（转）Hadoop MapReduce链式实践--ChainReducer

版本：CDH5.0.0，HDFS：2.3.0，Mapreduce:2.3.0,Yarn:2.3.0。

场景描述：求一组数据中按照不同类别的最大值，比如，如下的数据：

data1:

 

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  1. A,10  
  2. A,11  
  3. A,12  
  4. A,13  
  5. B,21  
  6. B,31  
  7. B,41  
  8. B,51  

data2:

[plain] view plaincopy在CODE上查看代码片派生到我的代码片
 
  1. A,20  
  2. A,21  
  3. A,22  
  4. A,23  
  5. B,201  
  6. B,301  
  7. B,401  
  8. B,501  

最后输出为：

 

 

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  1. A,23  
  2. B,501  

假如这样的逻辑的mapreduce数据流如下：

 

假设C组数据比较多，同时假设集群有2个节点，那么这个任务分配2个reducer，且C组数据平均分布到两个reducer中，（这样做是为了效率考虑，如果只有一个reducer，那么当一个节点在运行reducer的时候另外一个节点会处于空闲状态）那么如果在reducer之后，还可以再次做一个reducer，那么不就可以整合数据到一个文件了么，同时还可以再次比较C组数据中，以得到真正比较大的数据。

首先说下，不用上面假设的方式进行操作，那么一般的操作方法。一般有两种方法：其一，直接读出HDFS数据，然后进行整合；其二，新建另外一个Job来进行整合。这两种方法，如果就效率来说的话，可能第一种效率会高点。

考虑到前面提出的mapreduce数据流，以前曾对ChainReducer有点印象，好像可以做这个，所以就拿ChainReducer来试，同时为了学多点知识，也是用了多个Mapper（即使用ChainMapper）。

主程序代码如下：

 

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  1. package chain;  
  2.   
  3. import org.apache.hadoop.conf.Configuration;  
  4. import org.apache.hadoop.conf.Configured;  
  5. import org.apache.hadoop.fs.Path;  
  6. import org.apache.hadoop.io.IntWritable;  
  7. import org.apache.hadoop.io.LongWritable;  
  8. import org.apache.hadoop.io.Text;  
  9. import org.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat;  
  10. import org.apache.hadoop.mapred.FileOutputFormat;  
  11. import org.apache.hadoop.mapred.JobClient;  
  12. import org.apache.hadoop.mapred.JobConf;  
  13. import org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat;  
  14. import org.apache.hadoop.mapred.TextOutputFormat;  
  15. import org.apache.hadoop.mapred.lib.ChainMapper;  
  16. import org.apache.hadoop.mapred.lib.ChainReducer;  
  17. import org.apache.hadoop.util.Tool;  
  18. import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;  
  19.   
  20. public class ChainDriver2 extends Configured implements Tool{  
  21.   
  22.     /** 
  23.      * ChainReducer 实战 
  24.      * 验证多个reducer的整合 
  25.      * 逻辑：寻找最大值 
  26.      * @param args 
  27.      */  
  28.       
  29.     private String input=null;  
  30.     private String output=null;  
  31.     private String delimiter=null;  
  32.     private int reducer=1;  
  33.     public static void main(String[] args) throws Exception {  
  34.         ToolRunner.run(new Configuration(), new ChainDriver2(),args);  
  35.     }  
  36.       
  37.     @Override  
  38.     public int run(String[] arg0) throws Exception {  
  39.         configureArgs(arg0);  
  40.         checkArgs();  
  41.         Configuration conf = getConf();  
  42.         conf.set("delimiter", delimiter);  
  43.         JobConf  job= new JobConf(conf,ChainDriver2.class);  
  44.           
  45.         ChainMapper.addMapper(job, MaxMapper.class, LongWritable.class,  
  46.                 Text.class, Text.class, IntWritable.class, true, new JobConf(false)) ;  
  47.           
  48.         ChainMapper.addMapper(job, MergeMaxMapper.class, Text.class,  
  49.                 IntWritable.class, Text.class, IntWritable.class, true, new JobConf(false));  
  50.           
  51.         ChainReducer.setReducer(job, MaxReducer.class, Text.class, IntWritable.class,  
  52.                 Text.class, IntWritable.class, true, new JobConf(false));  
  53.         ChainReducer.addMapper(job, MergeMaxMapper.class, Text.class,  
  54.                 IntWritable.class, Text.class, IntWritable.class, false, new JobConf(false));  
  55.         job.setJarByClass(ChainDriver2.class);  
  56.         job.setJobName("ChainReducer test job");  
  57.           
  58.         job.setMapOutputKeyClass(Text.class);  
  59.         job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);  
  60.         job.setOutputKeyClass(Text.class);  
  61.         job.setOutputValueClass(IntWritable.class);  
  62.           
  63.        /* job.setMapperClass(MaxMapper.class); 
  64.         job.setReducerClass(MaxReducer.class);*/  
  65.         job.setInputFormat(TextInputFormat.class);;  
  66.         job.setOutputFormat(TextOutputFormat.class);  
  67.         job.setNumReduceTasks(reducer);  
  68.           
  69.         FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(input));  
  70.         FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(output));  
  71.           
  72.         JobClient.runJob(job);  
  73.         return 0;  
  74.     }  
  75.       
  76.       
  77.     /** 
  78.      * check the args  
  79.      */  
  80.     private void checkArgs() {  
  81.         if(input==null||"".equals(input)){  
  82.             System.out.println("no input...");  
  83.             printUsage();  
  84.             System.exit(-1);  
  85.         }  
  86.         if(output==null||"".equals(output)){  
  87.             System.out.println("no output...");  
  88.             printUsage();  
  89.             System.exit(-1);  
  90.         }  
  91.         if(delimiter==null||"".equals(delimiter)){  
  92.             System.out.println("no delimiter...");  
  93.             printUsage();  
  94.             System.exit(-1);  
  95.         }  
  96.         if(reducer==0){  
  97.             System.out.println("no reducer...");  
  98.             printUsage();  
  99.             System.exit(-1);  
  100.         }  
  101.     }  
  102.   
  103.     /** 
  104.      * configuration the args 
  105.      * @param args 
  106.      */  
  107.     private void configureArgs(String[] args) {  
  108.         for(int i=0;i<args.length;i++){  
  109.             if("-i".equals(args[i])){  
  110.                 input=args[++i];  
  111.             }  
  112.             if("-o".equals(args[i])){  
  113.                 output=args[++i];  
  114.             }  
  115.               
  116.             if("-delimiter".equals(args[i])){  
  117.                 delimiter=args[++i];  
  118.             }  
  119.             if("-reducer".equals(args[i])){  
  120.                 try {  
  121.                     reducer=Integer.parseInt(args[++i]);  
  122.                 } catch (Exception e) {  
  123.                     reducer=0;  
  124.                 }  
  125.             }  
  126.         }  
  127.     }  
  128.     public static void printUsage(){  
  129.         System.err.println("Usage:");  
  130.         System.err.println("-i input \t cell data path.");  
  131.         System.err.println("-o output \t output data path.");  
  132.         System.err.println("-delimiter  data delimiter , default is blanket  .");  
  133.         System.err.println("-reducer  reducer number , default is 1  .");  
  134.     }  
  135.       
  136. }  


