2016/09/22 mapreduce

1.概念

Mapreduce是一个计算框架，表现形式是有个输入（input），mapreduce操作这个输入，通过本身定义好的计算模型，得到一个输出（output），也就是我们需要的结果。

在运行一个mapreduce任务的时候，任务过程被分为2个阶段：map和reduce阶段，每个阶段都是用键值对（key/value)作为输入和输出。

2.mapreduce实例

package org.apache.hadoop.examples;

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);
    private Text word = new Text();

    public void map(Object key, Text value, Context context
                    ) throws IOException, InterruptedException {
      StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
      while (itr.hasMoreTokens()) {
        word.set(itr.nextToken());
        context.write(word, one);
      }
    }
  }

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

    public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,
                       Context context
                       ) throws IOException, InterruptedException {
      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> <out>");
      System.exit(2);
    }
    Job job = new Job(conf, "word count");
    job.setJarByClass(WordCount.class);
    job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
    job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
    job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
    job.setOutputKeyClass(Text.class);
    job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
    FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));
    FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));
    System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
  }
}

要写一个mapreduce程序，我们要实现一个map函数和reduce函数。

map：

public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {…}

这里有3个参数，Object key 为输入key，Text value为输入value，第三个参数Context context为记录输入的key和value，例如：

context.write(word, one)

reduce：

public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {…}

reduce函数的输入也是一个key/value的形式，不过它的value是一个迭代器的形式Iterable<IntWritable> values，也就是说reduce的输入是一个key对应一组的值的value，reduce也有context和map的context作用一致。

3.mapreduce运行机制

按照时间顺序包括：输入分片（input split）、 map阶段、 combiner阶段 、 shuffle阶段和reduce阶段。

• 输入分片（input split）：

在进行map计算之前，mapreduce会根据输入文件计算输入分片（input split），每个输入分片针对一个map任务，输入分片存储的并非数据本身，而是一个分片长度和一个记录数据的位置的数组，输入分片往往和hdfs和block关系密切，假如我们设定hdfs的块大小是64mb，如果我们输入有三个文件，大小分别是3mb、65mb和127mb，那么mapreduce会把3mb文件分为一个输入分片，65mb分为2个输入分片，而127mb也是两个输入分片，换句话说我们如果在map计算前做输入分片调整，例如合并小文件，那么就会有5个map任务将执行，并且每个map执行的数据大小不均。

• map阶段

就是程序员编写好的map函数，因此map函数效率相对好控制，而且一般map操作都是本地化操作，也就是在数据存储节点上进行。

• combiner阶段

combiner阶段是程序员可以选择的，combiner其实也是一种reduce操作，因此我们看见WordCount类里是用reduce进行加载的。Combiner是一个本地化的reduce操作，它是map运算的后续操作，主要是在map计算出中间文件前做一个简单的合并重复key值的操作，例如我们对文件里的单词频率做统计，map计算时候如果碰到一个hadoop的单词就会记录为1，但是这篇文章里hadoop可能会出现n多次，那么map输出冗余就会很多，因此在reduce计算前对相同的可以值做一个合并操作，那么文件会变小，这样就提高了宽带的传输效率。

• shuffle阶段

将map的输出作为reduce的输入的过程就是shuffle阶段了，这个是mapreduce优化的重点地方。

• reduce阶段

和map函数一样也是程序员编写 ，最终结果是存储在hdfs。

出处：http://blog.jobbole.com/84089/