Hadoop Map/Reduce编程模型实现海量数据处理—数字求和-Hadoop学习

Hadoop Map/Reduce编程模型实现海量数据处理—数字求和

魏仁言 2010.8.24

  Map/Reduce编程模型型的原理是：利用一个输入key/value pair 集合来产生一个输出的key/value pair 集合。MapReduce
库的用户用两个函数表达这个计算：Map 和Reduce。Hadoop Map/Reduce实现主要是通过继承Mapper和Reducer两个抽象类，并实现map和reduce两个方法实现的。

Mapper

Mapper 将输入键值对(key/value pair)映射到一组中间格式的键值对集合。

Map是一类将输入记录集转换为中间格式记录集的独立任务。 这种转换的中间格式记录集不需要与输入记录集的类型一致。一个给定的输入键值对可以映射成0个或多个输出键值对。

 

输出键值对不需要与输入键值对的类型一致。一个给定的输入键值对可以映射成0个或多个输出键值对。

 

Mapper 的输出被排序后，就被划分给每个Reducer 。分块的总数目和一个作业的reduce任务的数目是一样的。用户可以通过实现自定义的 Partitioner 来控制哪个key被分配给哪个 Reducer 。

 

用户可选择通过 JobConf.setCombinerClass(Class) 指定一个combiner ，它负责对中间过程的输出进行本地的聚集，这会有助于降低从Mapper 到 Reducer 数据传输量。

 

这些被排好序的中间过程的输出结果保存的格式是(key-len, key, value-len, value)，应用程序可以通过JobConf 控制对这些中间结果是否进行压缩以及怎么压缩，使用哪种 CompressionCodec 。

 

需要多少个Map？

Map的数目通常是由输入数据的大小决定的，一般就是所有输入文件的总块（block）数。

Map正常的并行规模大致是每个节点（node）大约10到100个map，对于CPU 消耗较小的map任务可以设到300个左右。由于每个任务初始化需要一定的时间，因此，比较合理的情况是map执行的时间至少超过1分钟。

这样，如果你输入10TB的数据，每个块（block）的大小是128MB，你将需要大约82,000个map来完成任务，除非使用 setNumMapTasks(int) （注意：这里仅仅是对框架进行了一个提示(hint)，实际决定因素见这里 ）将这个数值设置得更高。

 

Reducer

Reducer 将与一个key关联的一组中间数值集归约（reduce）为一个更小的数值集。

 

用户可以通过 JobConf.setNumReduceTasks(int) 设定一个作业中reduce任务的数目。

概括地说，对Reducer 的实现者需要重写 JobConfigurable.configure(JobConf) 方法，这个方法需要传递一个JobConf 参数，目的是完成Reducer的初始化工作。然后，框架为成组的输入数据中的每个 对调用一次 reduce(WritableComparable, Iterator, OutputCollector, Reporter) 方法。之后，应用程序可以通过重写Closeable.close() 来执行相应的清理工作。

 

Reducer 有3个主要阶段：shuffle、sort和reduce。

Shuffle

Reducer 的输入就是Mapper已经排好序的输出。在这个阶段，框架通过HTTP为每个Reducer获得所有Mapper输出中与之相关的分块。

Sort

这个阶段，框架将按照key的值对Reducer 的输入进行分组 （因为不同mapper的输出中可能会有相同的key）。

Shuffle和Sort两个阶段是同时进行的；map的输出也是一边被取回一边被合并的。

 

需要多少个Reduce？

Reduce的数目建议是0.95 或1.75 乘以 (<no. of nodes > * mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum )。

用0.95，所有reduce可以在maps一完成时就立刻启动，开始传输map的输出结果。用1.75，速度快的节点可以在完成第一轮reduce任务后，可以开始第二轮，这样可以得到比较好的负载均衡的效果。

增加reduce的数目会增加整个框架的开销，但可以改善负载均衡，降低由于执行失败带来的负面影响。

上述比例因子比整体数目稍小一些是为了给框架中的推测性任务（speculative-tasks） 或失败的任务预留一些reduce的资源。

无Reducer

如果没有归约要进行，那么设置reduce任务的数目为零 是合法的。

这种情况下，map任务的输出会直接被写入由 setOutputPath(Path) 指定的输出路径。框架在把它们写入FileSystem 之前没有对它们进行排序。

 

知道了Map/Reduce相关基础知识，现在我们要做的事，就是对一个包含有海量数字的文本文件进行统计，并求出所有数字的和。

例子：对包含有1*10^6(100000)个数字文件，进行分析并求和。

文件格式：

-50 43 20 58 40 64 -95 28 61 55
38 78 -28 96 35 2 3 4 -87 22
-22 63 40 93 -58 81 72 63 93 94
-48 77 40 42 35 86 -66 43 26 70
-21 45 -14 6 21 73 96 31 -90 57

