MapReduce代码实现wordcount

https://www.cnblogs.com/huxinga/p/6939896.html
https://www.cnblogs.com/wolfblogs/p/4156403.html

1 maven环境搭建

• 下载maven包，解压到安装路径；
• 默认配置文件setting.xml是在.m2目录下获取的，如果没有会在安装路径conf目录下获取；
• 配置setting.xml，主要是本地仓库路径，及远程仓库路径：

 #本地仓库
D:\Program Files\Maven\apache-maven-3.6.1\Repository 
 #远程仓库配置   默认的远程仓库在国外，很慢
 
		 alimaven  
		 aliyun maven  
		 http://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/public/  
		 central          
 

• 使用IDE时需要同时将IDE默认的maven配置做修改适配，才可以正常使用maven；
• maven pom.xml文件，wordcount主要依赖hadoop-common, hadoop-mapreduce-client-core两个jar，pom文件如下：

    4.0.0

     
        
            
                
                    org.apache.maven.plugins
                    maven-jar-plugin
                    
                        
                            
                                WordCount
                                true
                                lib/ 
                            
                        
                        
                        
                    
                
            
        
    

    lessness  
    MapReduce
    1.0-SNAPSHOT
      

        
            org.apache.hadoop
            hadoop-common
            3.1.2
        

        
            org.apache.hadoop
            hadoop-mapreduce-client-core
            3.1.2
        

          
            org.projectlombok
            lombok
            1.16.18
            provided
        
    

2 编写MapReduce程序

实现MapReduce需要做的实际只需要实现两个函数，org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper类内的map函数，和org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer内的reduce函数，按照实际的业务在map和reduce内实现逻辑；
一个map函数或者一个reduce函数时否丢应一个task，map和reduce都是有资源管理(yarn的ResourceManger)按实际的分片量来分配的资源，那么一个map对应的时什么输入，时一个分片，还是多个分片，对应的时一个task调用多次map还是一个task调用各自独有的map。同理对reduce也有这个问题，输入reduce函数的时一个partition分块还是一个键值对
后文有简答
实际代码如下：

import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
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 {
    /**
     * 一个map函数或者一个reduce函数时否丢应一个task，map和reduce都是有资源管理(yarn的ResourceManger)按实际的分片量来分配的资源
     * 那么一个map对应的时什么输入，时一个分片，还是多个分片，对应的时一个task调用多次map还是一个task调用各自独有的map
     */
    
    //自定义的mapper，继承org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper
    public static class MyMapper extends org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper{
        /**
         * 此处的MAP相当于只做了，区分不懂的输入，对输入分组，同时将输入做映射，
         * @param key      输入的键，在本程序这个键无实际意义, 只为记录分片，由于在输入map前输入经切割为多个，此时输入map函数的时分片后的
         * @param value    输入的值，在本程序中意味这时输入的文本字符串化了
         * @param context  hadoop自定义的数据结构，采用泛型的形式，可以自定义输入输出的数据类型，在本文中为单词和出现次数的键值对
         * @throws IOException
         * @throws InterruptedException
         */
        @Override
        protected void map(LongWritable key, Text value, Mapper.Context context)
                throws IOException, InterruptedException {
            String line = value.toString();
            //split  函数是用于按指定字符（串）或正则去分割某个字符串，结果以字符串数组形式返回，这里按照"\t"来分割text文件中字符，即一个制表符，这就是为什么我在文本中用了空格分割，导致最后的结果有很大的出入。
            String[] splited = line.split("[^a-zA-Z0-9]");
            //foreach 就是 for（元素类型t 元素变量x:遍历对象obj）{引用x的java语句}
            for (String word : splited) {
                context.write(new Text(word), new LongWritable(1));
            }
        }
    }

    public static class MyReducer extends org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer{

