Hadoop 新旧API之间区别

偏执的太偏执、 2022-05-24 23:41 155阅读 0赞

从0.20.0 版本开始，Hadoop 同时提供了新旧两套MapReduce API。部分早期的0.20发行版本反对使用旧的api,但是后续版本中可以继续使用旧的api,因此1.x和2.x发行版本同时支持就的api。

新旧API之间有如下几个明显区别：

*  新API倾向使用虚类，而不是接口，因为更有利扩展。
 *  新API移到org.apache.hadoop.mapreduce包及其子包中，而旧的API放在org.apache.hadoop.mapred下。
 *  新API充分使用上下文对象，使用户代码能在MapReduce系统通信。例如，新的Context基本统一了旧的API中的JobConf、OutputCollector和Reporter的功能。
 *  键/值对记录在这两类API中都被推给了mapper和reducer,但除此之外，新的API通过重写run()方法允许mapper和reducer控制执行流程。
 *  新API中作业控制由Job类实现，而旧的API中的JobClient类，新的API中删除了JobClient类。
 *  新增的API实现了配置的统一。旧API通过一个特殊的JobConf对象配置作业，该对象是Hadoop配置对象的一个扩展。在新API中，作业的配置由Configuration类完成。
 *  输出文件的命名方式稍有不同。在旧的API中map和reduce的输出被统一命名为part-nnmm，但是新的API中map的输出文件名为part-m-nnnn，而reduce的输出文件名为part-r-nnnnn（其中nnnnn是从0开始的表示分块序号的整数）。
 *  新的API中用户冲在函数被声明为抛出异常java.lang.InterruputedException。这意味着可以用代码来实现中断响应，从而使该框架在必要时可以优雅的取消长时间运行的作业。
 *  在新的API中，reduce()传递的值是java.lang.Iterable类型的，而非java.lang.Iterator类型，这一改变使我们可以更容易是欧诺更for-each循环来迭代这些值。

----------------Iterator迭代 ----------------------
    public static class Reduce extends MapReduceBase implements Reducer<Text, LongWritable, Text, LongWritable>{ 
    
            @Override
            public void reduce(Text key, Iterator<LongWritable> values, OutputCollector<Text, LongWritable> output,
                    Reporter reporter) throws IOException {
                long count = 0;
    
                while(values.hasNext()){
                    count+=values.next().get();
                }
                output.collect(key, new LongWritable(count));
            }
    
        }
    --------------Iterable for-each迭代---------------
    public static class FriendListReducer extends Reducer<Text,Text,Text,Text>{ 
            private Text friendsNames=new Text();
            @Override
            protected void reduce(Text key,
                    Iterable<Text> values,Context context) throws IOException, InterruptedException{
                StringBuffer buffer=new StringBuffer();
                for(Text name:values){
                    buffer.append(","+name);
                }
                friendsNames.set(buffer.toString());
                context.write(key,friendsNames);
            }
        }