MapReduce代码实现1
三：MapReduce 是一种分布式计算模型。
Mapreduce
框架有默认实现，程序员只需要覆盖map()
和reduce()
两个函数。
MapReduce
的执行流程
1.Map Task
（以一个入门例子的单词计数为例，两行一定行是hello word
第二行是hello you
中间是制表符）
1.1
读取：框架调用InputFormat
类的子类读取HDFS
中文件数据，把文件转换为InputSplit
。默认，文件的一个block
对应一个InputSplit
，一个InputSplit
对应一个map task
。
一个InputSplit
中的数据会被RecordReader
解析成
。默认，InputSplit
中的一行解析成一个
。默认，v1
表示一行的内容，k1
表示偏移量。读取的结果是<0,helloword>
和<10,hello you> 10
是第二行的起始偏移量，这两个是
1.2map
：框架调用Mapper
类中的map(k1,v1)
方法，接收
，输出
。有多少个
，map()
会被执行多少次。输出
是
程序员可以覆盖map()
，实现自己的业务逻辑。
1.3
分区：框架对map
的输出进行分区。分区的目的是确定哪些
进入哪个reduce task
。默认，只有一个分区。可以手动设置（0
，1
，2
等后面会涉及到）
1.4
排序分组：框架对不同分区中的
进行排序、分组。
排序是按照k2
进行排序。结果是
分组指的是相同k2
的v2
分到一个组中。分组不会减少
的数量。
1.5combiner
：可以在map task
中对
执行reduce
归约。，1}>
1.6
写入本地：框架对map
的输出写入到linux
本地磁盘。
2.Reduce Task
2.1shuffle
：框架根据map
不同的分区中的数据，通过网络copy
到不同的reduce
节点。
2.2
合并排序分组：每个reduce
会把多个map
传来的
进行合并、排序、分组。
2.3reduce
：框架调用reduce(k2,v2s)
。有多少个分组，就会执行多少次reduce
函数。
2.4
写入HDFS
：框架对reduce
的输出写入到HDFS
中。
单词计数代码示例
：
package mp.wordcount;
import java.io.IOException;
importorg.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;
importorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
importorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
/**
*
*--------------------------------------------
*
原始数据
*hello you
*hello me
*---------------------
*
结果如下
*hello 2
* me 1
*you 1
*
*-------------------------------------------------------------
*
*
*/
public class HelloWordCountApp2 {
/**
*
驱动代码
* @param args
* @throws Exception
*/
publicstatic void main(String[] args) throws Exception {
//
从命令行传入输入路径
StringinputPath = args[0];
//
从命令行传入输出目录
PathoutputDir = new Path(args[1]);
Configurationconf = new Configuration();
//
表示job
名称，可以自定义，一般是类名
StringjobName = HelloWordCountApp2.class.getSimpleName();
//
把所有的相关内容都封装到job
中
Jobjob = Job.getInstance(conf, jobName);
//
打成jar
运行必备代码
job.setJarByClass(HelloWordCountApp2.class);
//
设置输入路径
FileInputFormat.setInputPaths(job,inputPath);
//
设置输出目录
FileOutputFormat.setOutputPath(job,outputDir);
//
设置自定义mapper
类
job.setMapperClass(HelloWordCountMapper.class);
//
指定k2,v2
类型
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(LongWritable.class);
//
设置自定义reduce
类
job.setReducerClass(HelloWordCountReducer.class);
//
指定k3
，v3
类型
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(LongWritable.class);
//
提交给yarn
运行，等待结束
job.waitForCompletion(true);
}
/**
* map
过程。
*
在这里，程序员继承Mapper
，覆盖map(...)
