【原创 Hadoop&Spark 动手实践 3】Hadoop2.7.3 MapReduce理论与动手实践

た入场券 2021-12-24 11:41 218阅读 0赞

开始聊MapReduce，MapReduce是Hadoop的计算框架，我学Hadoop是从Hive开始入手，再到hdfs，当我学习hdfs时候，就感觉到hdfs和mapreduce关系的紧密。这个可能是我做技术研究的思路有关，我开始学习某一套技术总是想着这套技术到底能干什么，只有当我真正理解了这套技术解决了什么问题时候，我后续的学习就能逐步的加快，而学习hdfs时候我就发现，要理解hadoop框架的意义，hdfs和mapreduce是密不可分，所以当我写分布式文件系统时候，总是感觉自己的理解肤浅，今天我开始写mapreduce了，今天写文章时候比上周要进步多，不过到底能不能写好本文了，只有试试再说了。

**　　Mapreduce****初析**

Mapreduce是一个计算框架，既然是做计算的框架，那么表现形式就是有个输入（input），mapreduce操作这个输入（input），通过本身定义好的计算模型，得到一个输出（output），这个输出就是我们所需要的结果。

我们要学习的就是这个计算模型的运行规则。在运行一个mapreduce计算任务时候，任务过程被分为两个阶段：map阶段和reduce阶段，每个阶段都是用键值对（key/value）作为输入（input）和输出（output）。而程序员要做的就是定义好这两个阶段的函数：map函数和reduce函数。

**　　Mapreduce****的基础实例**

讲解mapreduce运行原理前，首先我们看看mapreduce里的hello world实例WordCount,这个实例在任何一个版本的hadoop安装程序里都会有，大家很容易找到，这里我还是贴出代码，便于我后面的讲解，代码如下：

