MapReduce格式与类型

MapReduce Types

　　MapReduce是一个简单的数据处理模型，map与reduce的输入和输出类型都为key-value形式的键值对。

map: (K1, V1) → list(K2, V2)
reduce: (K2, list(V2)) → list(K3, V3)

　　一般来讲，map的输入key与输出value类型(K1,V1)不同于map的输出类型(K2,V2).reduce的输入类型比如与map的输出类型保持一致，reduce的输出类型可能会有不同的形式（K3,V3)。下面是JAVA API：

public class Mapper<KEYIN, VALUEIN, KEYOUT, VALUEOUT> {
  public class Context extends MapContext<KEYIN, VALUEIN, KEYOUT, VALUEOUT> {
    // ...
  }
  protected void map(KEYIN key, VALUEIN value,
                     Context context) throws IOException, InterruptedException {
    // ...
  }
}

public class Reducer<KEYIN, VALUEIN, KEYOUT, VALUEOUT> {
  public class Context extends ReducerContext<KEYIN, VALUEIN, KEYOUT, VALUEOUT> {
    // ...
  }
  protected void reduce(KEYIN key, Iterable<VALUEIN> values,
                        Context context) throws IOException, InterruptedException {
    // ...
  }
}

　　最终由context调用write（）方法将key-value pairs输出

public void write(KEYOUT key, VALUEOUT value)
    throws IOException, InterruptedException

　　Mapper与Reducer是两个不同的classes,分别具有不同的入参类型，Mapper的入参类型可能与Reducer的入参类型不同，比如Mapper的key的入参为LongWritable，reduce的为Text.

　　这里有一点，如果在map阶段调用了combine方法，那么就与reduce的入参相同

map: (K1, V1) → list(K2, V2)
combine: (K2, list(V2)) → list(K2, V2)
reduce: (K2, list(V2)) → list(K3, V3)

　　使用parition方法对中间结果的key与value进行操作时，将会返回parition的位置(index)，parition将决定于排过序的key

public interface Partitioner<K2, V2> extends JobConfigurable {
  int getPartition(K2 key, V2 value, int numPartitions);
}

　　默认的分区类型为HashPartitioner,由它决定着key属于哪个分区，每一个分区都属于一个reduce task，所以分区的个数决定了reduce tasks的个数

public class HashPartitioner<K, V> extends Partitioner<K, V> {


  public int getPartition(K key, V value,
                          int numReduceTasks) {
    return (key.hashCode() & Integer.MAX_VALUE) % numReduceTasks;
  }
}

　　当你需要多个reduce tasks作业任务时，HashPartitioner就举足轻重了，因为map的结果将会传递给多个reduce，那么相同的key将会被分发到不同reduce task，大大提升了作业效率。那么reduce个数的决定了整个作业的并行度，有人会问，那map的个数呢，map的个数是由文件的block数目决定的，具体下面再说~

　　那么reducer个数的把握将会是一门艺术- -增加reducer的个数相当于增加了并行度。

较小的文件与CombineFileInputFormat

　　Hadoop的作业适用于较大的文件，原因在于FileInputFormat是split整个文件还是split单个文件，如果文件太小（这里指的是小于HDFS的block块大小)并且拥有很多这样的文件，那么就会增加打开文件的性能开销。同时，大量的小文件也会增加namenode的元数据的存储开销。

参考文献:《Hadoop:The Definitive Guide, 4th Edition》