方法。
*
该类在运行的时候，称作map task
，是一个java
进程。
*----------------------------------------------------
* map()
全部执行完后，产生的
有4
个，即
。
*
排序后是
。
*
分组后是
。
*
*
*/
publicstatic class HelloWordCountMapper extends Mapper{
Textk2 = new Text();
LongWritablev2 = new LongWritable();
/**
*
前面已经有拆分完成的
。调用map()
一次方法，就处理一个
对。
*
*
在map()
方法，拆分每一行，得到每个单词，每个单词(
不是每个不同的单词)
的出现次数是1
。
*
构造
，k2
表示单词，v2
表示出现次数1
。
*/
@Override
protectedvoid map(LongWritable key, Text value, Mapper.Context context)
throwsIOException, InterruptedException {
//
因为要对每行内容做拆分，需要调用String.split()
，所以需要把Text
转行成String
。
Stringline = value.toString();
//
拆分每行内容，结果是单词的数组
String[]splited = line.split("\t");
//
循环数组，取每个单词。在for
循环中构造
for(String word : splited) {
k2.set(word);
v2.set(1L);
//
把
写出去，相当于调用return
语句
context.write(k2,v2);
}
}
}
/**
* reduce
过程
*
* reduce
端接收的是map
的输出，即4
个
，3
个分组。
*
在reduce
执行之前，reduce
端合并、排序、分组
。
*
在reduce()
调用之前，有3
个分组，即
*
一次reduce()
执行，处理1
个分组。所以说，执行3
次reduce()
。
* ------------------------------------------------------------------
* reduce task
执行结束后，框架会把reduce
输出的
写入到HDFS
中
*
*/
publicstatic class HelloWordCountReducer extends Reducer{
LongWritablev3 = new LongWritable();
/**
* k2
表示每个不同的单词
* v2s
表示每个不同的单词的出现次数
*
在reduce()
中，只需要汇总v2s
中的出现次数就行。
*/
@Override
protectedvoid reduce(Text k2, Iterable v2s,
Reducer.Context context) throws IOException,InterruptedException {
//sum
表示当前单词k2
出现的总次数
longsum = 0L;
for(LongWritable v2 : v2s) {
sum+= v2.get();
}
//k3
表示当前不同的单词，与k2
含义相同
v3.set(sum);
context.write(k2,v3);
}
}
}
打成jar
包在hdfs
中执行yarn jar jar
包名 /hello /out
/hello
就是要统计的单词文本，是上传到hdfs
上的
；/out
输出路径，如果已存在可以删除，也可在代码中删除
执行结果：
代码中用到序列化
Hadoop
的序列化格式：Writable
hadoop
序列化的目的是什么？
mapreduce
运行过程中，产生大量的磁盘io
和网络io
。序列化性能的差异，会对job
的运行效率产生非常大的影响。因此，高效率的序列化机制可以提高效率。
部分代码类方法解析
1.InputFormat
里面有2
个方法，一个是getSplits()
，一个是createRecordReader()
。
在执行mapreduce
之前，原始数据被分割成若干split
，每个split
作为一个
map任务的输入。每一个InputSplit都有一个RecordReader，作用是把InputSplit中的数据解析成Record，即.TextInputFormat中的RecordReader是LineRecordReader，每一行解析成一个。其中，k1表示偏移量，v1表示行文本内容
FileInputFormat
类中分析了getSplits()
。
TextInputFormat
类是MR
默认的输入处理类。主要分析的是LineRecordReader
。
Maper
类的源代码中，有setup
、cleanup
、map
、run
四个重要的方法。
2.SequenceFileInputFormat
专门处理类型是SequenceFile
格式的输入文件。
如果是大量的小文件作为输入文件，那么会产生大量的map task
。
如果把大量的小文件转换为SequenceFile
格式，那么会产生非常少的maptask
。
如果SequenceFile
使用压缩，那么maptask
执行时间会更短。
job.setInputFormatClass(SequenceFileInputFormat.class);
3.CombineFileInputFormat
作用是把大量的小文件交给一个map task
。
在这里，输入依然是小文件，但是会由非常少的map task
运行。
job.setInputFormatClass(CombineSmallFilesInputFormat.class);
--------------------------------------------------------------------------------------
4.OutputFormat
里面有个很重要的类，叫做RecordWriter
。
5.
使用MultipleOutputs
可以自定义输出的文件名。
---------------------------------------------------------------------------------------
6.
在map task
或者reduce task
中使用第三方的jar
包。
首先把第三方jar
包上传到hdfs
中，然后调用job.addArchiveToClasspath(...)
7.
分区partitioiner
默认的分区是1
个，分区的实现是HashPartitioner
。
什么时候用到分区？当需要把不同的数据按照不同的类型输出时，使用分区，例如不同的省份的安电话区号分别输出到不同的文件中。自定义分区类继承
HashPartitioner
例如extends
HashPartitioner
覆盖
getPartition
方法（方法内根据业务实现分区）。
job.setPartitionClass(.....)
job.setNumReduceTasks(...)
8.
归约combiner
发生在map
端的reduce
操作。
作用是减少map
端的输出，减少shuffle
过程中网络传输的数据量，提高作业的执行效率。
combiner
仅仅是单个map task
的reduce
，没有对全部map
的输出做reduce
。
job.setCombinerClass(....)
9.
排序sort
（见下面代码）
两种比较方式，一种是调用k2
的compareTo(...)
完成比较，第二种是自定义类extendsWritableComparator
job.setSortComparatorClass(....)
注意：extendsWritableComparator
的子类一定要有个无参构造方法，在该构造方法中，调用父类的有2
个参数的构造方法。
10.
分组grouping
（例如日志采集中不同主机的操作记录，可以按照主机ip
分组做其他处理）
当排序逻辑与分组逻辑不一样时，就需要自定义分组。自定义类extends WritableComparator
job.setGroupingComparatorClass(...)