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td> 
    <div> 
     <div> 
      <code>/**</code> 
     </div> 
     <div> 
      <code>&nbsp;</code> 
      <code>* Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one</code> 
     </div> 
     <div> 
      <code>&nbsp;</code> 
      <code>* or more contributor license agreements.&nbsp; See the NOTICE file</code> 
     </div> 
     <div> 
      <code>&nbsp;</code> 
      <code>* distributed with this work for additional information</code> 
     </div> 
     <div> 
      <code>&nbsp;</code> 
      <code>* regarding copyright ownership.&nbsp; The ASF licenses this file</code> 
     </div> 
     <div> 
      <code>&nbsp;</code> 
      <code>* to you under the Apache License, Version 2.0 (the</code> 
     </div> 
     <div> 
      <code>&nbsp;</code> 
      <code>* "License"); you may not use this file except in compliance</code> 
     </div> 
     <div> 
      <code>&nbsp;</code> 
      <code>* with the License.&nbsp; You may obtain a copy of the License at</code> 
     </div> 
     <div> 
      <code>&nbsp;</code> 
      <code>*</code> 
     </div> 
     <div> 
      <code>&nbsp;</code> 
      <code>*&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0</code> 
     </div> 
     <div> 
      <code>&nbsp;</code> 
      <code>*</code> 
     </div> 
     <div> 
      <code>&nbsp;</code> 
      <code>* Unless required by applicable law or agreed to in writing, software</code> 
     </div> 
     <div> 
      <code>&nbsp;</code> 
      <code>* distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,</code> 
     </div> 
     <div> 
      <code>&nbsp;</code> 
      <code>* WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.</code> 
     </div> 
     <div> 
      <code>&nbsp;</code> 
      <code>* See the License for the specific language governing permissions and</code> 
     </div> 
     <div> 
      <code>&nbsp;</code> 
      <code>* limitations under the License.</code> 
     </div> 
     <div> 
      <code>&nbsp;</code> 
      <code>*/</code> 
     </div> 
     <div> 
      <code>package</code>&nbsp; 
      <code>org.apache.hadoop.examples;</code> 
     </div> 
     <div>
       &nbsp; 
     </div> 
     <div> 
      <code>import</code>&nbsp; 
      <code>java.io.IOException;</code> 
     </div> 
     <div> 
      <code>import</code>&nbsp; 
      <code>java.util.StringTokenizer;</code> 
     </div> 
     <div>
       &nbsp; 
     </div> 
     <div> 
      <code>import</code>&nbsp; 
      <code>org.apache.hadoop.conf.Configuration;</code> 
     </div> 
     <div> 
      <code>import</code>&nbsp; 
      <code>org.apache.hadoop.fs.Path;</code> 
     </div> 
     <div> 
      <code>import</code>&nbsp; 
      <code>org.apache.hadoop.io.IntWritable;</code> 
     </div> 
     <div> 
      <code>import</code>&nbsp; 
      <code>org.apache.hadoop.io.Text;</code> 
     </div> 
     <div> 
      <code>import</code>&nbsp; 
      <code>org.apache.hadoop.mapreduce.Job;</code> 
     </div> 
     <div> 
      <code>import</code>&nbsp; 
      <code>org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;</code> 
     </div> 
     <div> 
      <code>import</code>&nbsp; 
      <code>org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;</code> 
     </div> 
     <div> 
      <code>import</code>&nbsp; 
      <code>org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;</code> 
     </div> 
     <div> 
      <code>import</code>&nbsp; 
      <code>org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;</code> 
     </div> 
     <div> 
      <code>import</code>&nbsp; 
      <code>org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;</code> 
     </div> 
     <div>
       &nbsp; 
     </div> 
     <div> 
      <code>public</code>&nbsp; 
      <code>class</code>&nbsp; 
      <code>WordCount { </code> 
     </div> 
     <div>
       &nbsp; 
     </div> 
     <div> 
      <code>&nbsp;&nbsp;</code> 
      <code>public</code>&nbsp; 
      <code>static</code>&nbsp; 
      <code>class</code>&nbsp; 
      <code>TokenizerMapper </code> 
     </div> 
     <div> 
      <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code> 
      <code>extends</code>&nbsp; 
      <code>Mapper&lt;Object, Text, Text, IntWritable&gt;{ </code> 
     </div> 
     <div> 
      <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code>&nbsp; 
     </div> 
     <div> 
      <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code> 
      <code>private</code>&nbsp; 
      <code>final</code>&nbsp; 
      <code>static</code>&nbsp; 
      <code>IntWritable one = </code> 
      <code>new</code>&nbsp; 
      <code>IntWritable(</code> 
      <code>1</code> 
      <code>);</code> 
     </div> 
     <div> 
      <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code> 
      <code>private</code>&nbsp; 
      <code>Text word = </code> 
      <code>new</code>&nbsp; 
      <code>Text();</code> 
     </div> 
     <div> 
      <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code>&nbsp; 
     </div> 
     <div> 
      <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code> 
      <code>public</code>&nbsp; 
      <code>void</code>&nbsp; 
      <code>map(Object key, Text value, Context context</code> 
     </div> 
     <div> 
      <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code> 
      <code>) </code> 
      <code>throws</code>&nbsp; 
      <code>IOException, InterruptedException { </code> 
     </div> 
     <div> 
      <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code> 
      <code>StringTokenizer itr = </code> 
      <code>new</code>&nbsp; 
      <code>StringTokenizer(value.toString());</code> 
     </div> 
     <div> 
      <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code> 
      <code>while</code>&nbsp; 
      <code>(itr.hasMoreTokens()) { </code> 
     </div> 
     <div> 
      <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code> 
      <code>word.set(itr.nextToken());</code> 
     </div> 
     <div> 
      <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code> 
      <code>context.write(word, one);</code> 
     </div> 
     <div> 
      <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code> 
      <code>}</code> 
     </div> 
     <div> 
      <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code> 
      <code>}</code> 
