Gora + MapReduce，大数据持久化，遍历

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【参考文档】

       http://developer.yahoo.com/hadoop/tutorial/module4.html#basics

       《[Hadoop权威指南].(Hadoop.The.Definitive.Guide).Tom.White.扫描版.pdf》

       http://blog.csdn.net/yiboo/article/details/7321063

       http://www.iteye.com/topic/709986

       http://blog.csdn.net/anbo724/article/details/6955175

 

 

【参考工程】

MyGoraMapReduce

 

【Hadoop - MapReduce工作机制】

       MapReduce源于Nutch。现在MapReduce完全移至到Hadoop上，并且改进。

       所以，现在无论Nutch、Gora，中的MapReduce都是依赖于Hadoop的MapReduce进行扩展。入门先从Hadoop的MapReduce开始了解。

      

       简单描述：

       InputFormat（准备数据，可以是文件、Gora数据库来源）  -> Split（拆分文件）  ->  RecordReader（map输出时的key值）  ->  Map（分类，提交）  ->  Partition（分区，调度器）  ->  Sort（二次排序，RawComparator，比较器，影响Reduce中，比较相同，Reduce中Key相同，Values+1）  ->  Reduce（处理，略）  ->  OutputFormat（输出）  ->  End

 

在map阶段：

       使用job.setInputFormatClass定义的InputFormat将输入的数据集分割成小数据块splites，同时 InputFormat提供一个RecordReder的实现。本例子中使用的是TextInputFormat，他提供的RecordReder会将文 本的一行的行号作为key，这一行的文本作为value。这就是自定义Map的输入是的原因。然后调用自定义Map的map方法，将一个个对输入给Map的map方法。注意输出应该符合自定义Map中定义的输出。最终是生成一个List。在map阶段的最后，会先调用job.setPartitionerClass对这个List进行分区，每个分区映射到 一个reducer。每个分区内又调用job.setSortComparatorClass设置的key比较函数类排序。可以看到，这本身就是一个二次 排序。如果没有通过job.setSortComparatorClass设置key比较函数类，则使用key的实现的compareTo方法。在第一个 例子中，使用了IntPair实现的compareTo方法，而在下一个例子中，专门定义了key比较函数类。 

在reduce阶段：

       reducer接收到所有映射到这个reducer的map输出后，也是会调用 job.setSortComparatorClass设置的key比较函数类对所有数据对排序。然后开始构造一个key对应的value迭代器。这时就 要用到分组，使用jobjob.setGroupingComparatorClass设置的分组函数类。只要这个比较器比较的两个key相同，他们就属 于同一个组，它们的value放在一个value迭代器，而这个迭代器的key使用属于同一个组的所有key的第一个key。最后就是进入Reducer 的reduce方法，reduce方法的输入是所有的（key和它的value迭代器）。同样注意输入与输出的类型必须与自定义的Reducer中声明的 一致。 

 

 

【主要目录，功能】

基于Gora中MapReduce进行扩展。

       com.suntang.mapreduce.*   --自定义MapReduce各类。

              MyComparator.java     --比较器，影响Reduce线程Key,Value。

              MyGoraMapper.java    --Map，数据分类

              MyGoraReducer.java    --Reduce，处理，输出

      

       com.suntang.testmapreduce.*   --测试类，Hadoop进行分布式计算接口。Ha

              MapReduceRun.java     --利用Hadoop分布式，程序入口。需要extends Configuredimplements Tool

              MapReduceTest.java      --单元测试类

 

【MyComparator.java】

       比较器。Compare()方法，目前使用比较文件大小。如果返回值相同，由同一个Reduce处理。

 

【MyGoraMapper.java】

       Map。Map()方法，将InputFormat的数据进行归类。Key-Value进行归类。

 

【MyGoraReducer.java】

       Reduce。Reduce()方法，将Compare()后比较结果，进行处理。

 

【MapReduceRun.java】

       Hadoop分布式，程序入口。需要extends Configuredimplements Tool

       run()方法，配置各MapReduce。

       Main()方法，程序入口，需要调用run()方法。

 

【MapReduceTest.java】

       MapReduce单元测试。

 

 

【Hadoop分布式启动】

1.      配置并启动Hadoop环境。

2.      将工程所需要的lib、配置文件导入到，hadoop\lib\和\conf\下。

3.      命令：hadoop jar jar文件 被调用类全路径。

       例：hadoop jar MyMapReduce.jarcom.suntang.testmapreduce.MapReduceRun