MapReduce概述
MapReduce源自于谷歌的论文，是谷歌MapReduce的克隆版
优点：海量数据离线处理；易开发（容错性、扩展性）；易运行
缺点：实时流式计算
MapReduce编程模型
wordcount: 统计文件中每个单词出现的次数
需求：求wc
1) 文件内容小：shell编程实现
2）文件内容很大： TB GB ???? 如何解决大数据量的统计分析
==> url TOPN <== wc的延伸
工作中很多场景的开发都是wc的基础上进行改造的
借助于分布式计算框架来解决了： mapreduce
分而治之
将作业拆分成Map阶段和Reduce阶段
Map阶段：Map Tasks
Reduce阶段：Reduce Tasks
执行步骤：
准备map处理的输入数据
Mapper处理
Shuffle
Reduce处理
结果输出
MapReduce框架是专门处理《key,value》键值对的，也就是说框架把整个的输入看做是一堆键值对，并且通过对这些键值对进行操作，把结果也输出为另外一下键值对。
这些键值对必须被框架序列化，因此必须实现writable接口
public interfaceWritable {
voidwrite(DataOutput var1)throwsIOException;
voidreadFields(DataInput var1)throwsIOException;
}
此外还必须要实现writableComparable接口，框架能自动排序
public interface WritableComparable extends Writable,Comparable {
}
输入输出类型
(input)
k1:偏移量从0开始v1就是对应的数据
k2就是每个单词text类型v2就是单词的个数longwritable
核心概念
Split：交由MapReduce作业来处理的数据块，是MapReduce中最小的计算单元
HDFS：blocksize 是HDFS中最小的存储单元 128M
默认情况下：他们两是一一对应的，当然我们也可以手工设置他们之间的关系（不建议）
InputFormat：
将我们的输入数据进行分片(split): InputSplit[] getSplits(JobConf job, int numSplits) throws IOException;
TextInputFormat: 处理文本格式的数据
OutputFormat: 输出
MapReduce架构
MapReduce1.x的架构
1）JobTracker: JT
作业的管理者 管理的
将作业分解成一堆的任务：Task（MapTask和ReduceTask）
将任务分派给TaskTracker运行
作业的监控、容错处理（task作业挂了，重启task的机制）
在一定的时间间隔内，JT没有收到TT的心跳信息，TT可能是挂了，TT上运行的任务会被指派到其他TT上去执行
2）TaskTracker: TT
任务的执行者 干活的
在TT上执行我们的Task（MapTask和ReduceTask）
会与JT进行交互：执行/启动/停止作业，发送心跳信息给JT
3）MapTask
自己开发的map任务交由该Task出来
解析每条记录的数据，交给自己的map方法处理
将map的输出结果写到本地磁盘（有些作业只仅有map没有reduce==>HDFS）
4）ReduceTask
将Map Task输出的数据进行读取
按照数据进行分组传给我们自己编写的reduce方法处理
输出结果写到HDFS
MapReduce编程
wordcount案例java开发
使用IDEA+Maven开发wc：
1）开发
2）编译：mvn clean package -DskipTests
3）上传到服务器：scp target/hadoop-train-1.0.jar hadoop@hadoop000:~/lib
4）运行
hadoop jar /home/hadoop/lib/hadoop-train-1.0.jar com.imooc.hadoop.mapreduce.WordCountApp hdfs://localhost:8020/hello.txt hdfs://localhost:8020/output/wc
相同的代码和脚本再次执行，会报错
security.UserGroupInformation:
PriviledgedActionException as:hadoop (auth:SIMPLE) cause:
org.apache.hadoop.mapred.FileAlreadyExistsException:
Output directory hdfs://hadoop000:8020/output/wc already exists
Exception in thread "main" org.apache.hadoop.mapred.FileAlreadyExistsException:
Output directory hdfs://hadoop000:8020/output/wc already exists
在MR中，输出文件是不能事先存在的
1）先手工通过shell的方式将输出文件夹先删除
hadoop fs -rm -r /output/wc
2) 在代码中完成自动删除功能: 推荐大家使用这种方式
Path outputPath = new Path(args[1]);
FileSystem fileSystem = FileSystem.get(configuration);
if(fileSystem.exists(outputPath)){
fileSystem.delete(outputPath, true);
System.out.println("output file exists, but is has deleted");
}
Combiner
MapReduce编程之Combiner
本地reducer;减少Map Tasks输出的数据量及数据网络传输量
hadoop jar /home/hadoop/lib/hadoop-train-1.0.jar com.imooc.hadoop.mapreduce.CombinerApp hdfs://hadoop000:8020/hello.txt hdfs://hadoop000:8020/output/wc
使用场景：
求和、次数 +
不能在求平均数 X
MapReduce编程之Partitioner
Partitioner决定MapTask输出的数据交由哪个ReduceTask处理
默认实现：分发的key的hash值对ReduceTask个数取模
Partitioner
hadoop jar /home/hadoop/lib/hadoop-train-1.0.jar com.imooc.hadoop.mapreduce.ParititonerApp hdfs://hadoop000:8020/partitioner hdfs://hadoop000:8020/output/partitioner
jobHistory