MapReduce算法并行处理单词种类的数量

一、MapReduce简介

1.1 MapReduce编程模型

MapReduce采用”分而治之”的思想，把对大规模数据集的操作，分发给一个主节点管理下的各个分节点共同完成，然后通过整合各个节点的中间结果，得到最终结果。简单地说，MapReduce就是”任务的分解与结果的汇总”。

在Hadoop中，用于执行MapReduce任务的机器角色有两个：

• JobTracker用于调度工作的，一个Hadoop集群中只有一个JobTracker，位于master。
• TaskTracker用于执行工作，位于各slave上。

在分布式计算中，MapReduce框架负责处理了并行编程中分布式存储、工作调度、负载均衡、容错均衡、容错处理以及网络通信等复杂问题，把处理过程高度抽象为两个函数：map和reduce，map负责把任务分解成多个任务，reduce负责把分解后多任务处理的结果汇总起来。

需要注意的是，用MapReduce来处理的数据集（或任务）必须具备这样的特点：待处理的数据集可以分解成许多小的数据集，而且每一个小数据集都可以完全并行地进行处理。

1.2 MapReduce工作过程

对于一个MR任务，它的输入、输出以及中间结果都是键值对：

• Map： ——> list()
• Reduce： ——> list()

MR程序的执行过程主要分为三步：Map阶段、Shuffle阶段、Reduce阶段，如下图：

1. Map阶段

   • 分片（Split）：map阶段的输入通常是HDFS上文件，在运行Mapper前，FileInputFormat会将输入文件分割成多个split ——1个split至少包含1个HDFS的Block（默认为64M）；然后每一个分片运行一个map进行处理。

   • 执行（Map）：对输入分片中的每个键值对调用map()函数进行运算，然后输出一个结果键值对。

     • Partitioner：对map()的输出进行partition，即根据key或value及reduce的数量来决定当前的这对键值对最终应该交由哪个reduce处理。默认是对key哈希后再以reduce task数量取模，默认的取模方式只是为了避免数据倾斜。然后该key/value对以及partitionIdx的结果都会被写入环形缓冲区。

   • 溢写（Spill）：map输出写在内存中的环形缓冲区，默认当缓冲区满80%，启动溢写线程，将缓冲的数据写出到磁盘。

     • Sort：在溢写到磁盘之前，使用快排对缓冲区数据按照partitionIdx, key排序。（每个partitionIdx表示一个分区，一个分区对应一个reduce）
     • Combiner：如果设置了Combiner，那么在Sort之后，还会对具有相同key的键值对进行合并，减少溢写到磁盘的数据量。

   • 合并（Merge）：溢写可能会生成多个文件，这时需要将多个文件合并成一个文件。合并的过程中会不断地进行 sort & combine 操作，最后合并成了一个已分区且已排序的文件。

2. Shuffle阶段：广义上Shuffle阶段横跨Map端和Reduce端，在Map端包括Spill过程，在Reduce端包括copy和merge/sort过程。通常认为Shuffle阶段就是将map的输出作为reduce的输入的过程

   • Copy过程：Reduce端启动一些copy线程，通过HTTP方式将map端输出文件中属于自己的部分拉取到本地。Reduce会从多个map端拉取数据，并且每个map的数据都是有序的。

   • Merge过程：Copy过来的数据会先放入内存缓冲区中，这里的缓冲区比较大；当缓冲区数据量达到一定阈值时，将数据溢写到磁盘（与map端类似，溢写过程会执行 sort & combine）。如果生成了多个溢写文件，它们会被merge成一个有序的最终文件。这个过程也会不停地执行 sort & combine 操作。

3. Reduce阶段：Shuffle阶段最终生成了一个有序的文件作为Reduce的输入，对于该文件中的每一个键值对调用reduce()方法，并将结果写到HDFS。

二.一个用MapReduce算法实现的单词处理程序

     MyMapper.java(Map部分)

package haige;

import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

public class MyMapper extends Mapper {
  private final static IntWritable one=new IntWritable();
  private Text word=new Text();
  @Override
  public void map(Object key, Text value,Context context) throws IOException,InterruptedException{
	// TODO Auto-generated method stub
	StringTokenizer itr=new StringTokenizer(value.toString());
	while(itr.hasMoreTokens()){
		word.set(itr.nextToken());
		context.write(word, one);
	}
}
  
}

MyReducer.java(Reduce部分)

package haige;

import java.io.IOException;

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

public class MyReducer extends Reducer {
	private IntWritable result=new IntWritable();

	@Override
	protected void reduce(Text key, Iterable values,Context context) throws IOException, InterruptedException {
		// TODO Auto-generated method stub
		int sum=0;
		for(IntWritable val : values){
			sum+=val.get();
		}
		result.set(sum);
		context.write(key,result);
	}
	
}
   

WordCount.java(Main函数)

package haige;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;

import com.sun.jersey.core.impl.provider.entity.XMLJAXBElementProvider.Text;

public class WordCount {
	public static void main(String[] args)throws Exception {
		// TODO Auto-generated method stub
		Configuration conf =new Configuration();
		String [] otherArgs= new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();
		if(otherArgs.length!=2){
			System.err.println("Usage: wordcount ");
			System.exit(2);
		}
		Job job=new Job(conf, "word count");  //设置环境参数
		job.setJarByClass(WordCount.class);   
		job.setMapperClass(MyMapper.class);    //添加MyMapper类
		job.setReducerClass(MyReducer.class);  //添加MyReducer类
		job.setOutputKeyClass(Text.class);     //设置输出类型(键值)
		job.setOutputValueClass(IntWritable.class);  //设置输出类型(键值)
		FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));  //设置输入文件
		FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));  //设置输出文件
		System.exit(job.waitForCompletion(true)?0:1);
	}
}

配置文件

core-site.xml

    
        hadoop.tmp.dir
        file:/usr/java/hadoop/tmp
        Abase for other temporary directories.
    
    
        fs.default.name
        hdfs://localhost:9000
    

hdfs-site.xml

  
        dfs.replication
        1
  
  
      dfs.namenode.name.dir
      file:/usr/java/hadoop/tmp/dfs/name
  
  
      dfs.datanode.data.dir
      file:/usr/java/hadoop/tmp/dfs/data
  
     
       
    dfs.permissions   
    false   
   

接着在DFS Location或输出的日志文件可以看到输出的output文件