MaxMapper：

 

 

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  1. package chain;  
  2.   
  3. import java.io.IOException;  
  4.   
  5. import org.apache.hadoop.io.IntWritable;  
  6. import org.apache.hadoop.io.LongWritable;  
  7. import org.apache.hadoop.io.Text;  
  8. import org.apache.hadoop.mapred.JobConf;  
  9. import org.apache.hadoop.mapred.MapReduceBase;  
  10. import org.apache.hadoop.mapred.Mapper;  
  11. import org.apache.hadoop.mapred.OutputCollector;  
  12. import org.apache.hadoop.mapred.Reporter;  
  13. import org.slf4j.Logger;  
  14. import org.slf4j.LoggerFactory;  
  15.   
  16. public class MaxMapper extends MapReduceBase implements Mapper<LongWritable ,Text,Text,IntWritable>{  
  17.     private Logger log = LoggerFactory.getLogger(MaxMapper.class);  
  18.     private String delimiter=null;  
  19.     @Override  
  20.     public void configure(JobConf conf){  
  21.         delimiter=conf.get("delimiter");  
  22.         log.info("delimiter:"+delimiter);  
  23.         log.info("This is the begin of MaxMapper");  
  24.     }  
  25.       
  26.     @Override  
  27.     public void map(LongWritable key, Text value,  
  28.             OutputCollector<Text, IntWritable> out, Reporter reporter)  
  29.             throws IOException {  
  30.         // TODO Auto-generated method stub  
  31.         String[] values= value.toString().split(delimiter);  
  32.         log.info(values[0]+"-->"+values[1]);  
  33.         out.collect(new Text(values[0]), new IntWritable(Integer.parseInt(values[1])));  
  34.           
  35.     }  
  36.     public void close(){  
  37.         log.info("This is the end of MaxMapper");  
  38.     }  
  39. }  


MaxReducer：

 

 

