链式MapReduce：ChainMapper和ChainReducer

一：背景

Hadoop2.0开始MapReduce作业支持链式处理，类似于富士康生产苹果手机的流水线，每一个阶段都有特定的任务要处理，比如提供原配件——>组装——打印出厂日期，等等。通过这样进一步的分工，从而提高了生成效率，我们Hadoop中的链式MapReduce也是如此，这些Mapper可以像水流一样，一级一级向后处理，有点类似于Linux的管道。前一个Mapper的输出结果直接可以作为下一个Mapper的输入，形成一个流水线。

注：链式MapReduce的执行规则：整个Job中只能有一个Reducer，在Reducer前面可以有一个或者多个Mapper，在Reducer的后面可以有0个或者多个Mapper。

二：技术实现

#需求：现有如下销售数据，要求使用链式MapReduce，在第一个Mapper中过滤金额大于10000的数据，在第二个Mapper中过滤数据在100-10000之间的数据，在Reduce中进行分类汇总，在Reduce后面的Mapper中过滤掉商品名长度大于8的数据。

Phone	5000
Computer	2000
Clothes	300
XieZi	1200
QunZi	434
ShouTao	12
Books	12510
SmallShangPing	5
SmallShangPing	3
DingCan	2

实现代码：

public class ChainMapReduce {

	// 定义输入输出路径
	private static final String INPUTPATH = "hdfs://liaozhongmin21:8020/chainFiles/*";
	private static final String OUTPUTPATH = "hdfs://liaozhongmin21:8020/out";

	public static void main(String[] args) {

		try {

			Configuration conf = new Configuration();
			// 创建文件系统
			FileSystem fileSystem = FileSystem.get(new URI(OUTPUTPATH), conf);

			// 判断输出路径是否存在，如果存在则删除
			if (fileSystem.exists(new Path(OUTPUTPATH))) {
				fileSystem.delete(new Path(OUTPUTPATH), true);
			}

			// 创建Job
			Job job = new Job(conf, ChainMapReduce.class.getSimpleName());

			// 设置输入目录
			FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(INPUTPATH));
			// 设置输入文件格式
			job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);

			// 设置自定义的Mapper类
			ChainMapper.addMapper(job, FilterMapper1.class, LongWritable.class, Text.class, Text.class, DoubleWritable.class, conf);
			ChainMapper.addMapper(job, FilterMapper2.class, Text.class, DoubleWritable.class, Text.class, DoubleWritable.class, conf);
			ChainReducer.setReducer(job, SumReducer.class, Text.class, DoubleWritable.class, Text.class, DoubleWritable.class, conf);
			// 注：Reducer后面的Mapper也要用ChainReducer进行加载
			ChainReducer.addMapper(job, FilterMapper3.class, Text.class, DoubleWritable.class, Text.class, DoubleWritable.class, conf);

			// 设置自定义Mapper类的输出key和value
			job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
			job.setMapOutputValueClass(DoubleWritable.class);

			// 设置分区
			job.setPartitionerClass(HashPartitioner.class);
			// 设置reducer数量
			job.setNumReduceTasks(1);

			// 设置自定义的Reducer类
			// 设置输出的Key和value类型
			job.setOutputKeyClass(Text.class);
			job.setOutputValueClass(DoubleWritable.class);

			// 设置输出路径
			FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(OUTPUTPATH));
			// 设置输出格式
			job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);

			// 提交任务
			System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);

		} catch (Exception e) {
			e.printStackTrace();
		}
	}

	
	/**
	 * 过滤掉金额大于10000的记录
	 * @author 廖钟民 2015年3月17日下午6:27:05
	 */
	public static class FilterMapper1 extends Mapper<LongWritable, Text, Text, DoubleWritable> {

		// 定义输出的key和value
		private Text outKey = new Text();
		private DoubleWritable outValue = new DoubleWritable();

		@Override
		protected void map(LongWritable key, Text value, Mapper<LongWritable, Text, Text, DoubleWritable>.Context context) throws IOException,
				InterruptedException {

			// 获取行文本内容
			String line = value.toString();

			if (line.length() > 0) {
				// 对行文本内容进行切分
				String[] splits = line.split("\t");
				// 获取money
				double money = Double.parseDouble(splits[1].trim());
				// 过滤
				if (money <= 10000) {
					// 设置合法结果
					outKey.set(splits[0]);
					outValue.set(money);
					// 把合法结果写出去
					context.write(outKey, outValue);
				}
			}
		}
	}

	/**
	 * 过滤掉金额大于100的记录
	 * @author 廖钟民 2015年3月17日下午6:29:27
	 */
	public static class FilterMapper2 extends Mapper<Text, DoubleWritable, Text, DoubleWritable> {

		@Override
		protected void map(Text key, DoubleWritable value, Mapper<Text, DoubleWritable, Text, DoubleWritable>.Context context) throws IOException,
				InterruptedException {
			if (value.get() < 100) {

				// 把结果写出去
				context.write(key, value);
			}
		}
	}

	/**
	 * 金额汇总
	 * @author 廖钟民
	 *2015年3月21日下午1:46:47
	 */
	public  static class SumReducer extends Reducer<Text, DoubleWritable, Text, DoubleWritable> {
		// 定义输出的value
		private DoubleWritable outValue = new DoubleWritable();

		@Override
		protected void reduce(Text key, Iterable<DoubleWritable> values, Reducer<Text, DoubleWritable, Text, DoubleWritable>.Context context)
				throws IOException, InterruptedException {

			// 定义汇总结果
			double sum = 0;
			// 遍历结果集进行统计
			for (DoubleWritable val : values) {

				sum += val.get();
			}
			// 设置输出value
			outValue.set(sum);
			// 把结果写出去
			context.write(key, outValue);
		}
	}

	/**
	 * 过滤商品名称长度小于8的商品
	 * @author 廖钟民
	 *2015年3月21日下午1:47:01
	 */
	public  static class FilterMapper3 extends Mapper<Text, DoubleWritable, Text, DoubleWritable> {

		@Override
		protected void map(Text key, DoubleWritable value, Mapper<Text, DoubleWritable, Text, DoubleWritable>.Context context) throws IOException,
				InterruptedException {
			// 过滤
			if (key.toString().length() < 8) {
				// 把结果写出去
				System.out.println("写出去的内容为：" + key.toString() +"++++"+ value.toString());
				context.write(key, value);
			}
		}

	}

}

注：驱动类中Reducer后面的Mapper必须应该通过ChainReducer来添加！

输出结果：