     </div> 
     <div> 
      <code>&nbsp;&nbsp;</code> 
      <code>}</code> 
     </div> 
     <div> 
      <code>&nbsp;&nbsp;</code>&nbsp; 
     </div> 
     <div> 
      <code>&nbsp;&nbsp;</code> 
      <code>public</code>&nbsp; 
      <code>static</code>&nbsp; 
      <code>class</code>&nbsp; 
      <code>IntSumReducer </code> 
     </div> 
     <div> 
      <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code> 
      <code>extends</code>&nbsp; 
      <code>Reducer&lt;Text,IntWritable,Text,IntWritable&gt; { </code> 
     </div> 
     <div> 
      <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code> 
      <code>private</code>&nbsp; 
      <code>IntWritable result = </code> 
      <code>new</code>&nbsp; 
      <code>IntWritable();</code> 
     </div> 
     <div>
       &nbsp; 
     </div> 
     <div> 
      <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code> 
      <code>public</code>&nbsp; 
      <code>void</code>&nbsp; 
      <code>reduce(Text key, Iterable&lt;IntWritable&gt; values, </code> 
     </div> 
     <div> 
      <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code> 
      <code>Context context</code> 
     </div> 
     <div> 
      <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code> 
      <code>) </code> 
      <code>throws</code>&nbsp; 
      <code>IOException, InterruptedException { </code> 
     </div> 
     <div> 
      <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code> 
      <code>int</code>&nbsp; 
      <code>sum = </code> 
      <code>0</code> 
      <code>;</code> 
     </div> 
     <div> 
      <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code> 
      <code>for</code>&nbsp; 
      <code>(IntWritable val : values) { </code> 
     </div> 
     <div> 
      <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code> 
      <code>sum += val.get();</code> 
     </div> 
     <div> 
      <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code> 
      <code>}</code> 
     </div> 
     <div> 
      <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code> 
      <code>result.set(sum);</code> 
     </div> 
     <div> 
      <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code> 
      <code>context.write(key, result);</code> 
     </div> 
     <div> 
      <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code> 
      <code>}</code> 
     </div> 
     <div> 
      <code>&nbsp;&nbsp;</code> 
      <code>}</code> 
     </div> 
     <div>
       &nbsp; 
     </div> 
     <div> 
      <code>&nbsp;&nbsp;</code> 
      <code>public</code>&nbsp; 
      <code>static</code>&nbsp; 
      <code>void</code>&nbsp; 
      <code>main(String[] args) </code> 
      <code>throws</code>&nbsp; 
      <code>Exception { </code> 
     </div> 
     <div> 
      <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code> 
      <code>Configuration conf = </code> 
      <code>new</code>&nbsp; 
      <code>Configuration();</code> 
     </div> 
     <div> 
      <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code> 
      <code>String[] otherArgs = </code> 
      <code>new</code>&nbsp; 
      <code>GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();</code> 
     </div> 
     <div> 
      <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code> 
      <code>if</code>&nbsp; 
      <code>(otherArgs.length != </code> 
      <code>2</code> 
      <code>) { </code> 
     </div> 
     <div> 
      <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code> 
      <code>System.err.println(</code> 
      <code>"Usage: wordcount &lt;in&gt; &lt;out&gt;"</code> 
      <code>);</code> 
     </div> 
     <div> 
      <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code> 
      <code>System.exit(</code> 
      <code>2</code> 
      <code>);</code> 
     </div> 
     <div> 
      <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code> 
      <code>}</code> 
     </div> 
     <div> 
      <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code> 
      <code>Job job = </code> 
      <code>new</code>&nbsp; 
      <code>Job(conf, </code> 
      <code>"word count"</code> 
      <code>);</code> 
     </div> 
     <div> 
      <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code> 
      <code>job.setJarByClass(WordCount.</code> 
      <code>class</code> 
      <code>);</code> 
     </div> 
     <div> 
      <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code> 
      <code>job.setMapperClass(TokenizerMapper.</code> 
      <code>class</code> 
      <code>);</code> 
     </div> 
     <div> 
      <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code> 
      <code>job.setCombinerClass(IntSumReducer.</code> 
      <code>class</code> 
      <code>);</code> 
     </div> 
     <div> 
      <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code> 
      <code>job.setReducerClass(IntSumReducer.</code> 
      <code>class</code> 
      <code>);</code> 
     </div> 
     <div> 
      <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code> 
      <code>job.setOutputKeyClass(Text.</code> 
      <code>class</code> 
      <code>);</code> 
     </div> 
     <div> 
      <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code> 
      <code>job.setOutputValueClass(IntWritable.</code> 
      <code>class</code> 
      <code>);</code> 
     </div> 
     <div> 
      <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code> 
      <code>FileInputFormat.addInputPath(job, </code> 
      <code>new</code>&nbsp; 
      <code>Path(otherArgs[</code> 
      <code>0</code> 
      <code>]));</code> 
     </div> 
     <div> 
      <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code> 
      <code>FileOutputFormat.setOutputPath(job, </code> 
      <code>new</code>&nbsp; 
      <code>Path(otherArgs[</code> 
      <code>1</code> 
      <code>]));</code> 
     </div> 
     <div> 
      <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code> 
      <code>System.exit(job.waitForCompletion(</code> 
      <code>true</code> 
      <code>) ? </code> 
      <code>0</code>&nbsp; 
      <code>: </code> 
      <code>1</code> 
      <code>);</code> 
     </div> 
     <div> 
      <code>&nbsp;&nbsp;</code> 
      <code>}</code> 
     </div> 
     <div> 
      <code>}</code> 
     </div> 
    </div> </td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

