Mapreduce实验六课堂实例测试

实验目的

1.准确理解Mapreduce的设计原理

2.熟练掌握WordCount程序代码编写

3.学会自己编写WordCount程序进行词频统计

实验原理

MapReduce采用的是“分而治之”的思想，把对大规模数据集的操作，分发给一个主节点管理下的各个从节点共同完成，然后通过整合各个节点的中间结果，得到最终结果。简单来说，MapReduce就是”任务的分解与结果的汇总“。

1.MapReduce的工作原理

在分布式计算中，MapReduce框架负责处理了并行编程里分布式存储、工作调度，负载均衡、容错处理以及网络通信等复杂问题，现在我们把处理过程高度抽象为Map与Reduce两个部分来进行阐述，其中Map部分负责把任务分解成多个子任务，Reduce部分负责把分解后多个子任务的处理结果汇总起来，具体设计思路如下。

（1）Map过程需要继承org.apache.hadoop.mapreduce包中Mapper类，并重写其map方法。通过在map方法中添加两句把key值和value值输出到控制台的代码，可以发现map方法中输入的value值存储的是文本文件中的一行（以回车符为行结束标记），而输入的key值存储的是该行的首字母相对于文本文件的首地址的偏移量。然后用StringTokenizer类将每一行拆分成为一个个的字段，把截取出需要的字段（本实验为买家id字段）设置为key，并将其作为map方法的结果输出。

（2）Reduce过程需要继承org.apache.hadoop.mapreduce包中Reducer类，并重写其reduce方法。Map过程输出的键值对先经过shuffle过程把key值相同的所有value值聚集起来形成values，此时values是对应key字段的计数值所组成的列表，然后将输入到reduce方法中，reduce方法只要遍历values并求和，即可得到某个单词的总次数。

在main()主函数中新建一个Job对象，由Job对象负责管理和运行MapReduce的一个计算任务，并通过Job的一些方法对任务的参数进行相关的设置。本实验是设置使用将继承Mapper的doMapper类完成Map过程中的处理和使用doReducer类完成Reduce过程中的处理。还设置了Map过程和Reduce过程的输出类型：key的类型为Text，value的类型为IntWritable。任务的输出和输入路径则由字符串指定，并由FileInputFormat和FileOutputFormat分别设定。完成相应任务的参数设定后，即可调用job.waitForCompletion()方法执行任务，其余的工作都交由MapReduce框架处理。

2.MapReduce框架的作业运行流程

（1）ResourceManager：是YARN资源控制框架的中心模块，负责集群中所有资源的统一管理和分配。它接收来自NM(NodeManager)的汇报，建立AM，并将资源派送给AM(ApplicationMaster)。

（2）NodeManager：简称NM，NodeManager是ResourceManager在每台机器上的代理，负责容器管理，并监控他们的资源使用情况（cpu、内存、磁盘及网络等），以及向ResourceManager提供这些资源使用报告。

（3）ApplicationMaster：以下简称AM。YARN中每个应用都会启动一个AM，负责向RM申请资源，请求NM启动Container，并告诉Container做什么事情。

（4）Container：资源容器。YARN中所有的应用都是在Container之上运行的。AM也是在Container上运行的，不过AM的Container是RM申请的。Container是YARN中资源的抽象，它封装了某个节点上一定量的资源（CPU和内存两类资源）。Container由ApplicationMaster向ResourceManager申请的，由ResouceManager中的资源调度器异步分配给ApplicationMaster。Container的运行是由ApplicationMaster向资源所在的NodeManager发起的，Container运行时需提供内部执行的任务命令（可以是任何命令，比如java、Python、C++进程启动命令均可）以及该命令执行所需的环境变量和外部资源（比如词典文件、可执行文件、jar包等）。

另外，一个应用程序所需的Container分为两大类，如下：

①运行ApplicationMaster的Container：这是由ResourceManager（向内部的资源调度器）申请和启动的，用户提交应用程序时，可指定唯一的ApplicationMaster所需的资源。

②运行各类任务的Container：这是由ApplicationMaster向ResourceManager申请的，并为了ApplicationMaster与NodeManager通信以启动的。

以上两类Container可能在任意节点上，它们的位置通常而言是随机的，即ApplicationMaster可能与它管理的任务运行在一个节点上。

实验环境

Linux Ubuntu 14.0

jdk-7u75-linux-x64

hadoop-2.6.0-cdh5.4.5

hadoop-2.6.0-eclipse-cdh5.4.5.jar

eclipse-java-juno-SR2-linux-gtk-x86_64

实验内容

现有某电商网站用户对商品的收藏数据，记录了用户收藏的商品id以及收藏日期，名为buyer_favorite1。

buyer_favorite1包含：买家id，商品id，收藏日期这三个字段，数据以“\t”分割，样本数据及格式如下：

 

