第一个MapReduce应用:WordCount

  MapReduce采用"分而治之"的思想,把对大规模数据集的操作,分发给一个主节点管理下的各个分节点共同完成,然后通过整合各个节点的中间结果,得到最终结果。简单地说,MapReduce就是"任务的分解与结果的汇总"。

  在Hadoop中,用于执行MapReduce任务的机器角色有两个:一个是JobTracker;另一个是TaskTracker,JobTracker是用于调度工作的,TaskTracker是用于执行工作的。一个Hadoop集群中只有一台JobTracker。

  在分布式计算中,MapReduce框架负责处理了并行编程中分布式存储、工作调度、负载均衡、容错均衡、容错处理以及网络通信等复杂问题,把处理 过程高度抽象为两个函数:map和reduce,map负责把任务分解成多个任务,reduce负责把分解后多任务处理的结果汇总起来。

  需要注意的是,用MapReduce来处理的数据集(或任务)必须具备这样的特点:待处理的数据集可以分解成许多小的数据集,而且每一个小数据集都可以完全并行地进行处理。

一、处理过程

  在Hadoop中,每个MapReduce任务都被初始化为一个Job,每个Job又可以分为两种阶段:map阶段和reduce阶段。这两个阶段分别用 两个函数表示,即map函数和reduce函数。map函数接收一个<key,value>形式的输入,然后同样产生一 个<key,value>形式的中间输出,Hadoop函数接收一个如<key,(list of values)>形式的输入,然后对这个value集合进行处理,每个reduce产生0或1个输出,reduce的输出也 是<key,value>形式的。

 

二、准备工作,在hadoop上创建两个模拟文件

把这两个文件放到hdfs目录中:

 

三、编写MapReduce代码

package hadoop;

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

import mapreduce.WordCount;

import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapred.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapred.JobClient;
import org.apache.hadoop.mapred.JobConf;
import org.apache.hadoop.mapred.MapReduceBase;
import org.apache.hadoop.mapred.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapred.OutputCollector;
import org.apache.hadoop.mapred.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapred.Reporter;
import org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapred.TextOutputFormat;

public class LibinWordCount {

    public static class Map extends MapReduceBase implements
            Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
        private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
        private Text word = new Text();

        public void map(LongWritable key, Text value,
                OutputCollector<Text, IntWritable> output, Reporter reporter)
                throws IOException {
            String line = value.toString();
            StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(line);
            while (tokenizer.hasMoreTokens()) {
                word.set(tokenizer.nextToken());
                output.collect(word, one);
            }
        }
    }

    public static class Reduce extends MapReduceBase implements
            Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
        public void reduce(Text key, Iterator<IntWritable> values,
                OutputCollector<Text, IntWritable> output, Reporter reporter)
                throws IOException {
            int sum = 0;
            while (values.hasNext()) {
                sum += values.next().get();
            }
            output.collect(key, new IntWritable(sum));
        }
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        JobConf conf = new JobConf(LibinWordCount.class);
        conf.setJobName("LibinWordCount");

        conf.setOutputKeyClass(Text.class);
        conf.setOutputValueClass(IntWritable.class);

        conf.setMapperClass(Map.class);
        conf.setCombinerClass(Reduce.class);
        conf.setReducerClass(Reduce.class);

        conf.setInputFormat(TextInputFormat.class);
        conf.setOutputFormat(TextOutputFormat.class);

        FileInputFormat.setInputPaths(conf, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(conf, new Path(args[1]));

        JobClient.runJob(conf);
    }

}

  首先讲解一下Job的初始化过程。main函数调用Jobconf类来对MapReduce Job进行初始化,然后调用setJobName()方法命名这个Job。对Job进行合理的命名有助于更快地找到Job,以便在JobTracker和 Tasktracker的页面中对其进行监视。

  JobConf conf = new JobConf(LibinWordCount. class ); conf.setJobName("LibinWordCount" );

  接着设置Job输出结果<key,value>的中key和value数据类型,因为结果是<单词,个数>,所以key设 置为"Text"类型,相当于Java中String类型。Value设置为"IntWritable",相当于Java中的int类型。

  conf.setOutputKeyClass(Text.class );

  conf.setOutputValueClass(IntWritable.class );

  然后设置Job处理的Map(拆分)、Combiner(中间结果合并)以及Reduce(合并)的相关处理类。这里用Reduce类来进行Map产生的中间结果合并,避免给网络数据传输产生压力。

     conf.setMapperClass(Map.class ); 

     conf.setCombinerClass(Reduce.class );

     conf.setReducerClass(Reduce.class );

     接着就是调用setInputPath()和setOutputPath()设置输入输出路径。

     conf.setInputFormat(TextInputFormat.class );

     conf.setOutputFormat(TextOutputFormat.class );

   

(1)InputFormat和InputSplit

      InputSplit是Hadoop定义的用来传送给每个单独的map的数据,InputSplit存储的并非数据本身,而是一个分片长度和一个记录数据位置的数组。生成InputSplit的方法可以通过InputFormat()来设置。

      当数据传送给map时,map会将输入分片传送到InputFormat,InputFormat则调用方法getRecordReader()生 成RecordReader,RecordReader再通过creatKey()、creatValue()方法创建可供map处理 的<key,value>对。简而言之,InputFormat()方法是用来生成可供map处理的<key,value>对的。