如何运行它，这里不做累述了，大伙可以百度下，网上这方面的资料很多。这里的实例代码是使用新的api，大家可能在很多书籍里看到讲解mapreduce的WordCount实例都是老版本的api，这里我不给出老版本的api，因为老版本的api不太建议使用了，大家做开发最好使用新版本的api，新版本api和旧版本api有区别在哪里：

1.  新的api放在：org.apache.hadoop.mapreduce,旧版api放在：org.apache.hadoop.mapred
2.  新版api使用虚类，而旧版的使用的是接口，虚类更加利于扩展，这个是一个经验，大家可以好好学习下hadoop的这个经验。

其他还有很多区别，都是说明新版本api的优势，因为我提倡使用新版api，这里就不讲这些，因为没必要再用旧版本，因此这种比较也没啥意义了。

下面我对代码做简单的讲解，大家看到要写一个mapreduce程序，我们的实现一个map函数和reduce函数。我们看看map的方法：

public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {…}

这里有三个参数，前面两个Object key, Text value就是输入的key和value，第三个参数Context context这是可以记录输入的key和value，例如：context.write(word, one);此外context还会记录map运算的状态。

对于reduce函数的方法：

public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {…}

reduce函数的输入也是一个key/value的形式，不过它的value是一个迭代器的形式Iterable<IntWritable> values，也就是说reduce的输入是一个key对应一组的值的value，reduce也有context和map的context作用一致。

至于计算的逻辑就是程序员自己去实现了。

下面就是main函数的调用了，这个我要详细讲述下，首先是：

Configuration conf = new Configuration();

运行mapreduce程序前都要初始化Configuration，该类主要是读取mapreduce系统配置信息，这些信息包括hdfs还有mapreduce，也就是安装hadoop时候的配置文件例如：core-site.xml、hdfs-site.xml和mapred-site.xml等等文件里的信息，有些童鞋不理解为啥要这么做，这个是没有深入思考mapreduce计算框架造成，我们程序员开发mapreduce时候只是在填空，在map函数和reduce函数里编写实际进行的业务逻辑，其它的工作都是交给mapreduce框架自己操作的，但是至少我们要告诉它怎么操作啊，比如hdfs在哪里啊，mapreduce的jobstracker在哪里啊，而这些信息就在conf包下的配置文件里。

接下来的代码是：

String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();
        if (otherArgs.length != 2) {
          System.err.println("Usage: wordcount <in> <out>");
          System.exit(2);
        }

If的语句好理解，就是运行WordCount程序时候一定是两个参数，如果不是就会报错退出。至于第一句里的GenericOptionsParser类，它是用来解释常用hadoop命令，并根据需要为Configuration对象设置相应的值，其实平时开发里我们不太常用它，而是让类实现Tool接口，然后再main函数里使用ToolRunner运行程序，而ToolRunner内部会调用GenericOptionsParser。

接下来的代码是：

Job job = new Job(conf, "word count");
        job.setJarByClass(WordCount.class);
        job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
        job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
        job.setReducerClass(IntSumReducer.class);

第一行就是在构建一个job，在mapreduce框架里一个mapreduce任务也叫mapreduce作业也叫做一个mapreduce的job，而具体的map和reduce运算就是task了，这里我们构建一个job，构建时候有两个参数，一个是conf这个就不累述了，一个是这个job的名称。

