Hadoop：MapReduce进阶编程（WritableComparable和cleanup的使用）

一、案例要求

实验内容 1，自定义类型

1）已知数据格式如下（用户名\t 收入\t 支出\t 日期）；PS：实际是按空格，如下面的数据

zhangsan 6000 0 2016-05-01
lisi 2000 0 2016-05-01
lisi 0 100 2016-05-01
zhangsan 3000 0 2016-05-01
wangwu 9000 0 2016-05-01
wangwu 0 200 2016-05-01
zhangsan 200 400 2016-05-01

2）要求，计算每个用户的收入、支出及利润情况，并优
先显示利润最大的用户（按利润降序、如果利润相同则按收
入降序），如：
zhangsan 9200 400 8800
wangwu 9000 200 8800
lisi 2000 100 1900
3）实验说明
（1）Hadoop WritableComparable 接口
Writable 接口是一个实现了序列化协议的序列化对象。在 Hadoop 中定义一个结构化对象都要实现 Writable 接口，使得该结构化对象可以序列化为字节流，字节流也可以反序列化为结构化对象。那 WritableComparable 接口是可序列化并且可比较的接口。 MapReduce 中所有的 key 值类型都必须实现这个接口，既然是可序列化的那就必须得实现readFields（）和 write（）这两个序列化和反序列化函数；既然是可比较的就必须实现 compareTo（）函数，该函数即是比较和排序规则的实现。这样 MR 中的 key 值就既能可序列化又是可比较的。
（2）计划设计 MR 的步骤
A，自定义类 TradeBean（每一笔交易记录）,并实现 write、readFields、compareTo、toString 方法以及各成员的 get、set 方法；
B, 读取步骤（Map 阶段），取出用户的每一笔收入和支出情况，输出阶段以用户名为 key，value 为 TradeBean 类型；
C, 求和步骤（Reduce 阶段），并统计每个用户的多笔收入支出记录，输出（TradeBean,NullWritable）即可。此时的 TradeBean 表示某用户的汇总统计结果。

实验内容 2，Top N 求解

已知文件数据如下，每行只有一个整数数据。
例如，mfile1 文件：

4
56
7
89
1234
56
789
666
1500

求所有这些文件中数值的最大三个值( Top 3 )，并按降序输出；
解题思路： 为避免所有数据都集中到 Reduce 阶段进行排序求最大三个值，要求在 Mapper 之后的 Combiner 阶段，对当前数据块的数值，预先获取“小数据集” 的三个最大值，然后再交给 Reducer 阶段求“所有数据集”的三个最大值。即需要编写 Mapper 类、Combiner 类、Reducer 类；

实验简析

其实这两个子实验是属于同一性质的实验，都需要用到重写cleanup函数，cleanup函数会在当前上下文管理结束的时候被调用一次，而且在整个程序运行也只会最多被调用一次。对于第一个实验，读者会发现依照题目要求继承WritableComparable 接口编写TradeBean最后还是没法实现降序排列，那是因为MapReduce默认只对Key排序，而我们将Bean放到了Value中，故只能我们手动添加排序，详情请见下文代码。

二、实现过程

1.IntelliJ IDEA 创建Maven工程

项目层次结构如图：

2.完整代码

首先配置pom文件，跟前一个案例一样，读者可查看Hadoop：MapReduce之倒排索引（Combiner和Partitioner的使用）并复制
然后接下来将挨个实验介绍！