        /**
         * 在shuffle阶段，将Map的键值对对相同键值的做了合并，同时对输入按照键排序；
         * reduce阶段每次输入的都是一个键值对
         * @param k2   输入的键，对应为单词和出现次数的迭代器，且迭代器值为1
         * @param v2s  单词出现次数的迭代器，在本程序中，值为1
         * @param context 同上文Map，此处按道理不用在入参处定义，可以作为返回值来处理。
         * @throws IOException
         * @throws InterruptedException
         */
        @Override
        protected void reduce(Text k2, Iterable v2s,
                              Reducer.Context context) throws IOException, InterruptedException {
            //由于做了shufft, 相同的键的值合并为迭代器，并且按键排序了
            long count = 0L;
            for (LongWritable v2 : v2s) {
                count += v2.get();
            }
            LongWritable v3 = new LongWritable(count);
            context.write(k2, v3);
        }
    }

    //客户端代码，写完交给ResourceManager框架去执行
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        /**
         * 运行mapreduce程序前都要初始化Configuration，该类主要是读取mapreduce系统配置信息，这些信息包括hdfs还有mapreduce，
         * 也就是安装hadoop时候的配置文件例如：core-site.xml、hdfs-site.xml和mapred-site.xml等等文件里的信息，
         * 我们开发mapreduce时候只是在填空，在map函数和reduce函数里编写实际进行的业务逻辑，
         * 其它的工作都是交给mapreduce框架自己操作的，但是至少我们要告诉它怎么操作啊，
         * 比如hdfs在哪里啊，mapreduce的jobstracker在哪里啊，而这些信息就在conf包下的配置文件里。
         * https://www.cnblogs.com/wolfblogs/p/4156403.html
         */
        Configuration conf = new Configuration();   //获取hadoop配置信息，此处也可以自定义写入配置参数
        conf.setInt("", 1);
        Job job = Job.getInstance(conf, WordCount.class.getSimpleName());
        // 打成jar执行
        job.setJarByClass(WordCount.class);

        //数据在哪里？
        FileInputFormat.setInputPaths(job, args[0]);
        //使用哪个mapper处理输入的数据？
        job.setMapperClass(MyMapper.class);
        //map输出的数据类型是什么？
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(LongWritable.class);

        //使用哪个reducer处理输入的数据？
        job.setReducerClass(MyReducer.class);
        //reduce输出的数据类型是什么？
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(LongWritable.class);
        //数据输出到哪里？
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));

        //交给yarn去执行，直到执行结束才退出本程序, 此处应该时按照实际hadoop环境配置决定怎么执行的
        job.waitForCompletion(true);
    }
}

3 mapreduce原理详解

首先讲讲物理实体，参入mapreduce作业执行涉及4个独立的实体：
客户端（client）：编写mapreduce程序，配置作业，提交作业，这就是程序员完成的工作；
JobTracker：初始化作业，分配作业，与TaskTracker通信，协调整个作业的执行，对应于yarn的ResourceManager；
TaskTracker：保持与JobTracker的通信，在分配的数据片段上执行Map或Reduce任务，TaskTracker和JobTracker的不同有个很重要的方面，就是在执行任务时候TaskTracker可以有n多个，JobTracker则只会有一个（JobTracker只能有一个就和hdfs里namenode一样存在单点故障，我会在后面的mapreduce的相关问题里讲到这个问题的）
Hdfs：保存作业的数据、配置信息等等，最后的结果也是保存在hdfs上面，输入输出都是在hdfs内的，但是也可以在本地文件系统下运行，这样就存放在本地文件系统下。

