07_MapReduce_深入浅出_note

MapReduce

1.1 分布式并行编程

• 概述

  • MapReduce是一种分布式并行编程框架
  • cpu从05年便不再受摩尔定律控制，数据处理性能无法跟上爆发式增长的大数据
    • 数据处理能力提升的两条路线：
      • 单核CPU–>双核–>八核
      • 分布式并行编程：
        • 借助一个集群通过多台机器同时并行处理大规模数据集

• hadoop集成了MapReduce作为其两个核心组件之一

  • 解决分布式数据存储的HDFS
  • 解决分布式数据处理的Hadoop_MapReduce

• 相关的并行编程框架：

  • MPI:消息传递接口，一种非常典型的并行编程框架
  • OpenCL
  • CUDA
  • FL(Federal Learning):一种基于机器学习的分布式并行框架。

• MapReduce和传统的并行框架的区别

1.2 MapReduce模型简介

MapReduce的策略

	1. MapReduce采用分而治之
	2. 把非常庞大的数据集，切分成非常多的独立的小分片
	3. 为每一个数据分片单独地启动一个map任务
	4. 通过多个map任务，并行地在多个机器上处理

MapReduce的理念

• 计算向数据靠拢，而不是数据向计算靠拢
  • 传统的计算方法–数据向计算靠拢：
    • 要完成一次数据分析时，选择一个计算节点，把运行数据分析的程序放到计算节点上运行
    • 然后把它涉及的数据，全部从各个不同的节点上拉过来，传输到计算发生的地方
      
  • MapReduce–计算向数据靠拢
    

Master/slave的架构

Map函数

Reduce函数

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2.MapReduce体系结构

Client(客户端)

• 通过Client可以提交用户编写的应用程序，用户通过Client将应用程序提交到JobTracker端
• 通过Client提供的一些接口可以查看当前提交作业的运行状态

JobTracker(作业跟踪器)

• 负责资源的监控和作业的调度
• 监控底层的其他TaskTracker以及当前运行的Job健康情况
• 一旦探测到失败的情况就把这个任务转移到其他节点，继续跟踪任务执行进度和资源使用量

TaskTracker(任务调度器)

• 执行具体的相关任务：一般接收jobTracker发送过来的命令并执行
• 把自己的资源使用情况，以及任务的运行进度通过心跳*(heartbeat)*的方式发送给JobTracker

slot(槽)

• 在MapReduce中有两种slot
  • Map类型的slot：供map任务使用
  • reduce类型的slot：供reduce任务使用
• 两种slot无法相互转换
  • 如果有空闲的Map类型的slot，TaskTracke则把MapTask分配给该slot执行
  • 如果有空闲的reduce类型的slot，TaskTracke则把ReduceTask分配给该slot执行

Task(任务)

• 任务有两种，都是由TaskTracker来启用的：

  • map任务
    • map函数
  • reduce任务
    • reduce函数

• 在同一个机器下面，这两种任务可以同时处理

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3. MapReduce工作流程

MapReduce工作流程概述

• 注意：数据来源即输入(读操作)是HDFS,数据输出(写操作)也是在HDFS中
• 不同的map()任务之间不会进行通信
• 不同的Reduce()任务之间也不会进行通信

MapReduce各个执行阶段

分片(split)

• InputFormat会把大的文件分割成很多个分片(split)
  
• 分片又会被HDFS分个大小不一的各个数据块block
• 一般来说将一个HDFS数据块的大小作为分片的大小
• 分片的个数就代表则需要并行处理多少个Map()任务

Reduce任务的数量

• 最优的Reduce任务个数取决于集群中可用的reduce任务槽(slot)的数目

• 通常设置比reduce任务槽数目少一些的Reduce任务个数(这样可以预留一些系统资源处理可能发生的错误)

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4. shuffle过程原理

shuffle过程简介

• 整个shuffle过程包含
  • Map端的shuffle
  • Reduce端的shuffle

Map端的shuffle过程

1. 输入数据和执行map任务
   • 从HDFS读取数据（各种类型如.txt文件,二进制文件）
   • 将数据进行分片，将多个数据分片交给RecordReader处理
   • 通过RecordReader将数据的文件格式统一并输入这些数据到MapReduce的Map任务处理器进行处理
2. 写入缓存
   • 对于每个Map任务，MapReduce都会分配一个默认的缓存(默认100M)给它使用
   • 缓存的作用是缓解寻址开销
   • 缓存一旦写满或到达某个设定门槛(溢写比)，进入溢写进程
3. 溢写
   • 分区
     • Map()任务输出的一堆键值对最终是交给多个不同的Reduce()任务处理的，所以要进行分区操作交由不同的Reduce()处理
     • 分区默认使用Hash函数
   • 排序
     • 分区后，系统会默认通过key来对各个分区的数据进行排序
   • 合并(combine)
     • 合并是为了减少溢写到磁盘当中的数据量
     • 如：自定义combine函数 {a:1}{a:2} --合并-> {a:3}
     • 这样的操作会减少很多的键值对，往磁盘写入的数据量就会大大减少
4. 文件归并
   • 每次溢写都会生成一个磁盘文件，多次溢写后会生成一堆磁盘文件
   • 在整个Map()任务运行结束之前，系统会把这些溢写的磁盘文件进行归并成一个大的文件
   • 最后将这个大的文件放到本地磁盘中
   • JobTracker探测到文件归并进程结束，JobTracker就会通知相应的Reduce()任务把属于各自的分区数据拉走处理