子实验1

TradeBean.java

package subExp1;


import org.apache.hadoop.io.WritableComparable;

import java.io.DataInput;
import java.io.DataOutput;
import java.io.IOException;

public class TradeBean implements WritableComparable<TradeBean>{
     
    private String username;
    private int income;
    private int outcome;
    private int profit;
    public TradeBean(){
     }
    //Getter & Setter
    public String getUsername() {
     
        return username;
    }

    public void setUsername(String username) {
     
        this.username = username;
    }

    public int getIncome() {
     
        return income;
    }

    public int getOutcome() {
     
        return outcome;
    }

    public int getProfit() {
     
        return profit;
    }

    public void setIncome(int income) {
     
        this.income = income;
    }

    public void setOutcome(int outcome) {
     
        this.outcome = outcome;
    }

    public void setProfit(int profit) {
     
        this.profit = profit;
    }
	
    @Override
    public String toString() {
      
    //重写toString方法，这是必要的，因为这直接决定TradeBean输出到最终文件的结果
        return username + "\t" +
                "\t" + income +
                "\t" + outcome +
                "\t" + profit;
    }

    @Override
    public void write(DataOutput dataOutput) throws IOException {
     
    //顺序跟定义字段时的顺序保持一致以便序列化
        dataOutput.writeUTF(username);
        dataOutput.writeInt(income);
        dataOutput.writeInt(outcome);
        dataOutput.writeInt(profit);
    }

    @Override
    public void readFields(DataInput dataInput) throws IOException {
     
     //顺序跟定义的顺序保持一致以便反序列化
        this.username=dataInput.readUTF();
        this.income=dataInput.readInt();
        this.outcome=dataInput.readInt();
        this.profit=dataInput.readInt();
    }

    @Override
    public int compareTo(TradeBean bean) {
     
    	/**
    	重写比较方法，可以是>0 return 1，<0 return -1这种形式也可以是下面这种，
    	直接拿比较对象和本对象属性进行相减的比较。
    	默认是升序，比较的本质原则就是将正数或者说较大的数放到较小数之后，所以this-bean>0则this会放到bean后面。
    	我们需要的是降序所以需要bean-this
    	*/
        int result = bean.profit-this.profit; //按利润降序
        if(result==0)  //利润相等则按收入降序
            return bean.income-this.income;
        return result;
    }
}

TradeMapper.java

package subExp1;

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

import java.io.IOException;

public class TradeMapper extends Mapper<LongWritable, Text,Text,TradeBean> {
     
    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
     
        String[] words = value.toString().split(" ");
        TradeBean bean = new TradeBean(); 
        //只提取收入和支出，忽略掉时间
        int income = Integer.parseInt(words[1]);
        int outcome = Integer.parseInt(words[2]);
        bean.setUsername(words[0]);
        bean.setIncome(income);
        bean.setOutcome(outcome);
        bean.setProfit(income-outcome);
        context.write(new Text(words[0]),bean);
    }
}

TradeReducer.java

package subExp1;

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

import java.io.IOException;
import java.util.TreeMap;

public class TradeReducer extends Reducer<Text, TradeBean,TradeBean, NullWritable> {
     
    TreeMap<TradeBean,String> treeMap = new TreeMap<>(); //使用TreeMap自动排序的特性，其他数据结构均可
    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable<TradeBean> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
     
        int income = 0;
        int outcome = 0;
        int profit = 0;
        //整合同用户的收入和支出
        for (TradeBean bean : values) {
     
            income+=bean.getIncome();
            outcome+=bean.getOutcome();
            profit+=bean.getProfit();
        }
        TradeBean tradeBean = new TradeBean();
        tradeBean.setUsername(key.toString());
        tradeBean.setIncome(income);
        tradeBean.setOutcome(outcome);
        tradeBean.setProfit(profit);
        treeMap.put(tradeBean,""); //由于只对tradeBean排序，所以treeMap的value值无所谓，所以填了""
    }

    @Override
    protected void cleanup(Context context) throws IOException, InterruptedException {
     
    	//foreach 将排好序的tradeBean写入上下文
        for (TradeBean bean:treeMap.keySet()){
     
            context.write(bean,NullWritable.get());
        }
    }
}

TradeJobMain.java

package subExp1;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
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;

public class TradeJobMain {
     
    public static void main(String[] args) throws Exception {
     
        Job job = Job.getInstance(new Configuration());
        job.setJarByClass(TradeJobMain.class);

        job.setMapperClass(TradeMapper.class);
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(TradeBean.class);

        job.setReducerClass(TradeReducer.class);
        job.setOutputKeyClass(TradeBean.class);
        job.setOutputValueClass(NullWritable.class);