MapReduce的运行机制：
首先是客户端要编写好mapreduce程序，配置好mapreduce的作业也就是job，接下来就是提交job了，提交job是提交到JobTracker上的，这个时候JobTracker就会构建这个job，具体就是分配一个新的job任务的ID值，接下来它会做检查操作，这个检查就是确定输出目录是否存在，如果存在那么job就不能正常运行下去，JobTracker会抛出错误给客户端，接下来还要检查输入目录是否存在，如果不存在同样抛出错误，如果存在JobTracker会根据输入计算输入分片（Input Split），如果分片计算不出来也会抛出错误，至于输入分片后面会做讲解的，这些都做好了JobTracker就会配置Job需要的资源了。分配好资源后，JobTracker就会初始化作业，初始化主要做的是将Job放入一个内部的队列，让配置好的作业调度器能调度到这个作业，作业调度器会初始化这个job，初始化就是创建一个正在运行的job对象（封装任务和记录信息），以便JobTracker跟踪job的状态和进程。
初始化完毕后，作业调度器会获取输入分片信息（input split），每个分片创建一个map任务。接下来就是任务分配了，这个时候tasktracker会运行一个简单的循环机制定期发送心跳给jobtracker，心跳间隔是5秒，程序员可以配置这个时间，心跳就是jobtracker和tasktracker沟通的桥梁，通过心跳，jobtracker可以监控tasktracker是否存活，也可以获取tasktracker处理的状态和问题，同时tasktracker也可以通过心跳里的返回值获取jobtracker给它的操作指令。任务分配好后就是执行任务了。在任务执行时候jobtracker可以通过心跳机制监控tasktracker的状态和进度，同时也能计算出整个job的状态和进度，而tasktracker也可以本地监控自己的状态和进度。当jobtracker获得了最后一个完成指定任务的tasktracker操作成功的通知时候，jobtracker会把整个job状态置为成功，然后当客户端查询job运行状态时候（注意：这个是异步操作），客户端会查到job完成的通知的。如果job中途失败，mapreduce也会有相应机制处理，一般而言如果不是程序员程序本身有bug，mapreduce错误处理机制都能保证提交的job能正常完成。
下面我从逻辑实体的角度讲解mapreduce运行机制，这些按照时间顺序包括：输入分片（input split）、map阶段、combiner阶段、shuffle阶段和reduce阶段。

1. 输入分片（input split）：在进行map计算之前，mapreduce会根据输入文件计算输入分片（input split），每个输入分片（input split）针对一个map任务，输入分片（input split）存储的并非数据本身，而是一个分片长度和一个记录数据的位置的数组，输入分片（input split）往往和hdfs的block（块）关系很密切，假如我们设定hdfs的块的大小是64mb，如果我们输入有三个文件，大小分别是3mb、65mb和127mb，那么mapreduce会把3mb文件分为一个输入分片（input split），65mb则是两个输入分片（input split）而127mb也是两个输入分片（input split），换句话说我们如果在map计算前做输入分片调整，例如合并小文件，那么就会有5个map任务将执行，而且每个map执行的数据大小不均，这个也是mapreduce优化计算的一个关键点。
2. map阶段：就是程序员编写好的map函数了，因此map函数效率相对好控制，而且一般map操作都是本地化操作也就是在数据存储节点上进行；
3. combiner阶段：combiner阶段是程序员可以选择的，combiner其实也是一种reduce操作，因此我们看见WordCount类里是用reduce进行加载的。Combiner是一个本地化的reduce操作，它是map运算的后续操作，主要是在map计算出中间文件前做一个简单的合并重复key值的操作，例如我们对文件里的单词频率做统计，map计算时候如果碰到一个hadoop的单词就会记录为1，但是这篇文章里hadoop可能会出现n多次，那么map输出文件冗余就会很多，因此在reduce计算前对相同的key做一个合并操作，那么文件会变小，这样就提高了宽带的传输效率，毕竟hadoop计算力宽带资源往往是计算的瓶颈也是最为宝贵的资源，但是combiner操作是有风险的，使用它的原则是combiner的输入不会影响到reduce计算的最终输入，例如：如果计算只是求总数，最大值，最小值可以使用combiner，但是做平均值计算使用combiner的话，最终的reduce计算结果就会出错。
4. shuffle阶段：将map的输出作为reduce的输入的过程就是shuffle了，这个是mapreduce优化的重点地方。这里我不讲怎么优化shuffle阶段，讲讲shuffle阶段的原理，因为大部分的书籍里都没讲清楚shuffle阶段。Shuffle一开始就是map阶段做输出操作，一般mapreduce计算的都是海量数据，map输出时候不可能把所有文件都放到内存操作，因此map写入磁盘的过程十分的复杂，更何况map输出时候要对结果进行排序，内存开销是很大的，map在做输出时候会在内存里开启一个环形内存缓冲区，这个缓冲区专门用来输出的，默认大小是100mb，并且在配置文件里为这个缓冲区设定了一个阀值，默认是0.80（这个大小和阀值都是可以在配置文件里进行配置的），同时map还会为输出操作启动一个守护线程，如果缓冲区的内存达到了阀值的80%时候，这个守护线程就会把内容写到磁盘上，这个过程叫spill，另外的20%内存可以继续写入要写进磁盘的数据，写入磁盘和写入内存操作是互不干扰的，如果缓存区被撑满了，那么map就会阻塞写入内存的操作，让写入磁盘操作完成后再继续执行写入内存操作，前面我讲到写入磁盘前会有个排序操作，这个是在写入磁盘操作时候进行，不是在写入内存时候进行的，如果我们定义了combiner函数，那么排序前还会执行combiner操作。
每次spilt操作也就是写入磁盘操作时候就会写一个溢出文件，也就是说在做map输出有几次spill就会产生多少个溢出文件，等map输出全部做完后，map会合并这些输出文件。这个过程里还会有一个Partitioner操作，对于这个操作很多人都很迷糊，其实Partitioner操作和map阶段的输入分片（Input split）很像，一个Partitioner对应一个reduce作业，如果我们mapreduce操作只有一个reduce操作，那么Partitioner就只有一个，如果我们有多个reduce操作，那么Partitioner对应的就会有多个，Partitioner因此就是reduce的输入分片，这个程序员可以编程控制，主要是根据实际key和value的值，根据实际业务类型或者为了更好的reduce负载均衡要求进行，这是提高reduce效率的一个关键所在。到了reduce阶段就是合并map输出文件了，Partitioner会找到对应的map输出文件，然后进行复制操作，复制操作时reduce会开启几个复制线程，这些线程默认个数是5个，程序员也可以在配置文件更改复制线程的个数，这个复制过程和map写入磁盘过程类似，也有阀值和内存大小，阀值一样可以在配置文件里配置，而内存大小是直接使用reduce的tasktracker的内存大小，复制时候reduce还会进行排序操作和合并文件操作，这些操作完了就会进行reduce计算了。
5. reduce阶段：和map函数一样也是程序员编写的，最终结果是存储在hdfs上的。

