MapReduce（一）基础简介和Wordcount实例

MapReduce是一种离线批式计算框架，与Spark streaming、flink等流式计算框架不同，其输入数据是固定不可变的，延时较高，适合处理大批量实时分析的场景。
MapReduce源于：2004年12月Google发表的论文，其特点：
1）易于编程;
2）良好的扩展性；
3）高容错性；
4）适合PB级以上海量数据离线处理

应用场景：
流量统计/单词统计/最流行的K个搜索词/复杂算法实现

MR编程模型：

MR执行过程
1）数据会被切割成数据分片；-Split
2）数据片段以key和value的形式被读进来，默认是以行下标作为key，以行的内容作为value。-InputFormat
3）数据会传入Map中进行处理，处理逻辑由用户自定义，在处理完后以key和value形式输出；-Mapper
4）输出的数据经过shuffle，shuffle主要进行数据的排序、分组和合并等操作，shuffle处理的数据不会对原数据进行改变。默认以ASCII码排序-Shuffle
5）数据随后传给Reduce进行处理，处理完后生成k3和v3-Reducer
6）Reduce处理完后的数据会被写到hdfs的某个目录中。-Output

注意：Map-Reduce的思想就是“分而治之”。
Mapper负责“分”，即把“复杂的任务”分解为若干简单的任务执行。
Map处理数据在内存中（buffer in memory）,内存放不下时，spill到disk上。

实例:WordCount
首先在pom文件中引入需要添加的依赖pom.xml：

<properties>
        <project.build.directory>.</project.build.directory>
        <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
        <project.reporting.outputEncoding>UTF-8</project.reporting.outputEncoding>
        <java.version>1.8</java.version>
        <maven.compiler.source>${
     java.version}</maven.compiler.source>
        <maven.compiler.target>${
     java.version}</maven.compiler.target>
        <maven.version>3.5.0</maven.version>
        <hadoop.version>2.6.5</hadoop.version>
    </properties>

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-common</artifactId>
            <version>${
     hadoop.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-client</artifactId>
            <version>${
     hadoop.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-hdfs</artifactId>
            <version>${
     hadoop.version}</version>
        </dependency>
    </dependencies>

（一）Mapper端代码：

package cn.sendto.wordcount;

/**
 * @Author: lf
 * @Date: 2020-07-16 18:51
 * @Version 1.0
 */
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;


//
public class WordCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable>{
     
    private final static IntWritable intValue = new IntWritable(1);
    private Text keyword = new Text();
    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context)
            throws IOException, InterruptedException{
     
        // 空格分词
        String[] str = value.toString().split(" ");
        for (String item: str) {
     
            if(item.isEmpty()) {
     
                continue;
            }
            keyword.set(item);
            context.write(keyword, intValue);
        }

    }
}

继承Reducer类，传入Mapper的输入k,v和输出k,v类型：
输入k:LongWritable=>行offset；输入v:Text=>行内容
输出:k=>Text;输出v:IntWritable=>行号
Writable=>序列化的
重新实现map方法：主要的业务逻辑
（二）Reducer

package cn.sendto.wordcount;

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

/**
 * @Author: lf
 * @Date: 2020-07-17 9:43
 * @Version 1.0
 */
public class WordCountReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>{
     
    private IntWritable wordNum = new IntWritable();
    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> value, Context context)
    throws IOException, InterruptedException{
     
        int sum = 0;
        for(IntWritable i: value) {
     
            sum += i.get();
        }
        wordNum.set(sum);
        context.write(key, wordNum);

    }
}

继承Reduce类：Reducer
//Mapper的输出时reduce的输入
reduce方法Text, Iteratable, Context
求和运算，结束后通过context.write()写入

（三）主入口

package cn.sendto.wordcount;

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

/**
 * @Author: lf
 * @Date: 2020-07-17 10:22
 * @Version 1.0
 */
public class MRRunJob {
     
    public static void main(String[] args) {
     
        Configuration conf = new Configuration();

        // NameNode ip
        conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://10.45.154.209:8020");
//        conf.set("mapreduce.framework.name","local");
        Job job = null;
        try {
     
            job = Job.getInstance(conf, "mywc");

        } catch (IOException e1) {
     
            e1.printStackTrace();
        }
        job.setJarByClass(MRRunJob.class);
        // Mapper类名
        job.setMapperClass(WordCountMapper.class);
        // Reducer类名
        job.setReducerClass(WordCountReducer.class);
        // Map输出key类型、value类型
        job.setOutputKeyClass(Text.class);

        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

        try {
     
            // 读取文件的位置
            FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("/user/LF/data/input/"));
            FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("/user/LF/data/output/"));
            //提交job给hadoop集群，等待作业完成后main方法才会结束
            boolean f = job.waitForCompletion(true);
        } catch (Exception e) {
     
            e.printStackTrace();
        }


    }
}

主要是设置hdfs地址、创建job实例、设置map、reduce的相关类，以及Map的输出k,V类型。注意输出目录的地址不能存在，否则无法执行。

上面所有准备好后，还需要对hadoop内部的NativeIO文件进行修改，否则会报：Exception in thread “main” java.lang.UnsatisfiedLinkError：org.apache.hadoop.io.native.NativeID$Windows.access

1）首先打开文件NativeIO
方法：按两次shift，搜索NativeIO文件，选中红色框区域内容，点击进去，复制其文件内容

2）创建org.apache.hadoop.io.nativeio包，创建NativeIO类，用复制内容替换NativeIO中内容

3）在NativeIO类中找到access0返回值所在的方法，将返回参数改成return true。如下图所示。

这样即可本地运行。

集群运行方式：
maven打包后，放到需要指定的服务器上，输入命令：

hadoop jar word_count-1.0-SNAPSHOT.jar cn.sendto.wordcount.MRRunJob

格式：hadoop jar xx.jar 主类名