 

解决思路：

第一种方法是用Mapper读取文本文件用StringTokenizer对读取文件内的每一行的数字（Hadoop处理文本文件时，处理时是一行一行记取的）进行分隔，获取每一个数字，然后求和,再将求得的值按Key/Value格式写入Context，最后用Reducer对求得中间值进行汇总求和，得出整个文件所有数字的和。

 

第二种方法是用Mapper读取文本文件用StringTokenizer对文件内的数字进行分隔，获取每一个数字，并救出文件中该数字有多少个，在合并过程中，求出每个数字在文件中的和，最后用Reducer对求得每个数字求得的和进行汇总求和，得出整个文件所有数字的和。

 

下面就是实现的具体代码>>

第一种实现代码：

package com.metarnet.hadoop; import java.io.IOException; import java.util.StringTokenizer; 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; import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser; public class NumberSum { //对每一行数据进行分隔，并求和 public static class SumMapper extends Mapper { private Text word = new Text("sum"); private static LongWritable numValue = new LongWritable(1); public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException { StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString()); long sum = 0; while (itr.hasMoreTokens()) { String s = itr.nextToken(); long val = Long.parseLong(s); sum += val; } numValue.set(sum); context.write(word, numValue); } } // 汇总求和，输出 public static class SumReducer extends Reducer { private LongWritable result = new LongWritable(); private Text k = new Text("sum"); public void reduce(Text key, Iterable values, Context context) throws IOException, InterruptedException { long sum = 0; for (LongWritable val : values) { long v = val.get(); sum += v; } result.set(sum); context.write(k, result); } } /** * @param args * @throws Exception */ public static void main(String[] args) throws Exception { Configuration conf = new Configuration(); String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args) .getRemainingArgs(); if (otherArgs.length != 2) { System.err.println("Usage: numbersum "); System.exit(2); } Job job = new Job(conf, "number sum"); job.setJarByClass(NumberSum.class); job.setMapperClass(SumMapper.class); job.setReducerClass(SumReducer.class); job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(LongWritable.class); FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0])); FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1])); System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1); System.out.println("ok"); } }

 

第二种实现代码：

package com.metarnet.hadoop; import java.io.IOException; import java.util.StringTokenizer; 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; import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser; public class NumberSum { //对每一个数字进行分隔 public static class NumSumMapper extends Mapper { private Text word = new Text(); private static LongWritable numValue = new LongWritable(1); public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException { StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString()); long sum = 0; while (itr.hasMoreTokens()) { String s = itr.nextToken(); word.set(s); context.write(word, numValue); } } } //对每一个数字进行汇总求和 public static class SumCombiner extends Reducer { private LongWritable result = new LongWritable(); private Text k = new Text("midsum"); public void reduce(Text key, Iterable values, Context context) throws IOException, InterruptedException { long sum = 0; if (!key.toString().startsWith("midsum")) { for (LongWritable val : values) { sum += val.get(); } long kval = Long.parseLong(key.toString()); long v = kval * sum; result.set(v); context.write(k, result); } else { for (LongWritable val : values) { context.write(key, val); } } } } // 汇总求和，输出 public static class SumReducer extends Reducer { private LongWritable result = new LongWritable(); private Text k = new Text("sum"); public void reduce(Text key, Iterable values, Context context) throws IOException, InterruptedException { long sum = 0; for (LongWritable val : values) { long v = val.get(); sum += v; } result.set(sum); context.write(k, result); } } /** * @param args * @throws Exception */ public static void main(String[] args) throws Exception { Configuration conf = new Configuration(); String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args) .getRemainingArgs(); if (otherArgs.length != 2) { System.err.println("Usage: numbersum "); System.exit(2); } Job job = new Job(conf, "number sum"); job.setJarByClass(NumberSum.class); job.setMapperClass(NumSumMapper.class); job.setCombinerClass(SumCombiner.class); job.setReducerClass(SumReducer.class); job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(LongWritable.class); FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0])); FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1])); System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1); System.out.println("ok"); } }

 

第一种实现的方法相对简单，第二种实现方法用到了Combiner类，Hadoop 在 对中间求的的数值进行Combiner时，是通过递归的方式不停地对 Combiner方法进行调用，进而合并数据的。

 

从两种方法中，我们可以看出Map/Reduce的核心是在怎样对输入的数据按照何种方式是进行Key/Value分对的，分的合理对整个结果输出及算法实现有很大的影响。