4 Hadoop实际任务调度，及数据在集群内的流转

TODO

5 Mapreduce的相关问题

① jobtracker的单点故障：jobtracker和hdfs的namenode一样也存在单点故障，单点故障一直是hadoop被人诟病的大问题，为什么hadoop的做的文件系统和mapreduce计算框架都是高容错的，但是最重要的管理节点的故障机制却如此不好，我认为主要是namenode和jobtracker在实际运行中都是在内存操作，而做到内存的容错就比较复杂了，只有当内存数据被持久化后容错才好做，namenode和jobtracker都可以备份自己持久化的文件，但是这个持久化都会有延迟，因此真的出故障，任然不能整体恢复，另外hadoop框架里包含zookeeper框架，zookeeper可以结合jobtracker，用几台机器同时部署jobtracker，保证一台出故障，有一台马上能补充上，不过这种方式也没法恢复正在跑的mapreduce任务。

② 做mapreduce计算时候的输入输出检查：输出一般是一个文件夹，而且该文件夹是不能存在，而且这个检查做的很早，当我们提交job时候就会进行，mapreduce之所以这么设计是保证数据可靠性，如果输出目录存在reduce就搞不清楚你到底是要追加还是覆盖，不管是追加和覆盖操作都会有可能导致最终结果出问题，mapreduce是做海量数据计算，一个生产计算的成本很高，例如一个job完全执行完可能要几个小时，因此一切影响错误的情况mapreduce是零容忍的。

③ Mapreduce的输入输出流：还有一个InputFormat和OutputFormat，我们在编写map函数时候发现map方法的参数是直接操作行数据，没有牵涉到InputFormat，这些事情在我们new Path时候mapreduce计算框架帮我们做好了，而OutputFormat也是reduce帮我们做好了，我们使用什么样的输入文件，就要调用什么样的InputFormat，InputFormat是和我们输入的文件类型相关的，mapreduce里常用的InputFormat有FileInputFormat普通文本文件，SequenceFileInputFormat是指hadoop的序列化文件，另外还有KeyValueTextInputFormat。OutputFormat就是我们想最终存储到hdfs系统上的文件格式了，这个根据你需要定义了，hadoop有支持很多文件格式。