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  1. package chain;  
  2.   
  3. import java.io.IOException;  
  4. import java.util.Iterator;  
  5.   
  6. import org.apache.hadoop.io.IntWritable;  
  7. import org.apache.hadoop.io.Text;  
  8. import org.apache.hadoop.mapred.JobConf;  
  9. import org.apache.hadoop.mapred.MapReduceBase;  
  10. import org.apache.hadoop.mapred.OutputCollector;  
  11. import org.apache.hadoop.mapred.Reducer;  
  12. import org.apache.hadoop.mapred.Reporter;  
  13. import org.slf4j.Logger;  
  14. import org.slf4j.LoggerFactory;  
  15.   
  16. public   class MaxReducer extends MapReduceBase implements Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable>{  
  17.     private Logger log = LoggerFactory.getLogger(MaxReducer.class);  
  18.     @Override  
  19.     public void configure(JobConf conf){  
  20.         log.info("This is the begin of the MaxReducer");  
  21.     }  
  22.     @Override  
  23.     public void reduce(Text key, Iterator<IntWritable> values,  
  24.             OutputCollector<Text, IntWritable> out, Reporter reporter)  
  25.             throws IOException {  
  26.         // TODO Auto-generated method stub  
  27.         int max=-1;  
  28.         while(values.hasNext()){  
  29.             int value=values.next().get();  
  30.             if(value>max){  
  31.                 max=value;  
  32.             }  
  33.         }  
  34.         log.info(key+"-->"+max);  
  35.         out.collect(key, new IntWritable(max));  
  36.           
  37.     }  
  38.       
  39.     @Override  
  40.     public void close(){  
  41.         log.info("This is the end of the MaxReducer");  
  42.     }  
  43. }  


MergeMaxMapper：

 

 

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  1. package chain;  
  2.   
  3. import java.io.IOException;  
  4. //import java.util.ArrayList;  
  5. //import java.util.HashMap;  
  6. //import java.util.Map;  
  7.   
  8. import org.apache.hadoop.io.IntWritable;  
  9. import org.apache.hadoop.io.Text;  
  10. import org.apache.hadoop.mapred.JobConf;  
  11. import org.apache.hadoop.mapred.MapReduceBase;  
  12. import org.apache.hadoop.mapred.Mapper;  
  13. import org.apache.hadoop.mapred.OutputCollector;  
  14. import org.apache.hadoop.mapred.Reporter;  
  15. import org.slf4j.Logger;  
  16. import org.slf4j.LoggerFactory;  
  17.   
  18. public class MergeMaxMapper extends MapReduceBase implements Mapper<Text ,IntWritable,Text,IntWritable>{  
  19.     private Logger log = LoggerFactory.getLogger(MergeMaxMapper.class);  
  20. //  private Map<Text,ArrayList<IntWritable>> outMap= new HashMap<Text,ArrayList<IntWritable>>();  
  21.     @Override  
  22.     public void configure(JobConf conf){  
  23.         log.info("This is the begin of MergeMaxMapper");  
  24.     }  
  25.       
  26.     @Override  
  27.     public void map(Text key, IntWritable value,  
  28.             OutputCollector<Text, IntWritable> out, Reporter reporter)  
  29.             throws IOException {  
  30.         log.info(key.toString()+"_MergeMaxMapper"+"-->"+value.get());  
  31.         out.collect(new Text(key.toString()+"_MergeMaxMapper"), value);  
  32.           
  33.     }  
  34.       
  35.     @Override  
  36.     public void close(){  
  37.         log.info("this is the end of MergeMaxMapper");  
  38.     }  
  39. }  


编程思路如下：原始测试数据data1、data2首先经过MaxMapper（由于两个文件，所以生成了2个map），然后经过MergeMaxMapper，到MaxReducer，最后再次经过MergeMaxMapper。

 

在程序中添加了输出数据的log，可以通过log来查看各个map和reduce的数据流程。

mapper端的log（其中的一个mapper）：

 

