs -mkdir /words //创建words文件夹
bin/hdfs dfs -put /home/data/words /words  //words文件上传到hdfs的words路径下
//如果hdfs路径内已经有words路径了，删除
bin/hdfs dfs -rm -r /words

接下来，我们来在Windows下的eclipse里编写mapreduce代码：

首先安装打开eclipse，创建一个maven项目：

pom.xml:添加依赖

    <properties>
        <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
        <hadoop.version>2.7.1</hadoop.version>
    </properties>

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-common</artifactId>
            <version>${hadoop.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-hdfs</artifactId>
            <version>${hadoop.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-mapreduce-client-common</artifactId>
            <version>${hadoop.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-mapreduce-client-core</artifactId>
            <version>${hadoop.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>junit</groupId>
            <artifactId>junit</artifactId>
            <version>3.8.1</version>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
    </dependencies>

右键项目名，Build Path —— Configure Build Path，修改jdk版本

创建java 文件，开始编写mapper：

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 WordCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {//LongWritable相当于long，Text相当于String，IntWritable相当于int
    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable>.Context context)
            throws IOException, InterruptedException {
        // 得到输入的每一行数据                hello a
        String line = value.toString();

        // 分割数据，通过空格来分割    hello,a
        String[] words = line.split(" ");

        // 循环遍历并输出
        //   hello,1
        //   a,1
        for (String word : words) {
            context.write(new Text(word), new IntWritable(1));//每个值输出一次
        }

    }
}

编写Reducer：

import java.io.IOException;

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

public class WordCountReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,
            Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>.Context content) throws IOException, InterruptedException {
        Integer count = 0;
        for (IntWritable value : values) {//迭代遍历
            count += value.get();
        }
        content.write(key, new IntWritable(count));
    }
}

编写Mapreduce：

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.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

public class WordCountMapReduce {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建配置对象
        Configuration conf = new Configuration();

        // 创建job对象
        Job job = Job.getInstance(conf, "wordcount");

        // 设置运行job的主类
        job.setJarByClass(WordCountMapReduce.class);

        // 设置mapper类
        job.setMapperClass(WordCountMapper.class);
        // 设置reducer类
        job.setReducerClass(WordCountReducer.class);

        // 设置map输出的key value
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

        // 设置reducer输出的key value类型
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

        // 设置输入输入的路径
        FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("hdfs://hadoop:9000/words"));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("hdfs://hadoop:9000/out"));

        // 提交job
        boolean b = job.waitForCompletion(true);

        if(!b) {
            System.err.println("This task has failed!!!");
        }

    }
}

导出jar包：

第一种方式：

项目右键——Export

第二种方式：（把所有jar包都导入进去，包括依赖的jar包）先运行（报错不用管）

打开虚拟机，终端启动hadoop（hadoop目录下sbin/start-all.sh）

把刚刚导出的jar包放入/home/jars中，

//运行jar包
bin/yarn jar /home/jars/wc.jar

运行进程可以打开hadoop:8088查看

运行完成后打开hadoop:50070，上方Utilities——第一个，查看hdfs中目录是否有out

//查看out中数据
bin/hdfs dfs -ls /out
bin/hdfs dfs -cat /out/part-r-

可以看到结果

a
b
c
hello    

在Windows下连接hadoop：

在第一个链接里面有个源码的文件包，里面有两个工具，hadoopbin包和hadoop-eclipse-plugin-2.7.0.jar。

先将hadoop包打开，放在一个目录下，然后进行环境配置：

path里添加：

将hadoop-eclipse-plugin-2.7.0.jar放入eclipse安装目录下的plugins目录下，将hadoopbin包中的文件放在hadoop安装目录的bin目录下，全部替换。

把hadoopbin包中的hadoop.dll文件放在 C:\Windows\System32 中

打开eclipse（如果此时eclipse是打开状态，请重启）：如果此时左侧的DFS Locations没有出现，说明插件有问题，请换一个插件

确定

上方Window -> Show View -> Other -> Map/Reduce Tools ：

下方会出现：点击右方小象：

（1）添加你想起的location名字，我这里起名hadoop

（2）（3）应该和mapred-site.xml里的一致，如果没有，默认IP地址，port为50020；

（4）（5）和core-site.xml一致

（6）Linux下使用的用户名

如果出现：说明成功了

如果没成功，可能是插件版本或者插件本身问题（我被这个插件折腾了几个星期），试着换插件。

PS1.输入输出中的hadoop对应的IP地址，如果不直接写IP地址的话，可以在Windows下添加映射：

打开C:\Windows\System32\drivers\etc 下的hosts文件，末尾添加：

hadoop　　10.128.255.203

注意一下，如果虚拟机的ip地址换了的话，不要忘记更换此处的映射；如果虚拟机的hosts文件也添加了映射，也不要忘记更换。

PS2.如果怀疑是端口连不上，可以使用telnet：

打开控制面板：

安装完成后打开命令行：

出现

说明端口连接成功。