买家id   商品id    收藏日期  

 

10181   1000481   2010-04-04 16:54:31  

 

20001   1001597   2010-04-07 15:07:52  

 

20001   1001560   2010-04-07 15:08:27  

 

20042   1001368   2010-04-08 08:20:30  

 

20067   1002061   2010-04-08 16:45:33  

 

20056   1003289   2010-04-12 10:50:55  

 

20056   1003290   2010-04-12 11:57:35  

 

20056   1003292   2010-04-12 12:05:29  

 

20054   1002420   2010-04-14 15:24:12  

 

20055   1001679   2010-04-14 19:46:04  

 

20054   1010675   2010-04-14 15:23:53  

 

20054   1002429   2010-04-14 17:52:45  

 

20076   1002427   2010-04-14 19:35:39  

 

20054   1003326   2010-04-20 12:54:44  

 

20056   1002420   2010-04-15 11:24:49  

 

20064   1002422   2010-04-15 11:35:54  

 

20056   1003066   2010-04-15 11:43:01  

 

20056   1003055   2010-04-15 11:43:06  

 

20056   1010183   2010-04-15 11:45:24  

 

20056   1002422   2010-04-15 11:45:49  

 

20056   1003100   2010-04-15 11:45:54  

 

20056   1003094   2010-04-15 11:45:57  

 

20056   1003064   2010-04-15 11:46:04  

 

20056   1010178   2010-04-15 16:15:20  

 

20076   1003101   2010-04-15 16:37:27  

 

20076   1003103   2010-04-15 16:37:05  

 

20076   1003100   2010-04-15 16:37:18  

 

20076   1003066   2010-04-15 16:37:31  

 

20054   1003103   2010-04-15 16:40:14  

 

20054   1003100   2010-04-15 16:40:16  

 

要求编写MapReduce程序，统计每个买家收藏商品数量。

 

统计结果数据如下：

 

1. 买家id 商品数量  

 

2. 10181   1  

 

3. 20001   2  

 

4. 20042   1  

 

5. 20054   6  

 

6. 20055   1  

 

7. 20056   12  

 

8. 20064   1  

 

9. 20067   1  

 

10. 20076   5  

实验实现具体步骤：

1.切换目录到下，启动hadoop。

 

    cd /usr/local/hadoop
    ./sbin/start-dfs.sh

 

2.在linux上，创建一个目录/data/mapreduce1。

 

1. mkdir -p /data/mapreduce1  

 

3.切换到/data/mapreduce1目录下，自行建立文本文件buyer_favorite1。

 

依然在/data/mapreduce1目录下，使用wget命令，从

 

网络下载hadoop2lib.tar.gz，下载项目用到的依赖包。

 

将hadoop2lib.tar.gz解压到当前目录下。

 

1. tar -xzvf hadoop2lib.tar.gz  

 

4.将linux本地/data/mapreduce1/buyer_favorite1，上传到HDFS上的/mymapreduce1/in目录下。若HDFS目录不存在，需提前创建。

 

1. hadoop fs -mkdir -p /mymapreduce1/in  

2.hadoop fs -put /data/mapreduce1/buyer_favorite1 /mymapreduce1/in  

 

5.打开eclipse，新建Map Project项目

 

 

 （2）输入项目名字 WordCount

 

 

 

 新建一个WordCount类，将代码填入进去

import java.util.StringTokenizer;
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.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
public class WordCount {
public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
Job job = Job.getInstance();
job.setJobName("WordCount");
job.setJarByClass(WordCount.class);
job.setMapperClass(doMapper.class);
job.setReducerClass(doReducer.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
Path in = new Path("hdfs://localhost:9000/user/anna/input/buyer_favorite1.txt");
Path out = new Path("hdfs://localhost:9000/mymapreduce1/out3");
FileInputFormat.addInputPath(job, in);
FileOutputFormat.setOutputPath(job, out);
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}
public static class doMapper extends Mapper{
public static final IntWritable one = new IntWritable(1);
public static Text word = new Text();
@Override
protected void map(Object key, Text value, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(value.toString(), "\t");
word.set(tokenizer.nextToken());
context.write(word, one);
}
}
public static class doReducer extends Reducer{
private IntWritable result = new IntWritable();
@Override
protected void reduce(Text key, Iterable values, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
int sum = 0;
for (IntWritable value : values) {
sum += value.get();
}
result.set(sum);
context.write(key, result);
}
}
}

 

 

在WordCount类文件中，单击右键=>Run As=>Run on Hadoop选项，将MapReduce任务提交到Hadoop中。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

11.待执行完毕后，打开终端或使用hadoop eclipse插件，查看hdfs上，程序输出的实验结果。

1. hadoop fs -ls /mymapreduce1/out  

2. hadoop fs -cat /mymapreduce1/out/part-r-00000