分布式计算框架MapReduce

本文概述：

1、什么是MapReduce？

2、MapReduce特点

3、MapReduce不适合的场景

4、MapReduce架构

5、MapReduce容错

6、MapReduce编程模型

7、Hadoop如何实现MapReduce？

8、hadoop集群xml配置

9、Java API 编程，使用MapReduce开发WordCount

什么是MapReduce？

MapReduce是一种编程模型，其理论来自Google公司发表的三篇论文（ MapReduce，BigTable，GFS ）之一，主要应用于海量数据的并行计算。

MapReduce可以分成 Map 和 Reduce 两部分理解。

1.Map：映射过程，把一组数据按照某种Map函数映射成新的数据。

2.Reduce：归约过程，把若干组映射结果进行汇总并输出。

我们可以利用MapReduce的思想，针对每个省的人口做并行映射，统计出若干个局部结果，再把这些局部结果进行整理和汇总：

1.Map ：

以各个省为单位，多个线程并行读取不同省的人口数据，每一条记录生成一个Key-Value键值对。图中仅仅是简化了的数据。

2.Shuffle

Shuffle这个概念在前文并未提及，它的中文意思是“洗牌”。Shuffle的过程是对数据映射的排序、分组、拷贝。

3.Reduce

执行之前分组的结果，并进行汇总和输出。

需要注意的是，这里描述的Shuffle只是抽象的概念，在实际执行过程中Shuffle被分成了两部分，一部分在Map任务中完成，一部分在Reduce任务中完成

MapReduce特点：

适用于海量数据的离线处理

易于编程

良好的扩展性

高容错性

分布式计算

MapReduce不适合的场景：

实时计算

流失计算

DAG计算

MapReduce架构：

MapReduce1.x跟MapReduce2.x的对比

MapReduce容错

1）MRAppMaster：运行失败，由YARN的RM负责重新启动，默认启动次数2次

2）Map/Reduce Task

Task会周期性向MRAppMaster发送心跳，汇报运行状况

Task挂了，MRAppMaster会为task重新申请资源，然后重新执行(NM，换一个NM)，次数限制，默认4次

MapReduce编程模型

Hadoop如何实现MapReduce？

这里需要对几种实体进行解释：

HDFS :  

Hadoop的分布式文件系统，为MapReduce提供数据源和Job信息存储

Client Node : 

执行MapReduce程序的进程，用来提交MapReduce Job

JobTracker Node : 

把完整的Job拆分成若干Task，负责调度协调所有Task，相当于Master的角色

TaskTracker Node : 

负责执行由JobTracker指派的Task，相当于Worker的角色。这其中的Task分为MapTask和ReduceTask

hadoop集群mapred-site.xml配置：

mapred-site.xml

mapreduce.framework.name

yarn

Java API 编程，使用MapReduce开发WordCount

1）在pom.xml中添加mapreduce的依赖

< build >

< plugins >

< plugin >

< groupId > org.apache.maven.plugins groupId >

< artifactId > maven-compiler-plugin artifactId >

< version > 3.5.1 version >

< configuration >

< source > 1.7 source >

< target > 1.7 target >

configuration >

plugin >

plugins >

build >

2）开发代码

cfg.set( "mapred.jar" , " hdfs2-1.0-SNAPSHOT.jar" );//这里是你maven打包的路径

Job job= Job. getInstance (cfg, "word count" );

job.setMapperClass(WordMap. class );

job.setJarByClass(TextCount. class );

job.setReducerClass(WordReduce. class );

job.setOutputKeyClass(Text. class );

job.setOutputValueClass(IntWritable. class );

FileInputFormat. addInputPath (job, new Path( "file1" ));//源文件

// 判断是否有这个文件

FileSystem files = FileSystem. get (cfg);

if (files.exists( new Path( "file2" ))) {

files.delete( new Path( "file2" ), true );

}

FileOutputFormat. setOutputPath (job, new Path( "file2" ));//下载文件

System. exit (job.waitForCompletion( true ) ? 0 : 1 );

}

public static class WordMap extends Mapper{

private final Text wordKey = new Text();

private final IntWritable one = new IntWritable();

@Override

protected void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {

String line = value.toString();

String[] words = line.split( "[ \\ s+ \\ , \\ ; \\ . \\ [ \\ { \\ ( \\ ] \\ } \\ ) \\ < \\ > \\ =]{1,}" ); // 拆分一行中的所有单词

if (words!= null &&words. length > 0 ){

for (String word :

words) {

wordKey .set(word);

one .set( 1 );

context.write( wordKey , one );

}

}

}

}

public static class WordReduce extends Reducer{

@Override

protected void reduce(Text key, Iterable values, Context context) throws IOException, InterruptedException {

int sum = 0 ;

for (IntWritable n :

values) {

sum+=n.get();

}

context.write(key, new IntWritable(sum));

}

3) 修改mapreduce-site.xml

< property >

< name > mapreduce.app-submission.cross-platform name >

< value > true value >

property >

4) 使用maven进行打包

使用shell的方式进行删除操作，可以是可以的，但是个人不建议这么使用