其中TextInputFormat是Hadoop默认的输入方法,在TextInputFormat中,每个文件(或其一部分)都会单独地作为 map的输入,而这个是继承自FileInputFormat的。之后,每行数据都会生成一条记录,每条记录则表示成<key,value> 形式:

      其中TextInputFormat是Hadoop默认的输入方法,在TextInputFormat中,每个文件(或其一部分)都会单独地作为map的 输入,而这个是继承自FileInputFormat的。之后,每行数据都会生成一条记录,每条记录则表示成<key,value>形式:key值是每个数据的记录在数据分片中字节偏移量,数据类型是LongWritable;value值是每行的内容,数据类型是Text。

(2)OutputFormat

      每一种输入格式都有一种输出格式与其对应。默认的输出格式是TextOutputFormat,这种输出方式与输入类似,会将每条记录以一行的形式 存入文本文件。不过,它的键和值可以是任意形式的,因为程序内容会调用toString()方法将键和值转换为String类型再输出。

(3)Map类中map方法分析

      Map类继承自MapReduceBase,并且它实现了Mapper接口,此接口是一个规范类型,它有4种形式的参数,分别用来指定map的输入key值类型、输入value值类型、输出key值类型和输出value值类型。在本例中,因为使用的是TextInputFormat,它的输出key 值是LongWritable类型,输出value值是Text类型,所以map的输入类型为<LongWritable,Text>。在本 例中需要输出<word,1>这样的形式,因此输出的key值类型是Text,输出的value值类型是IntWritable。

      实现此接口类还需要实现map方法,map方法会具体负责对输入进行操作,在本例中,map方法对输入的行以空格为单位进行切分,然后使用OutputCollect收集输出的<word,1>。Reduce类也是继承自MapReduceBase的,需要实现Reducer接口。Reduce类以map的输出作为输入,因此Reduce的输入类 型是<Text,Intwritable>。而Reduce的输出是单词和它的数目,因此,它的输出类型 是<Text,IntWritable>。Reduce类也要实现reduce方法,在此方法中,reduce函数将输入的key值作为输出 的key值,然后将获得多个value值加起来,作为输出的值。StringTokenizer构造函数为空,默认是以“空格”为分隔。

(4)Reduce类中reduce方法分析
      Reduce类也是继承自MapReduceBase的,需要实现Reducer接口。Reduce类以map的输出作为输入,因此Reduce的输入类 型是<Text,Intwritable>。而Reduce的输出是单词和它的数目,因此,它的输出类型 是<Text,IntWritable>。Reduce类也要实现reduce方法,在此方法中,reduce函数将输入的key值作为输出 的key值,然后将获得多个value值加起来,作为输出的值。

四、把MapReduce程序打成jar包

使用 -d .可以吧当前java类的路径目录结构自动获取下来,然后打成jar包

 

五、执行MapReduce程序

其中 hadoop.LibinWordCount是包含包名的类路径,input20120828是输入目录,output20120828是输出目录,完整的信息如下:

查看一下输出的文件结果:

最终结果为:

  Hadoop命令会启动一个JVM来运行这个MapReduce程序,并自动获得Hadoop的配置,同时把类的路径(及其依赖关系)加入到Hadoop 的库中。以上就是Hadoop Job的运行记录,从这里可以看到,这个Job被赋予了一个ID号:job_201202292213_0002,而且得知输入文件有两个(Total input paths to process : 2),同时还可以了解map的输入输出记录(record数及字节数),以及reduce输入输出记录。比如说,在本例中,map的task数量是2 个,reduce的task数量是一个。map的输入record数是2个,输出record数是4个等信息。

 

六、MapReduce处理过程

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。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环境会不同)。

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。

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至相同value值累加,得到Mapper的最终输出结果。

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。

 

七、关于MapReduce新的java API

  Hadoop最新版本的MapReduce Release 0.20.0的API包括了一个全新的Mapreduce JAVA API,有时候也称为上下文对象。新的API类型上不兼容以前的API,所以,以前的应用程序需要重写才能使新的API发挥其作用 。新的API和旧的API之间有下面几个明显的区别:

     新的API倾向于使用抽象类,而不是接口,因为这更容易扩展。例如,你可以添加一个方法(用默认的实现)到一个抽象类而不需修改类之前的实现方法。在新的API中,Mapper和Reducer是抽象类。

     新的API是在org.apache.hadoop.mapreduce包(和子包)中的。之前版本的API则是放在org.apache.hadoop.mapred中的。

     新的API广泛使用context object(上下文对象),并允许用户代码与MapReduce系统进行通信。例如,MapContext基本上充当着JobConf的OutputCollector和Reporter的角色。

    新的API同时支持"推"和"拉"式的迭代。在这两个新老API中,键/值记录对被推mapper中,但除此之外,新的API允许把记录从map()方法中拉出,这也适用于reducer。"拉"式的一个有用的例子是分批处理记录,而不是一个接一个。

    新的API统一了配置。旧的API有一个特殊的JobConf对象用于作业配置,这是一个对于Hadoop通常的Configuration对象的 扩展。在新的API中,这种区别没有了,所以作业配置通过Configuration来完成。作业控制的执行由Job类来负责,而不是 JobClient,它在新的API中已经荡然无存。

posted @ 2012-08-28 13:39 新城主力唱好 阅读(...) 评论(...) 编辑 收藏