MapReduce入门（品读WordCount）

解读WordCount

WordCount程序就是MapReduce的HelloWord程序。通过对WordCount程序分析，我们可以了解MapReduce程序的基本结构和执行过程。

 WordCount设计思路

WordCount程序很好的体现了MapReduce编程思想。
一般来说，文本作为MapReduce的输入，MapReduce会将文本进行切分处理并将行号作为输入键值对的键，文本内容作为键值对的值，经map方法处理后，输出中间结果为<word,1>形式。MapReduce会默认按键值分发给reduce方法，在完成计数并输出最后结果<word,count>

 

MapReduce运行方式

MapReduce运行方式分为本地运行和服务端运行两种。
本地运行多指本地Windows环境，方便开发调试。
而服务端运行，多用于实际生产环境。

 hadoop本地安装

下载hadoop-2.7.3.tar.gz，解压缩。比如解压缩到D盘

hadoop根目录就是D:\hadoop-2.7.3

配置环境变量

path环境配置

 

下载对应hadoop源代码

hadoop-2.7.3-src.tar.gz

修改Hadoop源码
注意，在Windows本地运行MapReduce程序时，需要修改Hadoop源码。如果在Linux服务器运行，则不需要修改Hadoop源码。

修改Hadoop源码，其实就是简单修改一下Hadoop的NativeIO类的源码

下载对应hadoop源代码，hadoop-2.7.3-src.tar.gz解压，hadoop-2.7.3-src\hadoop-common-project\hadoop-common\src\main\java\org\apache\hadoop\io\nativeio下NativeIO.java 复制到对应的IDEA的project.
修改代码

修改代码

public static boolean access(String path, AccessRight desiredAccess)
        throws IOException {
       return true;
      //return access0(path, desiredAccess.accessRight());
    }

 如果不修改NativeIO类的源码，在Windows本地运行MapReduce程序会产生异常：

log4j:WARN No appenders could be found for logger (org.apache.hadoop.metrics2.lib.MutableMetricsFactory). log4j:WARN Please initialize the log4j system properly. log4j:WARN See http://logging.apache.org/log4j/1.2/faq.html#noconfig for more info. Exception in thread "main" java.lang.UnsatisfiedLinkError: org.apache.hadoop.io.nativeio.NativeIO$Windows.access0(Ljava/lang/String;I)Z at org.apache.hadoop.io.nativeio.NativeIO$Windows.access0(Native Method) at org.apache.hadoop.io.nativeio.NativeIO$Windows.access(NativeIO.java:609) at org.apache.hadoop.fs.FileUtil.canRead(FileUtil.java:977) at org.apache.hadoop.util.DiskChecker.checkAccessByFileMethods(DiskChecker.java:187) at org.apache.hadoop.util.DiskChecker.checkDirAccess(DiskChecker.java:174) at org.apache.hadoop.util.DiskChecker.checkDir(DiskChecker.java:108) at org.apache.hadoop.fs.LocalDirAllocator$AllocatorPerContext.confChanged(LocalDirAllocator.java:285) at org.apache.hadoop.fs.LocalDirAllocator$AllocatorPerContext.getLocalPathForWrite(LocalDirAllocator.java:344) at org.apache.hadoop.fs.LocalDirAllocator.getLocalPathForWrite(LocalDirAllocator.java:150) at org.apache.hadoop.fs.LocalDirAllocator.getLocalPathForWrite(LocalDirAllocator.java:131) at org.apache.hadoop.fs.LocalDirAllocator.getLocalPathForWrite(LocalDirAllocator.java:115) at org.apache.hadoop.mapred.LocalDistributedCacheManager.setup(LocalDistributedCacheManager.java:125) at org.apache.hadoop.mapred.LocalJobRunner$Job.<init>(LocalJobRunner.java:163) at org.apache.hadoop.mapred.LocalJobRunner.submitJob(LocalJobRunner.java:731) at org.apache.hadoop.mapreduce.JobSubmitter.submitJobInternal(JobSubmitter.java:240) at org.apache.hadoop.mapreduce.Job$10.run(Job.java:1290) at org.apache.hadoop.mapreduce.Job$10.run(Job.java:1287) at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method) at javax.security.auth.Subject.doAs(Unknown Source) at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1698) at org.apache.hadoop.mapreduce.Job.submit(Job.java:1287) at org.apache.hadoop.mapreduce.Job.waitForCompletion(Job.java:1308) at cn.hadron.mr.RunJob.main(RunJob.java:33)