第二行就是装载程序员编写好的计算程序，例如我们的程序类名就是WordCount了。这里我要做下纠正，虽然我们编写mapreduce程序只需要实现map函数和reduce函数，但是实际开发我们要实现三个类，第三个类是为了配置mapreduce如何运行map和reduce函数，准确的说就是构建一个mapreduce能执行的job了，例如WordCount类。

第三行和第五行就是装载map函数和reduce函数实现类了，这里多了个第四行，这个是装载Combiner类，这个我后面讲mapreduce运行机制时候会讲述，其实本例去掉第四行也没有关系，但是使用了第四行理论上运行效率会更好。

接下来的代码：

job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

这个是定义输出的key/value的类型，也就是最终存储在hdfs上结果文件的key/value的类型。

最后的代码是：

FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);

第一行就是构建输入的数据文件，第二行是构建输出的数据文件，最后一行如果job运行成功了，我们的程序就会正常退出。FileInputFormat和FileOutputFormat是很有学问的，我会在下面的mapreduce运行机制里讲解到它们。

好了，mapreduce里的hello word程序讲解完毕，我这个讲解是从新办api进行，这套讲解在网络上还是比较少的，应该很具有代表性的。

***　　Mapreduce******运行机制***

下面我要讲讲mapreduce的运行机制了，前不久我为公司出了一套hadoop面试题，里面就问道了mapreduce运行机制，出题时候我发现这个问题我自己似乎也将不太清楚，因此最近几天恶补了下，希望在本文里能说清楚这个问题。

下面我贴出几张图，这些图都是我在百度图片里找到的比较好的图片：

*　　图片一：*

*![23175142-71f1219da7354861b5406b818dc9d670.jpg][]*

*　　图片二：*

*![23175200-0ccb72e4bd7b4e48a2eea8673f361741.x-png][]*

*　　图片三：*

*![23175219-86b89e79497b4ba8a38dec798471065e.jpg][]*

*　　图片四：*

*![23175247-1cff38de2f154503bccd89a5d057f696.x-png][]*

*　　图片五：*

*![23175340-b918c709af954125962ac14125ad4823.jpg][]*

*　　图片六：*

*![23175400-d7ef91ad75ad48099a525c097eb48bb6.jpg][]*

我现在学习技术很喜欢看图，每次有了新理解就会去看看图，每次都会有新的发现。

谈mapreduce运行机制，可以从很多不同的角度来描述，比如说从mapreduce运行流程来讲解，也可以从计算模型的逻辑流程来进行讲解，也许有些深入理解了mapreduce运行机制还会从更好的角度来描述，但是将mapreduce运行机制有些东西是避免不了的，就是一个个参入的实例对象，一个就是计算模型的逻辑定义阶段，我这里讲解不从什么流程出发，就从这些一个个牵涉的对象，不管是物理实体还是逻辑实体。

首先讲讲物理实体，参入mapreduce作业执行涉及4个独立的实体：

1.  客户端（client）：编写mapreduce程序，配置作业，提交作业，这就是程序员完成的工作；
2.  JobTracker：初始化作业，分配作业，与TaskTracker通信，协调整个作业的执行；
3.  TaskTracker：保持与JobTracker的通信，在分配的数据片段上执行Map或Reduce任务，TaskTracker和JobTracker的不同有个很重要的方面，就是在执行任务时候TaskTracker可以有n多个，JobTracker则只会有一个（JobTracker只能有一个就和hdfs里namenode一样存在单点故障，我会在后面的mapreduce的相关问题里讲到这个问题的）
4.  Hdfs：保存作业的数据、配置信息等等，最后的结果也是保存在hdfs上面

