MapReduce

MapReduce介绍

在Hadoop中计算模型使用的是MapReduce。Hadoop MapReduce计算编程模型可以用于处理大数据集，它的一般思路是将输入dataset切分为多个split，每个split交由一个mapper处理，mapper处理之后再交由reduce处理，MapReduce作业通常由成百上千的机器组成的集群并行处理。

MapReduce是基于的编程。

理解MapReduce模型并不难，实际上MapReduce是一个很全面的抽象，本质思想就是仅靠map和list加上sort排序就可完成所有的离线分析工作 。比如Hive中的计算就是基于MapReduce的，它可以向SQL一样完成对大数据进行分析，其工作原理是通过Hive词法分析语法分析等引擎将SQL转化为MapReduce作业。这也说明了MapReduce编程模型的通用型，几乎所有的sql等离线分析都可以转化为MapReduce

虽然MapReduce简单通用但是MapReduce编程范式也存在一些问题，由于MapReduce只是简单的KV处理，对应大数据集或者复杂的算法比如机器学习，需要多个阶段的MapReduce,多次MapReduce迭代和写磁盘操作带来了时间性能上的问题。Spark内存计算模型，Tez引擎等计算框架的在大部分分析领域处理速度都要优于MapReduce。所以MapReduce引擎也逐渐被这些引擎所替换。但是还是有必要学习MapReduce引擎，因为它的很多思想在随后诞生的计算框架中都有借鉴和继承。并且由于MapReduce相对比较简单，比较适合大数据入门学习

输入输出

k1,v1, k2,v2,k3,v3代表的是数据类型

(input)  -> map ->  -> combine ->  -> reduce ->  (output)

WorldCount

那么应该如何编写Hadoop Mapreduce程序呢？Hadoop官网给出了一个通过Hadoop MapReduce统计单词数据的程序。

编程流程一般是实现Mapper和Reducer接口，并实现对应的map和 reduce方法，然后在main函数中设置相关参数，提交作业。

import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileReader;
import java.io.IOException;
import java.net.URI;
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashSet;
import java.util.List;
import java.util.Set;
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.mapreduce.Counter;
import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;
import org.apache.hadoop.util.StringUtils;

public class WordCount2 {

  public static class TokenizerMapper
       extends Mapper{

    static enum CountersEnum { INPUT_WORDS }

    private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
    private Text word = new Text();

    private boolean caseSensitive;
    private Set patternsToSkip = new HashSet();

    private Configuration conf;
    private BufferedReader fis;

    @Override
    public void setup(Context context) throws IOException,
        InterruptedException {
      conf = context.getConfiguration();
      caseSensitive = conf.getBoolean("wordcount.case.sensitive", true);
      if (conf.getBoolean("wordcount.skip.patterns", false)) {
        URI[] patternsURIs = Job.getInstance(conf).getCacheFiles();
        for (URI patternsURI : patternsURIs) {
          Path patternsPath = new Path(patternsURI.getPath());
          String patternsFileName = patternsPath.getName().toString();
          parseSkipFile(patternsFileName);
        }
      }
    }

    private void parseSkipFile(String fileName) {
      try {
        fis = new BufferedReader(new FileReader(fileName));
        String pattern = null;
        while ((pattern = fis.readLine()) != null) {
          patternsToSkip.add(pattern);
        }
      } catch (IOException ioe) {
        System.err.println("Caught exception while parsing the cached file '"
            + StringUtils.stringifyException(ioe));
      }
    }

    @Override
    public void map(Object key, Text value, Context context
                    ) throws IOException, InterruptedException {
      String line = (caseSensitive) ?
          value.toString() : value.toString().toLowerCase();
      for (String pattern : patternsToSkip) {
        line = line.replaceAll(pattern, "");
      }
      StringTokenizer itr = new StringTokenizer(line);
      while (itr.hasMoreTokens()) {
        word.set(itr.nextToken());
        context.write(word, one);
        Counter counter = context.getCounter(CountersEnum.class.getName(),
            CountersEnum.INPUT_WORDS.toString());
        counter.increment(1);
      }
    }
  }

