day03-MapReducer基本使用 8天学会Hadoop基础

1. MapReduce 统计文件的单词出现的个数

Mapper: 处理具体文本，发送结果
Reducer: 合并各个Mapper发送过来的结果
Job: 制定相关配置，框架

Mapper

package cn.itcast.hadoop.mr.wordcount;

import java.io.IOException;

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


// 4个泛型中，前两个是指定mapper输入数据的类型
// map和 reducer的输入和输出都是key-value对的形式
// 默认情况下。框架输入的我们mapper的输入数据中，key是要处理的文本中的一行的起始偏移量， 内容就是value
public class WCMapper extends Mapper <LongWritable, Text, Text, LongWritable> {

    // 每读一次数据，就调一次这个方法
    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value,  Context context)
    throws IOException, InterruptedException{
        //具体业务逻辑就像和在这里， 传入数据就是  key， value

        //将这一行的内容转化成string类型
        String line = value.toString();

        // 对这一行的文本按特定分隔符切分
        String[] words = StringUtils.split(line, ' ');

        // 便利这个单词数组， 输出为kv形式   k：单词  v：1
        for (String word : words) {
            context.write(new Text(word), new LongWritable(1));
        }
    }
}

Reducer

package cn.itcast.hadoop.mr.wordcount;

import java.io.IOException;

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

public class WCReducer extends Reducer<Text, LongWritable, Text, LongWritable> {

    @Override
    protected void reduce(Text Key, Iterable values, Context context) 
        throws IOException, InterruptedException {

        long count = 0;

        for (LongWritable value:values) {
            count += value.get();
        }

        context.write(Key, new LongWritable(count));
    }
}

Job

package cn.itcast.hadoop.mr.wordcount;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

import org.apache.hadoop.io.Text;
//import com.sun.jersey.core.impl.provider.entity.XMLJAXBElementProvider.Text;

public class WCRunner {

    public static void main(String[] args) throws Exception{

        Configuration conf = new Configuration();

        Job wcJob = Job.getInstance(conf);

        wcJob.setJarByClass(WCRunner.class);

        //本job使用的mapper和reducer类
        wcJob.setMapperClass(WCMapper.class);
        wcJob.setReducerClass(WCReducer.class);

        // 指定reduce的输出数据kv类型
        wcJob.setOutputKeyClass(Text.class);
        wcJob.setOutputValueClass(LongWritable.class);

        // 指定mapper的输出数据kv类型
        wcJob.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        wcJob.setMapOutputValueClass(LongWritable.class);

        //指定要处理的输入数据存放路径
        FileInputFormat.setInputPaths(wcJob, new Path("/wc/srcdata/"));

        //指定处理结果的输出数据存放路径
        FileOutputFormat.setOutputPath(wcJob, new Path("/wc/output"));

        //将job提交给集群运行
        wcJob.waitForCompletion(true);
    }
}

将上面三个类打成一个jar包  wc.jar

将文本 上传到 hdfs上   `hadoop fs -put 1.txt /wc/srcdata/`

计算word count
`hadoop jar wc.jar cn.itcast.hadoop.mc.wordcount.WCRunner`

结果会生成在     /wc/output

2. Yarn资源调度框架

Resource Manager:
Node Manager:

1. wcJob.waitforCompleition启动一个RunJar进程，这个进程向RM申请执行一个Job
2. RM 返回一个Job相关资源的路径staging-dir，和为Job产生的jobID
3. RunJar提交资源到 HDFS的 staging-dir上
4. RunJar提交资源完毕之后，上报RM 提交资源完毕
5. RM下个Job加入RM中的任务队列中
6. 各个Node Manager通过通信，从RM的任务队列中领取任务
7. 各个Node Manager初始化  运行资源的容器，从staging-dir上面拉取资源
8. RM选择一个Node Manager 启动MRAppMaster 来运行map reducer
9. MRAppMaster向RM注册
10. MSAppMaster启动Mapper任务
11. MSAppMaster启动Reducer任务
12. 任务完成后， 向RM注销自己

3.几种运行模式

• 本地模型运行

  1. 在windows的eclipse里面直接运行main方法，就会将job提交给本地执行器locaJobRunner执行
     – 输入输出数据可以放在本地路径下（c:/wc/src/data/）
     – 输入输出数据也可以放在hdfs中(hdfs://hadoop1:9000/wc/srcdata)

  2. 在linux的ecllipse里面直接运行main 方法，则不需要添加yarn相关的配置，也会提交给localJobRunner执行
     – 输入输出数据可以放在本地路径下（/home/hadoop/wc/srcdata）
     – 输入输出数据也可以放在hdfs中(hdfs://hadoop1:9000/wc/srcdata)

• 集群模式运行

  1. 将工程打包成jar包， 上传到服务器，然后用hadoop命令提交 hadoop jar wc.jar cn.itcast.hadoop.mr.wordcount.WCRunner

  2. 在linux的eclipse中直接运行main方法，也可以提交到集群中去运行，但是，必须采取一下措施：
     – 在工程src目录下加入mapred-site.xml 和yarn-site.xml
     – 将工程打成jar包（wc.jar), 同时在main方法中添加一个conf的配置参数 conf.set(“mapreduce.job.jar”, “wc.jar”);

  3. 在windows的eclipse中直接运行main方法，也可以提交集群中运行，但是因为平台不兼容，需要做很多的设置修改
     – 要在windows中存放一份hadoop的安装包（解压好的）
     – 要将其中的lib和bin目录替换成根据你的windows版本重新编译出的文件
     – 再要配置系统环境变量 HDOOP_HOME 和 PATH
     – 修改YarnRunner这个类的源码