对于排序 示例代码
例如需求对列排序如果第一行相同按照第二行大小排序
1 2
2 1
1 1
2 2
1 3
要求输出结果
1 1
1 2
1 3
2 1
2 2
思路
一将第一列数和第二列数
封装到自定义的一个类TwoInt
中进行
自定义排序CustomSortComparator extends WritableComparator
思路二按照 k2
排序
方法1
：
import java.io.DataInput;
import java.io.DataOutput;
import java.io.IOException;
importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
importorg.apache.hadoop.io.WritableComparable;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
importorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
importorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
/**
*
利用k2
的compareTo()
实现排序
*
*
*/
public class SortApp1 {
/**
*
驱动代码
* @param args
* @throws Exception
*/
publicstatic void main(String[] args) throws Exception {
//
从命令行传入输入路径
StringinputPath = args[0];
//
从命令行传入输出目录
PathoutputDir = new Path(args[1]);
//reduce
数量
IntegernumReduceTasks = Integer.parseInt(args[2]==null?"1":args[2]);
Configurationconf = new Configuration();
outputDir.getFileSystem(conf).delete(outputDir,true);
//
表示job
名称，可以自定义，一般是类名
StringjobName = SortApp1.class.getSimpleName();
//
把所有的相关内容都封装到job
中
Jobjob = Job.getInstance(conf, jobName);
//
打成jar
运行必备代码
job.setJarByClass(SortApp1.class);
//
设置输入路径
FileInputFormat.setInputPaths(job,inputPath);
//
设置输出目录
FileOutputFormat.setOutputPath(job,outputDir);
//
设置自定义mapper
类
job.setMapperClass(SortMapper.class);
//
指定k2,v2
类型
job.setMapOutputKeyClass(TwoInt.class);
job.setMapOutputValueClass(NullWritable.class);
job.setNumReduceTasks(numReduceTasks);
//
设置自定义reduce
类
job.setReducerClass(SortReducer.class);
//
指定k3
，v3
类型
job.setOutputKeyClass(TwoInt.class);
job.setOutputValueClass(NullWritable.class);
//
提交给yarn
运行，等待结束
job.waitForCompletion(true);
}
publicstatic class SortMapper extends Mapper{
TwoIntk2 = new TwoInt();
@Override
protectedvoid map(LongWritable key, Text value,
Mapper.Context context)
throwsIOException, InterruptedException {
Stringline = value.toString();
String[]splited = line.split("\t");
k2.set(Integer.parseInt(splited[0]),Integer.parseInt(splited[1]));
context.write(k2,NullWritable.get());
}
}
publicstatic class SortReducer extends Reducer{
@Override
protectedvoid reduce(TwoInt k2, Iterable v2s,
Reducer.Context context)
throwsIOException, InterruptedException {
context.write(k2,NullWritable.get());
}
}
publicstatic class TwoInt implements WritableComparable{
privateInteger first;
privateInteger second;
publicTwoInt() {
super();
}
publicvoid set(Integer first, Integer second) {
this.first= first;
this.second= second;
}
publicvoid write(DataOutput out) throws IOException {
out.writeInt(this.first);
out.writeInt(this.second);
}
publicvoid readFields(DataInput in) throws IOException {
this.first=in.readInt();
this.second= in.readInt();
}
publicint compareTo(TwoInt o) {
intret1 = first.compareTo(o.getFirst());
if(ret1==0){
returnsecond.compareTo(o.getSecond());
}else{
returnret1;
}
}
publicInteger getFirst() {
returnfirst;
}
publicvoid setFirst(Integer first) {
this.first= first;
}
publicInteger getSecond() {
returnsecond;
}
publicvoid setSecond(Integer second) {
this.second= second;
}
@Override
publicint hashCode() {
finalint prime = 31;
intresult = 1;
result= prime * result + ((first == null) ? 0 : first.hashCode());
result= prime * result + ((second == null) ? 0 : second.hashCode());
returnresult;
}
@Override
publicboolean equals(Object obj) {
if(this == obj)
returntrue;
if(obj == null)
returnfalse;
if(getClass() != obj.getClass())
returnfalse;
TwoIntother = (TwoInt) obj;
if(first == null) {
if(other.first != null)
returnfalse;
}else if (!first.equals(other.first))
returnfalse;
if(second == null) {
if(other.second != null)
returnfalse;
}else if (!second.equals(other.second))
returnfalse;
returntrue;
}
@Override
publicString toString() {
returnfirst + "\t" + second;
}
}
}
方法2
：
import java.io.DataInput;
import java.io.DataOutput;
import java.io.IOException;
importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
importorg.apache.hadoop.io.WritableComparable;