*那么mapreduce到底是如何运行的呢？*

首先是客户端要编写好mapreduce程序，配置好mapreduce的作业也就是job，接下来就是提交job了，提交job是提交到JobTracker上的，这个时候JobTracker就会构建这个job，具体就是分配一个新的job任务的ID值，接下来它会做检查操作，这个检查就是确定输出目录是否存在，如果存在那么job就不能正常运行下去，JobTracker会抛出错误给客户端，接下来还要检查输入目录是否存在，如果不存在同样抛出错误，如果存在JobTracker会根据输入计算输入分片（Input Split），如果分片计算不出来也会抛出错误，至于输入分片我后面会做讲解的，这些都做好了JobTracker就会配置Job需要的资源了。分配好资源后，JobTracker就会初始化作业，初始化主要做的是将Job放入一个内部的队列，让配置好的作业调度器能调度到这个作业，作业调度器会初始化这个job，初始化就是创建一个正在运行的job对象（封装任务和记录信息），以便JobTracker跟踪job的状态和进程。初始化完毕后，作业调度器会获取输入分片信息（input split），每个分片创建一个map任务。接下来就是任务分配了，这个时候tasktracker会运行一个简单的循环机制定期发送心跳给jobtracker，心跳间隔是5秒，程序员可以配置这个时间，心跳就是jobtracker和tasktracker沟通的桥梁，通过心跳，jobtracker可以监控tasktracker是否存活，也可以获取tasktracker处理的状态和问题，同时tasktracker也可以通过心跳里的返回值获取jobtracker给它的操作指令。任务分配好后就是执行任务了。在任务执行时候jobtracker可以通过心跳机制监控tasktracker的状态和进度，同时也能计算出整个job的状态和进度，而tasktracker也可以本地监控自己的状态和进度。当jobtracker获得了最后一个完成指定任务的tasktracker操作成功的通知时候，jobtracker会把整个job状态置为成功，然后当客户端查询job运行状态时候（注意：这个是异步操作），客户端会查到job完成的通知的。如果job中途失败，mapreduce也会有相应机制处理，一般而言如果不是程序员程序本身有bug，mapreduce错误处理机制都能保证提交的job能正常完成。

下面我从逻辑实体的角度讲解mapreduce运行机制，这些按照时间顺序包括：***输入分片（******input split******）、map******阶段、combiner******阶段、shuffle******阶段和reduce******阶段***。

