Hadoop之MapReduce

Hadoop大数据技术体系

框架
参考：https://www.jianshu.com/p/17bee8316848

MapReduce

框图

从wordcount开始

参考：wordcount实例

• Map: for each (k,v) ---> produce new set of (k,v) pairs

• Reduce: produce one (k,v) for each distinct key
  比如wordcount中：

  
  map过程
  reduce过程
  

  代码：

package com.felix;
import java.io.IOException;
import java.util.Iterator;
import java.util.StringTokenizer;
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;
/**
 * 
 * 描述：WordCount explains by Felix
 * @author Hadoop Dev Group
 */
public class WordCount
{
    /**
     * MapReduceBase类:实现了Mapper和Reducer接口的基类（其中的方法只是实现接口，而未作任何事情）
     * Mapper接口：
     * WritableComparable接口：实现WritableComparable的类可以相互比较。所有被用作key的类应该实现此接口。
     * Reporter 则可用于报告整个应用的运行进度，本例中未使用。 
     * 
     */
    public static class Map extends MapReduceBase implements
            Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable>
    {
        /**
         * LongWritable, IntWritable, Text 均是 Hadoop 中实现的用于封装 Java 数据类型的类，这些类实现了WritableComparable接口，
         * 都能够被串行化从而便于在分布式环境中进行数据交换，你可以将它们分别视为long,int,String 的替代品。
         */
        private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
        private Text word = new Text();
        
        /**
         * Mapper接口中的map方法：
         * void map(K1 key, V1 value, OutputCollector<K2,V2> output, Reporter reporter)
         * 映射一个单个的输入k/v对到一个中间的k/v对
         * 输出对不需要和输入对是相同的类型，输入对可以映射到0个或多个输出对。
         * OutputCollector接口：收集Mapper和Reducer输出的<k,v>对。
         * OutputCollector接口的collect(k, v)方法:增加一个(k,v)对到output
         */
        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：map/reduce的job配置类，向hadoop框架描述map-reduce执行的工作
         * 构造方法：JobConf()、JobConf(Class exampleClass)、JobConf(Configuration conf)等
         */
        JobConf conf = new JobConf(WordCount.class);
        conf.setJobName("wordcount");           //设置一个用户定义的job名称
        conf.setOutputKeyClass(Text.class);    //为job的输出数据设置Key类
        conf.setOutputValueClass(IntWritable.class);   //为job输出设置value类
        conf.setMapperClass(Map.class);         //为job设置Mapper类
        conf.setCombinerClass(Reduce.class);      //为job设置Combiner类
        conf.setReducerClass(Reduce.class);        //为job设置Reduce类
        conf.setInputFormat(TextInputFormat.class);    //为map-reduce任务设置InputFormat实现类
        conf.setOutputFormat(TextOutputFormat.class);  //为map-reduce任务设置OutputFormat实现类
        /**
         * InputFormat描述map-reduce中对job的输入定义
         * setInputPaths():为map-reduce job设置路径数组作为输入列表
         * setInputPath()：为map-reduce job设置路径数组作为输出列表
         */
        FileInputFormat.setInputPaths(conf, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(conf, new Path(args[1]));
        JobClient.runJob(conf);         //运行一个job
    }
}

MapReduce框架组成

参考：MapReduce框架组成

MapReduce主要包括JobClient、JobTracker、TaskTracker、HDFS四个部分。

mapreduce框架

1. JobClient:配置参数Configuration，并打包成jar文件存储在HDFS上，将文件路径提交给JobTracker的master服务，然后由master创建每个task将它们分发到各个TaskTracker服务中去执行。
2. JobTracker:这是一个master服务，程序启动后，JobTracker负责资源监控和作业调度。JobTracker监控所有的TaskTracker和job的健康状况，一旦发生失败，即将之转移到其他节点上，同时JobTracker会跟踪任务的执行进度、资源使用量等信息，并将这些信息告诉任务调度器，而调度器会在资源出现空闲时，选择合适的任务使用这些资源。在Hadoop 中，任务调度器是一个可插拔的模块，用户可以根据自己的需要设计相应的调度器。
3. TaskTracker:运行在多个节点上的slaver服务。TaskTracker主动与JobTracker通信接受作业，并负责直接执行每个任务。TaskTracker 会周期性地通过Heartbeat 将本节点上资源的使用情况和任务的运行进度汇报给JobTracker，同时接收JobTracker 发送过来的命令并执行相应的操作（如启动新任务、杀死任务等）。TaskTracker 使用“slot”等量划分本节点上的资源量。“slot”代表计算资源（CPU、内存等）。一个Task 获取到一个slot 后才有机会运行，而Hadoop 调度器的作用就是将各个TaskTracker 上的空闲slot 分配给Task 使用。slot 分为Map slot 和Reduce slot 两种，分别供MapTask 和Reduce Task 使用。TaskTracker 通过slot 数目（可配置参数）限定Task 的并发度。
   Task分为Map Task和Reduce Task两种，均由TaskTracker启动。
   逻辑角度分析作业运行顺序：输入分片(input split)、map阶段、combiner阶段、shuffle阶段、reduce阶段。

逻辑流程

• input split：在map计算之前，程序会根据输入文件计算split，每个input split针对一个map任务。input split存储的并非是数据本身，而是一个分片长度和一个记录数据的位置的数组。
• map阶段：即执行map函数。
• combiner阶段：这是一个可选择的函数，实质上是一种reduce操作。combiner是map的后续操作，主要是在map计算出中间文件前做一个简单的合并重复key值的操作。
• shuffle阶段：指从map输出开始，包括系统执行排序即传送map输出到reduce作为输入的过程。另外针对map输出的key进行排序又叫sort阶段。map端shuffle，简单来说就是利用combiner对数据进行预排序，利用内存缓冲区来完成。reduce端的shuffle包括复制数据和归并数据，最终产生一个reduce输入文件。shuffle过程有许多可调优的参数来提高MapReduce的性能，其总原则就是给shuffle过程尽量多的内存空间。
• reduce阶段：即执行reduce函数并存到hdfs文件系统中。