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

    public void reduce(Text key, Iterable values,
                       Context context
                       ) throws IOException, InterruptedException {
      int sum = 0;
      for (IntWritable val : values) {
        sum += val.get();
      }
      result.set(sum);
      context.write(key, result);
    }
  }

  public static void main(String[] args) throws Exception {
    Configuration conf = new Configuration();
    GenericOptionsParser optionParser = new GenericOptionsParser(conf, args);
    String[] remainingArgs = optionParser.getRemainingArgs();
    if ((remainingArgs.length != 2) && (remainingArgs.length != 4)) {
      System.err.println("Usage: wordcount   [-skip skipPatternFile]");
      System.exit(2);
    }
    Job job = Job.getInstance(conf, "word count");
    job.setJarByClass(WordCount2.class);
    job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
    job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
    job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
    job.setOutputKeyClass(Text.class);
    job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

    List otherArgs = new ArrayList();
    for (int i=0; i < remainingArgs.length; ++i) {
      if ("-skip".equals(remainingArgs[i])) {
        job.addCacheFile(new Path(remainingArgs[++i]).toUri());
        job.getConfiguration().setBoolean("wordcount.skip.patterns", true);
      } else {
        otherArgs.add(remainingArgs[i]);
      }
    }
    FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs.get(0)));
    FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs.get(1)));

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

Mapper

@InterfaceAudience.Public
@InterfaceStability.Stable
public class Mapper {

  /**
   * The Context passed on to the {@link Mapper} implementations.
   */
  public abstract class Context
    implements MapContext {
  }
  
  /**
   * Called once at the beginning of the task.
   */
  protected void setup(Context context
                       ) throws IOException, InterruptedException {
    // NOTHING
  }

  /**
   * Called once for each key/value pair in the input split. Most applications
   * should override this, but the default is the identity function.
   */
  @SuppressWarnings("unchecked")
  protected void map(KEYIN key, VALUEIN value, 
                     Context context) throws IOException, InterruptedException {
    context.write((KEYOUT) key, (VALUEOUT) value);
  }

  /**
   * Called once at the end of the task.
   */
  protected void cleanup(Context context
                         ) throws IOException, InterruptedException {
    // NOTHING
  }
  
  /**
   * Expert users can override this method for more complete control over the
   * execution of the Mapper.
   * @param context
   * @throws IOException
   */
  public void run(Context context) throws IOException, InterruptedException {
    setup(context);
    try {
      while (context.nextKeyValue()) {
        map(context.getCurrentKey(), context.getCurrentValue(), context);
      }
    } finally {
      cleanup(context);
    }
  }
}

Mapper 用于将输入健值对()转换为中间健值对()

map数的确定

Hadoop MapReduce框架为InputFormat产生的每个InputSplit生成一个map

mapper的实现通过Job.setMapperClass(Class) 传递给Job。
在框架内部调用的是Mapper的run方法，流程如下：

1. 调用setup(context)
2. 对InputSplit的每个健值对调用map(context.getCurrentKey(), context.getCurrentValue(), context)
3. 调用cleanup(context)

• map和reduce是多对多的关系，也有可能没有reduce
  每个map产生的数据发往reduce之前都需要分区，分区数取决于reduce的个数

• map端产生的数据按照分区发送给Reduce，Reduce端对接受到的数据merge为一个大文件，然后分组（grouping）传递给Reducer。用户可以使用job.setGroupingComparatorClass(Class)自定义分组

• Mapper的输出是排序并且按Reducer个数分区的，排序分区在map的环形内存中完成。用户可以自己实现Partitioner控制key到Reducer的规则

在map端可以使用combiner对产生的中间结果本地聚合，减少shuffle到reduce的数据量

Reducer

Reducer有三个主要阶段:shuffle、sort和reduce。
作业的reduce数量由用户通过Job.setNumReduceTasks(int)设置。

job通过 Job.setReducerClass(Class)设置reducer的实现类。然后框架对每一个已分组的 调用 reduce(WritableComparable, Iterable, Context),应用程序可以覆盖cleanup(Context)方法来执行任何所需的清除

Shuffle

Reducer的输入在map端已经排好序了。在这个阶段框架通过HTTP获取mapper输出中对应的分区数据

Sort

框架在这个阶段按key对Reducer输入进行分组(因为不同的mapper可能输出相同的key)
Shuffle 和Sort是同时发生的，在取到mapper数据时就会进行merge操作