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  1. 2014-05-14 17:23:51,307 INFO [main] chain.MaxMapper: delimiter:,  
  2. 2014-05-14 17:23:51,307 INFO [main] chain.MaxMapper: This is the begin of MaxMapper  
  3. 2014-05-14 17:23:51,454 INFO [main] chain.MergeMaxMapper: This is the begin of MergeMaxMapper  
  4. 2014-05-14 17:23:51,471 INFO [main] chain.MaxMapper: A-->20  
  5. 2014-05-14 17:23:51,476 INFO [main] chain.MergeMaxMapper: A_MergeMaxMapper-->20  
  6. 2014-05-14 17:23:51,476 INFO [main] chain.MaxMapper: A-->21  
  7. 2014-05-14 17:23:51,477 INFO [main] chain.MergeMaxMapper: A_MergeMaxMapper-->21  
  8. 2014-05-14 17:23:51,477 INFO [main] chain.MaxMapper: A-->22  
  9. 2014-05-14 17:23:51,477 INFO [main] chain.MergeMaxMapper: A_MergeMaxMapper-->22  
  10. 2014-05-14 17:23:51,477 INFO [main] chain.MaxMapper: A-->23  
  11. 2014-05-14 17:23:51,477 INFO [main] chain.MergeMaxMapper: A_MergeMaxMapper-->23  
  12. 2014-05-14 17:23:51,477 INFO [main] chain.MaxMapper: B-->201  
  13. 2014-05-14 17:23:51,477 INFO [main] chain.MergeMaxMapper: B_MergeMaxMapper-->201  
  14. 2014-05-14 17:23:51,477 INFO [main] chain.MaxMapper: B-->301  
  15. 2014-05-14 17:23:51,477 INFO [main] chain.MergeMaxMapper: B_MergeMaxMapper-->301  
  16. 2014-05-14 17:23:51,478 INFO [main] chain.MaxMapper: B-->401  
  17. 2014-05-14 17:23:51,478 INFO [main] chain.MergeMaxMapper: B_MergeMaxMapper-->401  
  18. 2014-05-14 17:23:51,478 INFO [main] chain.MaxMapper: B-->501  
  19. 2014-05-14 17:23:51,478 INFO [main] chain.MergeMaxMapper: B_MergeMaxMapper-->501  
  20. 2014-05-14 17:23:51,481 INFO [main] chain.MaxMapper: This is the end of MaxMapper  
  21. 2014-05-14 17:23:51,481 INFO [main] chain.MergeMaxMapper: this is the end of MergeMaxMapper  


通过上面log，可以看出，通过ChainMapper添加mapper的方式的mapper的处理顺序为：首先初始化第一个mapper（即调用configure方法）；接着初始第二个mapper（调用configure方法）；然后开始map函数，map函数针对一条记录，首先采用mapper1进行处理，然后使用mapper2进行处理；最后是关闭阶段，关闭的顺序同样是首先关闭mapper1（调用close方法），然后关闭mapper2。

 

reducer端的log（其中一个reducer）

 

[plain] view plaincopy在CODE上查看代码片派生到我的代码片
 
  1. 2014-05-14 17:24:10,171 INFO [main] chain.MergeMaxMapper: This is the begin of MergeMaxMapper  
  2. 2014-05-14 17:24:10,311 INFO [main] chain.MaxReducer: This is the begin of the MaxReducer  
  3. 2014-05-14 17:24:10,671 INFO [main] chain.MaxReducer: B_MergeMaxMapper-->501  
  4. 2014-05-14 17:24:10,672 INFO [main] chain.MergeMaxMapper: B_MergeMaxMapper_MergeMaxMapper-->501  
  5. 2014-05-14 17:24:10,673 INFO [main] chain.MergeMaxMapper: this is the end of MergeMaxMapper  
  6. 2014-05-14 17:24:10,673 INFO [main] chain.MaxReducer: This is the end of the MaxReducer  


通过上面的log可以看出，通过ChainReducer添加mapper的方式，其数据处理顺序为：首先初始化Reducer之后的Mapper，接着初始化Reducer（看configure函数即可知道）；然后处理reducer，reducer的输出接着交给mapper处理；最后先关闭Mapper，接着关闭reducer。

 

同时，注意到，reducer后面的mapper也是两个的，即有多少个reducer，就有多少个mapper。

通过实验得到上面的ChainReducer的数据处理流程，且ChainReducer没有addReducer的方法，也即是不能添加reducer了，那么最开始提出的mapreduce数据流程就不能采用这种方式实现了。

 

最后，前面提出的mapreduce数据流程应该是错的，在reducer out里面C组数据不会被拆分为两个reducer，相同的key只会向同一个reducer传输。这里同样做了个试验，通过对接近90M的数据（只有一个分组A）执行上面的程序，可以看到有2个mapper，2个reducer（此数值为设置值），但是在其中一个reducer中并没有A分组的任何数据，在另外一个reducer中才有数据。其实，不用试验也是可以的，以前看的书上一般都会说相同的key进入同一个reducer中。不过，如果是这样的话，那么这样的数据效率应该不高。

 

返回最开始提出的场景，最开始提出的问题，如果相同的key只会进入一个reducer中，那么最后的2个数据文件（2个reducer生成2个数据文件）其实里面不会有key冲突的数据，所以在进行后面的操作的时候可以直接读多个文件即可，就像是读一个文件一样。

会产生这样的认知错误，应该是对mapreduce 原理不清楚导致。

 

 

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posted on 2015-11-01 20:46  IT小不点  阅读(287)  评论(0)  编辑  收藏  举报

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