 定义Mapper类

package com.hadron.mr;

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.util.StringUtils;

import java.io.IOException;

//4个泛型参数：前两个表示map的输入键值对的key和value的类型，后两个表示输出键值对的key和value的类型
public class WordCountMapper extends Mapper<LongWritable,Text,Text,IntWritable> {
//该方法循环调用，从文件的split中读取每行调用一次，把该行所在的下标为key，该行的内容为value
     protected  void map(LongWritable key,Text value,Context context) throws IOException, InterruptedException {
         String [] words = StringUtils.split(value.toString(),' ');
         for ( String  w :  words
              ) {
             context.write(new Text(w), new IntWritable(1));

         }

     }
}

 

代码说明：

    Mapper类用于读取数据输入并执行map方法，编写Mapper类需要继承org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper类，并且根据相应问题实现map方法。
    Mapper类的4个泛型参数：前两个表示map的输入键值对的key和value的类型，后两个表示输出键值对的key和value的类型
    MapReduce计算框架会将键值对作为参数传递给map方法。该方法有3个参数，第1个是Object类型（一般使用LongWritable类型）参数，代表行号，第2个是Object类型参数（一般使用Text类型），代表该行内容，第3个Context参数，代表上下文。
    Context类全名是org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper.Context，也就是说Context类是Mapper类的静态内容类，在Mapper类中可以直接使用Context类。
    在map方法中使用StringUtils的split方法，按空格将输入行内容分割成单词，然后通过Context类的write方法将其作为中间结果输出。

定义Reducer类

 

package com.hadron.mr;

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

import java.io.IOException;

public class WordCountReducer  extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> {
    /**
     * Map过程输出<key,values>中key为单个单词，而values是对应单词的计数值所组成的列表，Map的输出就是Reduce的输入，
     * 每组调用一次，这一组数据特点：key相同，value可能有多个。
     * /所以reduce方法只要遍历values并求和，即可得到某个单词的总次数。
     */

    public void reduce(Text key,Iterable<IntWritable> values,Context context) throws IOException, InterruptedException {
        int sum=0;
        for ( IntWritable i: values
             ) {
            sum=sum+i.get();
            
        }
        context.write(key,new IntWritable(sum));
    }
}

 代码说明：

    Reducer类用于接收Mapper输出的中间结果作为Reducer类的输入，并执行reduce方法。
    Reducer类的4个泛型参数：前2个代表reduce方法输入的键值对类型（对应map输出类型），后2个代表reduce方法输出键值对的类型
    reduce方法参数：key是单个单词，values是对应单词的计数值所组成的列表，Context类型是org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer.Context，是Reducer的上下文。
定义主方法（主类）

 

package com.hadron.mr;


import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
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.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;


public class RunJob {
    public static void main(String[] args) {
        //设置环境变量HADOOP_USER_NAME，其值是root
        System.setProperty("HADOOP_USER_NAME", "root");
        //Configuration类包含了Hadoop的配置
        Configuration conf =new Configuration();
        //设置fs.defaultFS
        conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://192.168.55.128:9000");
        //设置yarn.resourcemanager节点
        conf.set("yarn.resourcemanager.hostname", "node1");
        try {
            FileSystem fs =FileSystem.get(conf);
            Job job =Job.getInstance(conf);
            job.setJarByClass(RunJob.class);
            job.setJobName("wc");
            //设置Mapper类
            job.setMapperClass(WordCountMapper.class);
            //设置Reduce类
            job.setReducerClass(WordCountReducer.class);
            //设置reduce方法输出key的类型
            job.setOutputKeyClass(Text.class);
            //设置reduce方法输出value的类型
            job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
            //指定输入路径

            FileInputFormat.addInputPath(job, new Path("/user/root/input/"));
            //指定输出路径（会自动创建）
            Path outpath=new Path("/user/root/output");
            //输出路径是MapReduce自动创建的，如果存在则需要先删除
            if (fs.exists(outpath)){
                fs.delete(outpath,true);
            }
            FileOutputFormat.setOutputPath(job,outpath);
            boolean f=job.waitForCompletion(true);
            if (f) {
                System.out.println("job任务执行成功");
            }

        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

hdfs 上 新建input目录

[root@node1 ~]# hdfs dfs -mkdir /user/root/input

 

 

 

 

本地运行

执行结果：