importorg.apache.hadoop.io.WritableComparator;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
importorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
importorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
/**
*
自定义sort
类，实现k2
的排序
*
*
*/
public class SortApp2 {
/**
*
驱动代码
* @param args
* @throws Exception
*/
publicstatic void main(String[] args) throws Exception {
//
从命令行传入输入路径
StringinputPath = args[0];
//
从命令行传入输出目录
PathoutputDir = new Path(args[1]);
//reduce
数量
IntegernumReduceTasks = Integer.parseInt(args[2]==null?"1":args[2]);
Configurationconf = new Configuration();
outputDir.getFileSystem(conf).delete(outputDir,true);
//
表示job
名称，可以自定义，一般是类名
StringjobName = SortApp2.class.getSimpleName();
//
把所有的相关内容都封装到job
中
Jobjob = Job.getInstance(conf, jobName);
//
打成jar
运行必备代码
job.setJarByClass(SortApp2.class);
//
设置输入路径
FileInputFormat.setInputPaths(job,inputPath);
//
设置输出目录
FileOutputFormat.setOutputPath(job,outputDir);
//
设置自定义mapper
类
job.setMapperClass(SortMapper.class);
//
指定k2,v2
类型
job.setMapOutputKeyClass(TwoInt.class);
job.setMapOutputValueClass(NullWritable.class);
//
自定义比较类
job.setSortComparatorClass(CustomSortComparator.class);
job.setNumReduceTasks(numReduceTasks);
//
设置自定义reduce
类
job.setReducerClass(SortReducer.class);
//
指定k3
，v3
类型
job.setOutputKeyClass(TwoInt.class);
job.setOutputValueClass(NullWritable.class);
//
提交给yarn
运行，等待结束
job.waitForCompletion(true);
}
publicstatic class SortMapper extends Mapper{
TwoIntk2 = new TwoInt();
@Override
protectedvoid map(LongWritable key, Text value,
Mapper.Context context)
throwsIOException, InterruptedException {
Stringline = value.toString();
String[]splited = line.split("\t");
k2.set(Integer.parseInt(splited[0]),Integer.parseInt(splited[1]));
context.write(k2,NullWritable.get());
}
}
publicstatic class SortReducer extends Reducer{
@Override
protectedvoid reduce(TwoInt k2, Iterable v2s,
Reducer.Context context)
throwsIOException, InterruptedException {
context.write(k2,NullWritable.get());
}
}
publicstatic class CustomSortComparator extends WritableComparator{
/**
*
必须有无参构造方法，在方法内部，调用父类的含有2
个形参的构造方法。
*
父类构造方法的第二个参数为true
*/
publicCustomSortComparator() {
super(TwoInt.class,true);
}
@Override
publicint compare(WritableComparable a, WritableComparable b) {
TwoIntaa = (TwoInt) a;
TwoIntbb = (TwoInt) b;
intret1 = aa.getFirst().compareTo(bb.getFirst());
if(ret1==0){
returnaa.getSecond().compareTo(bb.getSecond());
}else{
returnret1;
}
}
}
publicstatic class TwoInt implements WritableComparable{
privateInteger first;
privateInteger second;
publicTwoInt() {
super();
}
publicvoid set(Integer first, Integer second) {
this.first= first;
this.second= second;
}
publicvoid write(DataOutput out) throws IOException {
out.writeInt(this.first);
out.writeInt(this.second);
}
publicvoid readFields(DataInput in) throws IOException {
this.first=in.readInt();
this.second= in.readInt();
}
publicint compareTo(TwoInt o) {
return0;
}
publicInteger getFirst() {
returnfirst;
}
publicvoid setFirst(Integer first) {
this.first= first;
}
publicInteger getSecond() {
returnsecond;
}
publicvoid setSecond(Integer second) {
this.second= second;
}
@Override
publicint hashCode() {
finalint prime = 31;
intresult = 1;
result= prime * result + ((first == null) ? 0 : first.hashCode());
result= prime * result + ((second == null) ? 0 : second.hashCode());
returnresult;
}
@Override
publicboolean equals(Object obj) {
if(this == obj)
returntrue;
if(obj == null)
returnfalse;
if(getClass() != obj.getClass())
returnfalse;
TwoIntother = (TwoInt) obj;
if(first == null) {
if(other.first != null)
returnfalse;
}else if (!first.equals(other.first))
returnfalse;
if(second == null) {
if(other.second != null)
returnfalse;
}else if (!second.equals(other.second))
returnfalse;
returntrue;
}
@Override
publicString toString() {
returnfirst + "\t" + second;
}
}
}
；
运行结果:
补充：在map 和reduce之间有个shuffle过程，可以简单的理解shuffle是将map的输出传到reduce中去。核心思想是：map中有个内存缓存区，存储着mapd的输出，存满了就写到文件中，所以的map都记录完了，就把产生的所有文件合并到一个文件中。reduce通过http得到map输出文件。