        FileInputFormat.setInputPaths(job,args[0]);
        FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path(args[1]));
        
		//如果本地安装了Hadoop，可以本机运行，无需到虚拟机集群上验证
//        FileInputFormat.setInputPaths(job,new Path("file:///D:\\mapreduce\\input"));
//        FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path("file:///D:\\mapreduce\\trade"));

        boolean result = job.waitForCompletion(true);
        System.exit(result?0:1);
    }
}

子实验2

TopMapper.java

package subExp2;

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;
import java.util.TreeSet;

public class TopMapper extends Mapper<LongWritable, Text,IntWritable, IntWritable> {
     
    TreeSet<Integer> set= new TreeSet<>(); //使用TreeSet进行排序
    IntWritable outKey = new IntWritable();
    IntWritable one = new IntWritable(1); //这步是必要的，否则会报错
    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
     
        int num = Integer.parseInt(value.toString().trim());
        set.add(-num); //负数细节，由于TreeSet是默认升序，所以将数值变相反数以达到降序目的
    }

    @Override
    protected void cleanup(Context context) throws IOException, InterruptedException {
     
        //这里完全可以用set  遍历前3条数据
        set.stream().limit(3).forEach( (num)->{
      //流的形式读取前3个到写入上下文中
            outKey.set(num);
            try {
     
                context.write(outKey,one);
            } catch (IOException | InterruptedException e) {
     
                e.printStackTrace();
            }
        });

    }
}

TopCombiner.java

package subExp2;

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

import java.io.IOException;

public class TopCombiner extends Reducer<IntWritable, IntWritable,IntWritable,IntWritable> {
     
    int count = 0;
    IntWritable outKey = new IntWritable();
    @Override
    protected void reduce(IntWritable key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
     
        if (count <= 3) {
      //都只写入前三的数字
            outKey.set(-key.get()); //这里要将数值的正负号反转，以便在Reducer阶段写入和原数值相同
            context.write(outKey,values.iterator().next());
            count++;
        }
    }
}

TopReducer.java

package subExp2;

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

import java.io.IOException;

public class TopReducer extends Reducer<IntWritable, IntWritable,IntWritable, NullWritable> {
     
	//和TopCombiner的代码几乎一致，逻辑上是相同的
    int count = 0;
    IntWritable outKey = new IntWritable();
    @Override
    protected void reduce(IntWritable key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
     
        if (count <= 3) {
     
            outKey.set(key.get());
            context.write(outKey, NullWritable.get());
            count++;
        }
    }
}

TopJobMain.java

package subExp2;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
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;

public class TopJobMain {
     
    public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
     
        Job job = Job.getInstance(new Configuration());
        job.setJarByClass(TopJobMain.class);

        job.setMapperClass(TopMapper.class);
        job.setMapOutputKeyClass(IntWritable.class);
        job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);

        job.setCombinerClass(TopCombiner.class);
        job.setReducerClass(TopReducer.class);
        job.setOutputKeyClass(IntWritable.class);
        job.setOutputValueClass(NullWritable.class);

        FileInputFormat.setInputPaths(job,args[0]);
        FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path(args[1]));

        boolean result = job.waitForCompletion(true);
        System.exit(result?0:1);
    }
}

3.Maven打包

略，如有需要请前往Hadoop：MapReduce之倒排索引（Combiner和Partitioner的使用）查看

4.Hadoop集群运行

结果可以在浏览器点击上方的Head the file查看

参考网站及视频

[1] MapReduce使用cleanup()方法实现排序筛选后输出
[2] 100w条数据（数字） 每一行一个 求 这个文件中最大的3个数 设计mapreduce的实现方案 效率高一些
[3] MapReduce之二——收入支出数据处理与自定义排序
[4] 小破站视频：MapReduce自定义排序