MapReduce 简介

2. MapReduce 简介

MapReduce 实际上是分为两个过程

  1. map 过程 : 数据的读取
  2. reduce 过程 : 数据的计算

并行计算是一个非常复杂的过程, mapreduce是一个并行框架。

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

我们可以看下典型的官方列子

开发

用idea 开发开发

pom.xml 添加依赖

<dependencies>
<dependency>
    <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
    <artifactId>hadoop-common</artifactId>
    <version>2.7.2</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
    <artifactId>hadoop-core</artifactId>
    <version>1.2.1</version>
</dependency>
</dependencies>

写代码:

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.*;

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

/**

  • Created by diwu.sld on 2016/4/13.
    */
    public class WordCount{

    public static class CountMap 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 longWritable,
                     Text text,
                     OutputCollector<Text, IntWritable> outputCollector,
                     Reporter reporter) throws IOException {
         String line = text.toString();
         StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(line);
    
         while(tokenizer.hasMoreTokens()){
             word.set(tokenizer.nextToken());
             outputCollector.collect(word, one);
         }
     }
    

    }

    public static class CountReduce extends MapReduceBase implements
    Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
    public void reduce(Text key, Iterator 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(WordCount.class);
    conf.setJobName("wordcount");

     conf.setOutputKeyClass(Text.class);
     conf.setOutputValueClass(IntWritable.class);
    
     conf.setMapperClass(CountMap.class);
     conf.setCombinerClass(CountReduce.class);
     conf.setReducerClass(CountReduce.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);
    

    }
    }

然后打好包 HadoopDemo:

1. Project Sturcture->Artifacts->+
2. Build Artifacts

放到 hadoop 目录下运行

运行

  1. bin/hadoop fs -mkdir -p input
  2. bin/hadoop fs -copyFromLocal README.txt input
  3. bin/hadoop jar demos/HadoopDemo.jar WorldCount input output
  4. bin/hadoop fs -cat output/* 或者bin/hadoop fs -ls output
  5. bin/hadoop fs -cat output/part-r-00000

总结

如果有N个文件,和对这个N个文件的计算,我们可以用并行来提高运行效率。但是文件有大有小, 计算量有多又少, 如何进行并行和分配任务是一个非常繁琐的事情。 所以有了Hadoop这个并行框架来解决我们的问题。

Hadoop 主要分为两大块: 分布式文件存储和分布式计算。

在分布式文件存储中,他会把文件分割为想多相同的小块。

posted @ 2016-04-13 21:23  sld666666  阅读(198)  评论(0编辑  收藏  举报