MapReduce

一.mapreduce框架的设计思想：

二.简单的单词统计：
map:
package hadoop.mapreduce.wordcount;

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

import java.io.IOException;

/**

• @program:bigdata
• @package:hadoop.mapreduce.wordcount
• @filename:WordCountMapper.java
• @create:2019.09.24.09.08
• @author:Administrator
• @descrption.
  */

/*

• 1:默认情况下，是mr框架所读到的一行文本的起始偏移量，Long
• 但是在hadoop中有更精简的序列化接口，所有不能直接用Long，而用LongWritable
• 2:默认情况下是mr框架所读到的一行文本内容，String ,同上Text
• 3:是用户自定义逻辑处理完成之后输出数据中的key，在此处是单词，String,同上Text
• 4：是用户自定义逻辑处理完成之后输出数据中的value，在此处是单词次数，Integer,同上IntWritable
• /
  public class WordCountMapper extends Mapper {
  /
  • map阶段的业务逻辑就写在自定义的map方法中
  • maptask会对每一行输入数据调用一次我们自定义的map（）方法
  • */
    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
    //将maptask传给我们的文本内容转换成String
    String line = value.toString();
    //根据空格切割
    String[] words = line.split(" ");
    //将单词输出<单词,1>
    for (String word: words){
    //将单词作为key，次数作为value，以便后续的数据分发，以便于相同的单词会到相同的reducetask
    context.write(new Text(word),new IntWritable(1));
    }
    }
    }

reduce:
package hadoop.mapreduce.wordcount;

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

import java.io.IOException;
import java.util.Iterator;

/**

• @program:bigdata
• @package:hadoop.mapreduce.wordcount
• @filename:WordCountReduce.java
• @create:2019.09.24.09.47
• @author:Administrator
• @descrption.
  */

/*

• 1,2:对应map的输出
• 3,4：自定义reduce程序的输出结果
• /
  public class WordCountReduce extends Reducer {
  /
  • 
    
    • key是一组单词的key
  • */
    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
    int count =0;
    // 可以用迭代器
    // Iterator iterator = values.iterator();
    // 也可以用for
    for (IntWritable value:values){
    count+=value.get();
    }
    context.write(new Text(key),new IntWritable(count));
    }
    }

driver类
package hadoop.mapreduce.wordcount;

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

import java.io.IOException;

/**

• @program:bigdata

• @package:hadoop.mapreduce.wordcount

• @filename:WordCountDriver.java

• @create:2019.09.24.10.09

• @author:Administrator

• @descrption.相当于一个yarn集群的客户端

• 需要再此封装我们的mr程序的相关参数，指定jar包

• 最后提交给yarn
  */
  public class WordCountDriver {
  public static void main(String[] args) throws Exception {
  Configuration conf = new Configuration();
  Job job = Job.getInstance(conf);
  //指定本程序的jar包所在的本地路径
  job.setJarByClass(WordCountDriver.class);

   //指定本业务job要使用的mapper/reduce业务类
   job.setMapperClass(WordCountMapper.class);
   job.setReducerClass(WordCountReduce.class);
  
   //指定mapper输出的kv类型
   job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
   job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
  
   //指定最终的输出类型
   job.setOutputKeyClass(Text.class);
   job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
  
   //指定job的输入原始文件的所在目录
   FileInputFormat.setInputPaths(job,new Path(args[0]));
   //指定job的输出结果所在目录
   FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path(args[1]));
  
   //将job中配置的相关参数以及job以及job所用的java类所在的jar包，提交给yarn去运行、
  

// job.submit();//看不到结果
boolean res = job.waitForCompletion(true);
System.exit(res?0:1);

}

}

普通的jar运行：
jar -cp bigdata-1.0-SNAPSHOT.jar hadoop.mapreduce.wordcount.WordCountDriver /wordcount/input wordcount/output这时没有hadoop的jar包所以用hadoop jar
hadoop jar bigdata-1.0-SNAPSHOT.jar hadoop.mapreduce.wordcount.WordCountDriver /wordcount/input /wordcount/output

三.wordcount运行过程的解析

四：流量汇总程序
package hadoop.mapreduce.flowsum;

import hadoop.mapreduce.wordcount.WordCountDriver;
import hadoop.mapreduce.wordcount.WordCountMapper;
import hadoop.mapreduce.wordcount.WordCountReduce;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
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 java.io.IOException;