1.  **输入分片（input split****）：**在进行map计算之前，mapreduce会根据输入文件计算输入分片（input split），每个输入分片（input split）针对一个map任务，输入分片（input split）存储的并非数据本身，而是一个分片长度和一个记录数据的位置的数组，输入分片（input split）往往和hdfs的block（块）关系很密切，假如我们设定hdfs的块的大小是64mb，如果我们输入有三个文件，大小分别是3mb、65mb和127mb，那么mapreduce会把3mb文件分为一个输入分片（input split），65mb则是两个输入分片（input split）而127mb也是两个输入分片（input split），换句话说我们如果在map计算前做输入分片调整，例如合并小文件，那么就会有5个map任务将执行，而且每个map执行的数据大小不均，这个也是mapreduce优化计算的一个关键点。
2.  **map****阶段：**就是程序员编写好的map函数了，因此map函数效率相对好控制，而且一般map操作都是本地化操作也就是在数据存储节点上进行；
3.  **combiner****阶段：c**ombiner阶段是程序员可以选择的，combiner其实也是一种reduce操作，因此我们看见WordCount类里是用reduce进行加载的。Combiner是一个本地化的reduce操作，它是map运算的后续操作，主要是在map计算出中间文件前做一个简单的合并重复key值的操作，例如我们对文件里的单词频率做统计，map计算时候如果碰到一个hadoop的单词就会记录为1，但是这篇文章里hadoop可能会出现n多次，那么map输出文件冗余就会很多，因此在reduce计算前对相同的key做一个合并操作，那么文件会变小，这样就提高了宽带的传输效率，毕竟hadoop计算力宽带资源往往是计算的瓶颈也是最为宝贵的资源，但是combiner操作是有风险的，使用它的原则是combiner的输入不会影响到reduce计算的最终输入，例如：如果计算只是求总数，最大值，最小值可以使用combiner，但是做平均值计算使用combiner的话，最终的reduce计算结果就会出错。
4.  **shuffle****阶段：**将map的输出作为reduce的输入的过程就是shuffle了，这个是mapreduce优化的重点地方。这里我不讲怎么优化shuffle阶段，讲讲shuffle阶段的原理，因为大部分的书籍里都没讲清楚shuffle阶段。Shuffle一开始就是map阶段做输出操作，一般mapreduce计算的都是海量数据，map输出时候不可能把所有文件都放到内存操作，因此map写入磁盘的过程十分的复杂，更何况map输出时候要对结果进行排序，内存开销是很大的，map在做输出时候会在内存里开启一个环形内存缓冲区，这个缓冲区专门用来输出的，默认大小是100mb，并且在配置文件里为这个缓冲区设定了一个阀值，默认是0.80（这个大小和阀值都是可以在配置文件里进行配置的），同时map还会为输出操作启动一个守护线程，如果缓冲区的内存达到了阀值的80%时候，这个守护线程就会把内容写到磁盘上，**这个过程叫spill**，另外的20%内存可以继续写入要写进磁盘的数据，写入磁盘和写入内存操作是互不干扰的，如果缓存区被撑满了，那么map就会阻塞写入内存的操作，让写入磁盘操作完成后再继续执行写入内存操作，前面我讲到写入磁盘前会有个排序操作，这个是在写入磁盘操作时候进行，不是在写入内存时候进行的，**如果我们定义了combiner函数，那么排序前还会执行combiner操作**。每次spill操作也就是写入磁盘操作时候就会写一个溢出文件，也就是说在做map输出有几次spill就会产生多少个溢出文件，等map输出全部做完后，map会合并这些输出文件。这个过程里还会有一个Partitioner操作，对于这个操作很多人都很迷糊，其实Partitioner操作和map阶段的输入分片（Input split）很像，一个Partitioner对应一个reduce作业，如果我们mapreduce操作只有一个reduce操作，那么Partitioner就只有一个，如果我们有多个reduce操作，那么Partitioner对应的就会有多个，Partitioner因此就是reduce的输入分片，这个程序员可以编程控制，主要是根据实际key和value的值，根据实际业务类型或者为了更好的reduce负载均衡要求进行，这是提高reduce效率的一个关键所在。到了reduce阶段就是合并map输出文件了，Partitioner会找到对应的map输出文件，然后进行复制操作，复制操作时reduce会开启几个复制线程，这些线程默认个数是5个，程序员也可以在配置文件更改复制线程的个数，这个复制过程和map写入磁盘过程类似，也有阀值和内存大小，阀值一样可以在配置文件里配置，而内存大小是直接使用reduce的tasktracker的内存大小，复制时候reduce还会进行排序操作和合并文件操作，这些操作完了就会进行reduce计算了。
5.  **reduce****阶段**：和map函数一样也是程序员编写的，最终结果是存储在hdfs上的。

**　　Mapreduce****的相关问题**

这里我要谈谈我学习mapreduce思考的一些问题，都是我自己想出解释的问题，但是某些问题到底对不对，就要广大童鞋帮我确认了。

1.  jobtracker的单点故障：jobtracker和hdfs的namenode一样也存在单点故障，单点故障一直是hadoop被人诟病的大问题，为什么hadoop的做的文件系统和mapreduce计算框架都是高容错的，但是最重要的管理节点的故障机制却如此不好，我认为主要是namenode和jobtracker在实际运行中都是在内存操作，而做到内存的容错就比较复杂了，只有当内存数据被持久化后容错才好做，namenode和jobtracker都可以备份自己持久化的文件，但是这个持久化都会有延迟，因此真的出故障，任然不能整体恢复，另外hadoop框架里包含zookeeper框架，zookeeper可以结合jobtracker，用几台机器同时部署jobtracker，保证一台出故障，有一台马上能补充上，不过这种方式也没法恢复正在跑的mapreduce任务。
2.  做mapreduce计算时候，输出一般是一个文件夹，而且该文件夹是不能存在，我在出面试题时候提到了这个问题，而且这个检查做的很早，当我们提交job时候就会进行，mapreduce之所以这么设计是保证数据可靠性，如果输出目录存在reduce就搞不清楚你到底是要追加还是覆盖，不管是追加和覆盖操作都会有可能导致最终结果出问题，mapreduce是做海量数据计算，一个生产计算的成本很高，例如一个job完全执行完可能要几个小时，因此一切影响错误的情况mapreduce是零容忍的。
3.  Mapreduce还有一个InputFormat和OutputFormat，我们在编写map函数时候发现map方法的参数是之间操作行数据，没有牵涉到InputFormat，这些事情在我们new Path时候mapreduce计算框架帮我们做好了，而OutputFormat也是reduce帮我们做好了，我们使用什么样的输入文件，就要调用什么样的InputFormat，InputFormat是和我们输入的文件类型相关的，mapreduce里常用的InputFormat有FileInputFormat普通文本文件，SequenceFileInputFormat是指hadoop的序列化文件，另外还有KeyValueTextInputFormat。OutputFormat就是我们想最终存储到hdfs系统上的文件格式了，这个根据你需要定义了，hadoop有支持很多文件格式，这里不一一列举，想知道百度下就看到了。