Secondary Sort

当reduce的分组判断规则和map传过来的中间结果相等分组判断规则不同时，可以通过Job.setSortComparatorClass(Class)指定一个Comparator。 Job.setGroupingComparatorClass(Class)可以控制map中间结果的分组，配合Job.setSortComparatorClass(Class)可以实现基于值的二次排序。

Reduce

在这个阶段对每一个已分组的 调用
reduce(WritableComparable, Iterable, Context)。reduce任务的输出一般通过Context.write(WritableComparable, Writable)写入FileSystem
应用程序可以使用Counter报告其统计信息。
Reducer的输出没有排序。

排序过程

在Hadoop MapReduce中发往reduce的数据默认是按照key排序的，可以说排序一直贯穿于整个过程中

• map阶段数据首先在内存中分区排序（排序使用quicksort），然后对多个溢写的文件进行归并排序（mergesort），在归并过程中应用combiner本地聚合，产生map端最终输出
• reduce阶段向map端拉取自己分区的数据，同时对从多个map端拉取的数据同样使用归并排序合成一个文件，然后分组调用reduce

一些基本术语

• application这个可以简单理解为编写完成相关MapReduce程序,它是集群提交job的最小单位，一个application 里面可以有多个job，一般一个application有一个job
• job 用于描述MapReduce的配置组成 ，包括输入输出规范，指定mapper、reducer实现类，分区，分组以及提交job
• task 分为maptask 和reductask ,具体的执行任务

Job

Job是用户向Hadoop框架描述MapReduce作业以供执行的主要接口,Job用于配置和提交MapReduce作业，但是:

• 一些配置参数可能已经被管理员标记为final(参见Final Parameters)，不能更改

Job可以用于设置非常多的参数，如下是一些主要的配置：

• InputFormat 输入规范，包括分片计算InputSplit和面向记录的阅读器RecordReader
• Mapper
• Partitioner Mapper中间结果的分区方式
• combiner(如果有的话) Mapper分区结果本地聚合
• Reducer
• OutputFormat 输出规范

job input

InputFormat

InputFormat类图

@InterfaceAudience.Public
@InterfaceStability.Stable
public abstract class InputFormat {

  public abstract 
    List getSplits(JobContext context
                               ) throws IOException, InterruptedException;
  public abstract 
    RecordReader createRecordReader(InputSplit split,
                                         TaskAttemptContext context
                                        ) throws IOException, 
                                                 InterruptedException;

}

RecordReader

RecordReader

InputFormat描述了MapReduce作业的输入规范,MapReduce框架依赖于作业的InputFormat完成
1 . 验证作业的输入规范
2 . 将输入文件分割成逻辑InputSplit实例，然后将每个实例分配给单个Mapper

3. 提供RecordReader实现，用于从逻辑InputSplit中收集输入记录，以供mapper程序处理

基于文件的默认InputFormat 实现为FileInputFormat，它根据输入文件的总大小(以字节为单位)将输入拆分为逻辑InputSplit实例。一般输入文件的FileSystem的blocksize 作为分片的上界。可以通过mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize设置分片下界。
显然，对于许多应用程序来说，基于输入大小的逻辑分割是不够的，因为必须考虑记录边界。在这种情况下，应用程序应该实现RecordReader，它会考虑记录边界，并向单个任务提供面向记录的逻辑InputSplit视图

job.setInputFormatClass()可以用于设置InputFormat，如果没有设置默认为TextInputFormat

如果TextInputFormat是给定作业的InputFormat，框架将检测带有.gz扩展名的输入文件，并使用适当的CompressionCodec自动解压它们。但是，必须注意的是，不能分割具有上述扩展名的压缩文件，每个压缩文件都由单个mapper完整地处理。