/**

• @program:bigdata

• @package:hadoop.mapreduce.flowsum

• @filename:FlowCountMapper.java

• @create:2019.09.24.16.25

• @author:Administrator

• @descrption.
  */
  public class FlowCount {

  static class FlowCountMapper extends Mapper {
  @Override
  protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
  //将一行内容转成string
  String line = value.toString();
  //切分自动
  String[] fields = line.split("\t");
  //取出手机号
  String phoneNbr=fields[1];
  //取出上行流量
  long upFlow=Long.parseLong(fields[fields.length-3]);
  //取出下行流量
  long dFlow=Long.parseLong(fields[fields.length-2]);
  context.write(new Text(phoneNbr),new FlowBean(upFlow,dFlow));
  }
  }

  static class FlowCountReduce extends Reducer {
  @Override
  protected void reduce(Text key, Iterable values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
  long sum_upFlow=0;
  long sum_dFlow=0;

       for (FlowBean bean:values){
           sum_upFlow+=bean.getUpFlow();
           sum_dFlow+=bean.getdFlow();
       }
       context.write(new Text(key),new FlowBean(sum_upFlow,sum_dFlow));
   }
  

  }

  public static void main(String[] args) throws Exception {
  Configuration conf = new Configuration();
  Job job = Job.getInstance(conf);
  //指定本程序的jar包所在的本地路径
  job.setJarByClass(FlowCount.class);

   //指定本业务job要使用的mapper/reduce业务类
   job.setMapperClass(FlowCountMapper.class);
   job.setReducerClass(FlowCountReduce.class);
  
   //指定mapper输出的kv类型
   job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
   job.setMapOutputValueClass(FlowBean.class);
  
   //指定最终的输出类型
   job.setOutputKeyClass(Text.class);
   job.setOutputValueClass(FlowBean.class);
  
   //指定job的输入原始文件的所在目录
   FileInputFormat.setInputPaths(job,new Path(args[0]));
   //指定job的输出结果所在目录
   FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path(args[1]));
  
   //将job中配置的相关参数以及job以及job所用的java类所在的jar包，提交给yarn去运行、
  

// job.submit();//看不到结果
boolean res = job.waitForCompletion(true);
System.exit(res?0:1);
}

}

运行： hadoop jar bigdata-1.0-SNAPSHOT.jar hadoop.mapreduce.flowsum.FlowCount /flowsum/input /flowsum/output

4.1：在四的基础上自定义分区
按省分区
package hadoop.mapreduce.province;

import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapred.JobConf;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Partitioner;

import java.util.HashMap;

/**

• @program:bigdata

• @package:hadoop.mapreduce.province

• @filename:ProvincePartitioner.java

• @create:2019.09.25.09.27

• @author:Administrator

• @descrption.
  /
  /

• 泛型1,2是map的kv

• */
  public class ProvincePartitioner extends Partitioner {
  public static HashMap prId=new HashMap();
  static {
  prId.put(“136”,0);
  prId.put(“137”,1);
  prId.put(“138”,2);
  prId.put(“139”,3);
  }

  public int getPartition(Text text, FlowBean flowBean, int i) {
  String prefix = text.toString().substring(0, 3);
  Integer provinceId = prId.get(prefix);
  return (provinceId==null)?4:provinceId;
  }
  }

其他代码于四一致，只需在main方法中添加一下代码：
//指定我们自定义的数据分区
job.setPartitionerClass(ProvincePartitioner.class);
//同时指定相应数据分区数量的reducetask
job.setNumReduceTasks(5);

五：maptask任务分配切片机制

1.3.1 mapTask并行度的决定机制
一个job的map阶段并行度由客户端在提交job时决定
而客户端对map阶段并行度的规划的基本逻辑为：
将待处理数据执行逻辑切片（即按照一个特定切片大小，将待处理数据划分成逻辑上的多个split），然后每一个split分配一个mapTask并行实例处理

这段逻辑及形成的切片规划描述文件，由FileInputFormat实现类的getSplits()方法完成，其过程如下图：

1.3.2 FileInputFormat切片机制
1、切片定义在InputFormat类中的getSplit()方法
2、FileInputFormat中默认的切片机制：
a) 简单地按照文件的内容长度进行切片
b) 切片大小，默认等于block大小
c) 切片时不考虑数据集整体，而是逐个针对每一个文件单独切片
比如待处理数据有两个文件：
file1.txt    320Mfile2.txt    10M

经过FileInputFormat的切片机制运算后，形成的切片信息如下：
file1.txt.split1--  0~128file1.txt.split2--  128~256file1.txt.split3--  256~320file2.txt.split1--  0~10M
如果剩下的文件大小/切片大小<1.1,切成一块
3、FileInputFormat中切片的大小的参数配置
通过分析源码，在FileInputFormat中，计算切片大小的逻辑：Math.max(minSize, Math.min(maxSize, blockSize)); 切片主要由这几个值来运算决定
minsize：默认值：1     配置参数： mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize    
maxsize：默认值：Long.MAXValue      配置参数：mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize
blocksize
因此，默认情况下，切片大小=blocksize
maxsize（切片最大值）：
参数如果调得比blocksize小，则会让切片变小，而且就等于配置的这个参数的值
minsize （切片最小值）：
参数调的比blockSize大，则可以让切片变得比blocksize还大

选择并发数的影响因素：
1、运算节点的硬件配置
2、运算任务的类型：CPU密集型还是IO密集型
3、运算任务的数据量
六：MapReduce程序的整体提交流程