好了，文章写完了，呵呵，这篇我自己感觉写的不错，是目前hadoop系列文章里写的最好的，我后面会再接再厉的。加油！！！

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**自己动手实践 WordCount**

**1. 在Hadoop机器上面新建WordCount.java文件**

### Source Code ###

import java.io.IOException;
    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;
    
    public class WordCount {
    
      public static class TokenizerMapper
           extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{
    
        private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
        private Text word = new Text();
    
        public void map(Object key, Text value, Context context
                        ) throws IOException, InterruptedException {
          StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
          while (itr.hasMoreTokens()) {
            word.set(itr.nextToken());
            context.write(word, one);
          }
        }
      }
    
      public static class IntSumReducer
           extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> {
        private IntWritable result = new IntWritable();
    
        public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> 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();
        Job job = Job.getInstance(conf, "word count");
        job.setJarByClass(WordCount.class);
        job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
        job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
        job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
      }
    }

###  ###

### ![4915-20170509134140222-1023535336.png][] ###

### Usage ###

Assuming environment variables are set as follows:

export JAVA_HOME=/usr/java/default
    export PATH=${JAVA_HOME}/bin:${PATH}
    export HADOOP_CLASSPATH=${JAVA_HOME}/lib/tools.jar

![4915-20170509134310426-1495138922.png][]

**2. 对WordCount.java 文件进行编译**

Compile WordCount.java and create a jar:

$ bin/hadoop com.sun.tools.javac.Main WordCount.java
    $ jar cf wc.jar WordCount*.class

![4915-20170509134644707-360511805.png][]

Assuming that:

*  /user/joe/wordcount/input \- input directory in HDFS
 *  /user/joe/wordcount/output \- output directory in HDFS

Sample text-files as input:

$ bin/hadoop fs -ls /user/joe/wordcount/input/ /user/joe/wordcount/input/file01 /user/joe/wordcount/input/file02
    
    $ bin/hadoop fs -cat /user/joe/wordcount/input/file01
    Hello World Bye World
    
    $ bin/hadoop fs -cat /user/joe/wordcount/input/file02
    Hello Hadoop Goodbye Hadoop

**3. 运行WordCount 程序**

Run the application:

$ bin/hadoop jar wc.jar WordCount /user/joe/wordcount/input /user/joe/wordcount/output

Output:

$ bin/hadoop fs -cat /user/joe/wordcount/output/part-r-00000`
    Bye 1
    Goodbye 1
    Hadoop 2
    Hello 2
    World 2`

hadoop jar wc.jar WordCount /input/hadoop /output

![4915-20170509135114582-756421717.png][]

**查看输出文件**

\[spark@Spark01 ~\]$ hadoop fs -cat /output/part-r-00000

![4915-20170509135353660-1769043125.png][]

转载于:https://www.cnblogs.com/licheng/p/6830001.html

[23175142-71f1219da7354861b5406b818dc9d670.jpg]: /images/20211223/bd21d42ed7c04a41ac605ec026f40ad5.png
[23175200-0ccb72e4bd7b4e48a2eea8673f361741.x-png]: /images/20211223/6d35de318366465e84a64db1f95de617.png
[23175219-86b89e79497b4ba8a38dec798471065e.jpg]: /images/20211223/1bb6d00083864f64bd8ed79d05453842.png
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[23175400-d7ef91ad75ad48099a525c097eb48bb6.jpg]: /images/20211223/178be4a6ff964dd6b2a2dc7ceb5107b2.png
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