MapReduce原理深入理解(一)

1.MapReduce概念

1)MapReduce是一种分布式计算模型,由Google提出,主要用于搜索领域,解决海量数据的计算问题.

2)MapReduce是分布式运行的,由两个阶段组成:Map和Reduce,Map阶段是一个独立的程序,有很多个节点同时运行,每个节点处理一部分数据。Reduce阶段是一个独立的程序,有很多个节点同时运行,每个节点处理一部分数据【在这先把reduce理解为一个单独的聚合程序即可】。

3)MapReduce框架都有默认实现,用户只需要覆盖map()和reduce()两个函数,即可实现分布式计算,非常简单。

4)两个函数的形参和返回值都是<key、value>,使用的时候一定要注意构造<k,v>。

2.MapReduce核心思想

 

 

 

(1)分布式的运算程序往往需要分成至少2个阶段。

 

(2)第一个阶段的MapTask并发实例,完全并行运行,互不相干。

 

(3)第二个阶段的ReduceTask并发实例互不相干,但是他们的数据依赖于上一个阶段的所有MapTask并发实例的输出。

 

(4)MapReduce编程模型只能包含一个Map阶段和一个Reduce阶段,如果用户的业务逻辑非常复杂,那就只能多个MapReduce程序,串行运行。

 

总结:分析WordCount数据流走向深入理解MapReduce核心思想。

 

 

 

 

 

 3. MapReduce 中的shuffle

 

 4.Mapreduce代码

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
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 java.io.IOException;

public class WordCount {
    //分割任务
    // 第一对kv,是决定数据输入的格式
    // 第二队kv 是决定数据输出的格式
    public static class MyMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, LongWritable> {
        /*map阶段数据是一行一行过来的
            每一行数据都需要执行代码*/
        @Override
        protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            LongWritable longWritable = new LongWritable(1);
            String s = value.toString();
            context.write(new Text(s), longWritable);
        }
    }
   //接收Map端数据
    public static class MyReducer extends Reducer<Text, LongWritable, Text, LongWritable> {
       /* reduce 聚合程序 每一个k都会调用一次
         * 默认是一个节点
         * key:每一个单词
         * values:map端 当前k所对应的所有的v
         */
        @Override
        protected void reduce(Text key, Iterable<LongWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            //设置统计的初始值为0
            long sum = 0l;
            for (LongWritable value : values) {
                sum += value.get();
            }
            context.write(key, new LongWritable(sum));
        }
    }

    /**
     * 是当前mapreduce程序入口
     * 用来构建mapreduce程序
     */
    public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
        //创建一个job任务
        Job job=Job.getInstance();
        //指定job名称
        job.setJobName("第一个mr程序");
        //构建mr
        //指定当前main所在类名(识别具体的类)
        job.setJarByClass(WordCount.class);
        //指定map端类
        // 指定map输出的kv类型
        job.setMapperClass(MyMapper.class);
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(LongWritable.class);
        //指定reduce端类
        //指定reduce端输出的kv类型
        job.setReducerClass(MyReducer.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(LongWritable.class);

        // 指定输入路径
        Path in = new Path("/word");
        FileInputFormat.addInputPath(job,in);
        //输出路径指定
        Path out = new Path("/output");
        FileSystem fs = FileSystem.get(new Configuration());
        //如果文件存在
        if(fs.exists(out)){
            fs.delete(out,true);
        }
        //存在
        FileOutputFormat.setOutputPath(job,out);

        //启动
        job.waitForCompletion(true);
        System.out.println("MapReduce正在执行");
    }
}

 

posted @ 2021-09-23 00:30  lmandcc  阅读(179)  评论(0编辑  收藏  举报