Reduce端的shuffle过程

• 归并数据
  • 是合并数据的逆向操作
  • 如{a:3}–归并–>{a,{1,2}}
  • 将map转换为map

5. MapReduce应用程序执行过程

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6.实例分析：WordCount

WordCount程序任务

• 输入：一个包含大量单词的文本文件

• 输出：文件中每个单词出现次数，并按照单词字母顺序排序，每个单词和其词频占一行，单词和词频之间有间隔
  

  

• 注意，只有满足可以分而治之的数据集才能用MapReduce进行处理，若数据集之间结果有强依赖，则无法利用Hadoop_MapReduce

WordCount设计思路

• WordCount程序能不能用MapReduce去做?

  • Yes,可以把文本文件内容切分给多个Map任务，各自统计和排序。最后利用Reduce任务汇总

• 若用户没有定义combine函数

  
  

• 若用户定义了combine函数
  

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7. MapReduce具体应用

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8. MapReduce编程实践

任务要求

分析

• Map处理逻辑

  • 输入类型,即

  • 输出类型<单词，单词出现次数>，如,即

  • 自定义类MyMapper继承MapperReduce提供的Mapper类

    • 重写Mapper提供的map（）函数，编写Map处理逻辑：

    

• Reduce处理逻辑

  • 输入类型,key是单词Text类，value-list通过Iterable容器存储

  • 输出类型,key是单词Text类,value是单词频率（IntWritable类）

  • 自定义MyReducer类继承MapReduce提供的Reducer类

    • 重写reduce()方法，编写reduce处理逻辑

  

• main函数

  

• 完整代码

  

  

import java.io.IOException;
import java.util.Iterator;
import java.util.StringTokenizer;
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.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;
/**
 * 定义一个主类WordCount，用来描述job并提交job
 * 相当于一个Hadoop集群的客户端，
 * 需要在此封装我们的MapReduce程序相关运行参数，指定jar包
 * 最后提交给Hadoop
 * @author Administrator
 */

public class WordCount {
     
	public WordCount() {
     
	}

	public static void main(String[] args) throws Exception {
     
		// 1 获取配置信息，或者job对象实例
		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 = Job.getInstance(conf, "word count");
		job.setJarByClass(WordCount.class);
		// 2 指定本业务job要使用的mapper/Reducer业务类
		job.setMapperClass(WordCount.TokenizerMapper.class);
		job.setCombinerClass(WordCount.IntSumReducer.class);
		job.setReducerClass(WordCount.IntSumReducer.class);
		// 3 指定最终输出数据的kv类型
		job.setOutputKeyClass(Text.class);
		job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
		// 4 指定job的输入原始文件所在目录
		for (int i = 0; i < otherArgs.length - 1; ++i) {
     
			FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[i]));
		}
		FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[otherArgs.length - 1]));
		
		System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
	}

	/**
	 * KEYIN:默认情况下，是MapReduce框架所读到的一行文本的起始偏移量，int;
	 * 在hadoop中有自己的更精简的序列化接口，所以不直接用Int，而是用IntWritable
	 * VALUEIN:默认情况下，是MapReduce框架所读到的一行文本内容，String;此处用Text
	 * KEYOUT: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；此处用Text
	 * VALUEOUT，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，此处用IntWritable
	 * 
	 * @author Administrator
	 */
	public static class TokenizerMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> {
     
		private static final IntWritable one = new IntWritable(1);
		private Text word = new Text();

		public TokenizerMapper() {
     
		}

		/**
		 * 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
		 */
		public void map(Object key, Text value, Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>.Context context)
				throws IOException, InterruptedException {
     
			// 1 将maptask传给我们的文本内容先转换成String,并且利用工具类StringTokenizer根据空格将这一行切分成单词
			StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
			// 2 将单词输出为<单词，1>
			while (itr.hasMoreTokens()) {
     
				this.word.set(itr.nextToken());
				// 将单词作为key，将次数1作为value,以便于后续的数据分发，可以根据单词分发，以便于相同单词会到相同的reducetask中
				context.write(this.word, one);
			}
		}
	}

	/**
	 * KEYIN , VALUEIN 对应mapper输出的KEYOUT, VALUEOUT类型 
	 * KEYOUT，VALUEOUT 对应自定义reduce逻辑处理结果的输出数据类型 KEYOUT是单词 VALUEOUT是总次数
	 */
	public static class IntSumReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
     
		private IntWritable result = new IntWritable();

		public IntSumReducer() {
     
		}
		/**
	     * key，是一组相同单词kv对的key
	     */
		public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,
				Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>.Context context)
				throws IOException, InterruptedException {
     
			int sum = 0;
			IntWritable val;
			// 1 汇总各个key的个数
			for (Iterator i$ = values.iterator(); i$.hasNext(); sum += val.get()) {
     
				val = (IntWritable) i$.next();
			}
			// 2输出该key的总次数
			this.result.set(sum);
			context.write(key, this.result);
		}
	}
}

• 编译打包代码
  

使用Eclipse编译运行MapReduce程序

在Hadoop框架中执行MapReduce任务的几种方式

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9. 一篇总结得比较好的博客

MapReduce入门

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