InputSplit

InputSplit表示由单个mapper处理的数据
InputSplit通常呈现一个面向字节的输入视图，RecordReader负责处理并呈现一个面向记录的视图。
FileSplit是默认的InputSplit

public interface InputSplit extends Writable {
  long getLength() throws IOException;
  String[] getLocations() throws IOException;
}

job output

OutputFormat描述MapReduce作业的输出规范。
MapReduce框架依赖于作业的OutputFormat完成：

• 验证作业的输出规范;例如，检查输出目录不存在。
• 提供用于写入作业输出文件的RecordWriter实现。输出文件存储在FileSystem中

TextOutputFormat是默认的OutputFormat

@InterfaceAudience.Public
@InterfaceStability.Stable
public abstract class OutputFormat {

  public abstract RecordWriter 
    getRecordWriter(TaskAttemptContext context
                    ) throws IOException, InterruptedException;

  public abstract void checkOutputSpecs(JobContext context
                                        ) throws IOException, 
                                                 InterruptedException;

  public abstract 
  OutputCommitter getOutputCommitter(TaskAttemptContext context
                                     ) throws IOException, InterruptedException;
}

OutputCommitter

OutputCommitter描述MapReduce作业的任务输出的提交。
MapReduce框架依赖于作业的OutputCommitter完成:

• 在初始化期间设置作业。例如，在作业初始化期间为作业创建临时输出目录
• 在作业完成后清理作业。例如，在作业完成后删除临时输出目录。
• 设置任务临时输出。任务设置是在任务初始化期间作为同一任务的一部分完成的
• 检查任务是否需要提交。这是为了在任务不需要提交时避免提交过程
• 任务输出的提交。任务完成后，如果需要，任务将提交它的输出
• 丢弃任务提交。如果任务失败/终止，输出将被清理。如果任务无法清除(在异常块中)，将使用相同的attempt-id启动一个单独的任务来执行清除

FileOutputCommitter是默认的OutputCommitter

RecordWriter

RecordWriter将输出对写入输出文件。
RecordWriter实现将作业输出写入文件系统。

MapReduce - User Interfaces

应用程序通常实现Mapper和Reducer接口来提供map和reduce方法。这些构成了工作的核心

Mapper

Mapper将输入键/值对映射为一组中间键/值对。

Mapper类图

image.png

map是将输入记录转换为中间记录的单个任务。转换后的中间记录不需要与输入记录具有相同的类型。给定的输入对可以映射到零或多个输出对。

Hadoop MapReduce通过InputFormat生成InputSplit，每个生成的InputSplit由一个map任务处理

job通过Job.setMapperClass(Class)来设置mapper的实现类。然后框架为该任务的InputSplit中的每个键/值对调用 map(WritableComparable, Writable, Context)完成相关的处理，应用程序可以覆盖cleanup(Context)方法来执行任何所需的清除

mapper处理输入键值对得到的中间键值对可以和输入键值对的类型不同，一个输入键值对可以产生0到多个中间键值对，中间结果通过context.write(WritableComparable, Writable)保存

应用程序可以使用Counter报告其统计信息。

mapper产生的中间结果最终会按照key分组然后传递给reducer,然后reducer处理mapper产生的中间结果，最后产生结果。用户可以通过Job.setGroupingComparatorClass(Class)指定一个Comparator来控制分组。

Mapper的中间结果会被排序然后按reducer个数分区。分区数等于reducer的个数。用户可以实现自定义Partitioner控制的发送规则

用户可以选择通过 Job.setCombinerClass(Class)指定一个combiner来执行中间输出的本地聚合(mapper端reduce)，这有助于减少从Mapper传输到Reducer的数据量

经过排序的中间输出总是以简单的(key-len、key、value-len、value)格式存储。应用程序通过配置使用CompressionCodec可以控制中间输出是否被压缩以及如何被压缩

Mapper InputSplits Records之间的关系

InputFormat 负责计算分片（InputSplits ）并将它们划分为记录(Records)。分片是物理概念和记录是逻辑概念

关于Mapper 中setup，map、cleanup、partitioner、combiner的关系

前面已经知道一个split由一个mapper处理，hadoop框架通过反射job configuration中的Mapper类创建mapper实例，调用mapper的setup方法，然后在mapper的map中使用RecordReader 读取split获取迭代处理，并调用partitioner，之后调用cleanup方法，最后调用combiner方法做map端本地归并，减少数据量以减少到reduce的网络IO

简而言之，一个mapper实例对应一个partitioner，对应多个combiner，combiner个数为reducer个数

作业提交流程

 childUGI.doAs(new PrivilegedExceptionAction