Hadoop-MapReduce介绍及简单WordCount实例

- 日理万妓 2022-10-13 01:49 140阅读 0赞

# MapReduce #

MapReduce是负责计算的，HDFS是负责存储的。

Hadoop是负责处理海量数据的存储和计算的。

## MapReduce的概述 ##

### 定义 ###

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2NsZWFybHhq_size_16_color_FFFFFF_t_70]

### 优缺点 ###

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2NsZWFybHhq_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

### 核心思想 ###

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2NsZWFybHhq_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]

1、分布式的运算程序往往需要分成至少 2 个阶段。

2、第一个阶段的 MapTask 并发实例,完全并行运行,互不相干。

3、第二个阶段的 ReduceTask 并发实例互不相干,但是他们的数据依赖于上一个阶段的所有MapTask 并发实例的输出。

4、MapReduce 编程模型只能包含一个 Map 阶段和一个 Reduce 阶段,如果用户的业务逻辑非常复杂,那就只能多个 MapReduce 程序,串行运行。总结:分析 WordCount 数据流走向深入理解 MapReduce 核心思想。

Map阶段是分数据，将大文件分成多个小文件（以块大小分文件，即默认128M文件），然后分开执行MapTask

MapTask工作时，是按行读取数据，并进行处理的。

### MapReduce进程 ###

![在这里插入图片描述][20210705182711884.png]

### 官方WordCount源码 ###

采用反编译工具反编译源码,发现 WordCount 案例有 Map 类、Reduce 类和驱动类。且数据的类型是 Hadoop 自身封装的序列化类型。

Hadoop Writable类型与Java的比较

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2NsZWFybHhq_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]

编写的程序分成三个部分:Mapper、Reducer 和 Driver。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2NsZWFybHhq_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]

集成自己的父类中的自己就是值Hadoop，涉及的父类就是Mapper和Reducer。

KV对就是，我们常见的键值对，和JAVA中的Map很相似。

以下是官方的WordCount源码

public class WordCount { 
        public WordCount() { 
        }
    
        public static void main(String[] args) throws Exception { 
            Configuration conf = new Configuration();
            String[] otherArgs = (new GenericOptionsParser(conf, args)).getRemainingArgs();
            if (otherArgs.length < 2) { 
                System.err.println("Usage: wordcount <in> [<in>...] <out>");
                System.exit(2);
            }
    
            // mr程序其实也就是一个Job
            // A从这里开始
            Job job = Job.getInstance(conf, "word count");
            job.setJarByClass(WordCount.class);
            job.setMapperClass(WordCount.TokenizerMapper.class);
            job.setCombinerClass(WordCount.IntSumReducer.class);
            job.setReducerClass(WordCount.IntSumReducer.class);
            job.setOutputKeyClass(Text.class);
            job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
    
            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]));
            // A从到这里结束，是声明一个Job的范式
            
            System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
        }
    
        // Reduce
        public static class IntSumReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> { 
            private IntWritable result = new IntWritable();
    
            public IntSumReducer() { 
            }
    
            public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>.Context context) throws IOException, InterruptedException { 
                int sum = 0;
    
                IntWritable val;
                for(Iterator i$ = values.iterator(); i$.hasNext(); sum += val.get()) { 
                    val = (IntWritable)i$.next();
                }
    
                this.result.set(sum);
                context.write(key, this.result);
            }
        }
    
        // Map
       	// 前两个参数是输入数据的类型，第一个是字节的偏移量，第二个是具体内容；
        // 后两个参数是输出数据的类型，第三个是输出具体的内容（Key），第四个是Value
        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() { 
            }
    
            public void map(Object key, Text value, Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>.Context context) throws IOException, InterruptedException { 
                StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
    
                while(itr.hasMoreTokens()) { 
                    this.word.set(itr.nextToken());
                    context.write(this.word, one);
                }
    
            }
        }
    }

### WordCount实操 ###

目的：在给定的文本文件中统计输出每一个单词出现的次数总和

输入文件：hello.txt，内容如下：

hello hello hello
    wo
    shi
    caocao caocao caocao
    ye
    shi
    cao
    cao
    hai shi caocao

期望输出结果

cao	2
    caocao	4
    hai	1
    hello	3
    shi	3
    wo	1
    ye	1

需求分析（以第一行hello hello hello为例）：

Map阶段：

1、将MapTask传入文本转成String；

2、根据空格将数据切分成单词；

## 例如第一行切分成三个hello
    hello
    hello
    hello

3、将单词输出成键值对：<单词，1>；

## 例如第一行得到的结果是
    hello,1
    hello,1
    hello,1

所有的Map任务全部执行完成才会进入Reduce阶段。

Reduce阶段；

1、汇总各个Key的个数；

2、输出该Key的总数；

## 例如第一行得到的结果是
    hello,3

Driver：

1、获取配置信息，获取Job对象实例；

2、指定本程序的jar所在的本地路径；

3、关联Mapper/Reducer业务类；

4、指定Mapper输出数据的KV类型；

5、指定最终输出的数据KV类型；

6、指定job的输入原始文件所在目录；

7、指定job的输出结果所在目录；

8、提交作业。

代码如下：

Mapper类

/** * map阶段 * 1、KEYIN 输入数据的key * 2、VALUEIN 输入数据的value * 3、KEYOUT 输出数据的key * 4、VALUEOUT 输出数据的value */
    public class WordCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> { 
    
        Text k = new Text();
        IntWritable v = new IntWritable(1);
    
        @Override
        protected void map (LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException { 
    
            // hello hello hello
    
            // 1、获取一行数据
            String line = value.toString();
    
            // 2、切割单词
            String[] words = line.split(" ");
    
            // 3、循环写出
            for (String word : words) { 
                k.set(word);
                context.write(k, v);
            }
        }
    }

Reducer类

/**
     * reduce
     * 1、KEYIN 输入数据的key
     * 2、VALUEIN 输入数据的value
     * 3、KEYOUT 输出数据的key
     * 4、VALUEOUT 输出数据的value
     */
    public class WordCountReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
    
        IntWritable v = new IntWritable();
    
        @Override
        protected void reduce (Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
    
            // 第一次运行key是hello
            // 第一次运行values是
            // cao,1
            // cao,1
            // 会按照String的顺序进行排序
    
            // 1、累加求和
            int sum = 0;
            for (IntWritable value : values) {
                sum += value.get();
            }
    
            // 2、写出，第一次写出为cao,2
            v.set(sum);
            context.write(key, v);
        }
    }

Driver类

public class WordCountDriver { 
    
        public static void main (String[] args) throws Exception { 
    
            // 1、获取Job对象
            Configuration conf = new Configuration();
            Job job = Job.getInstance(conf);
    
            // 2、设置jar文件存储位置，即驱动类的路径
            job.setJarByClass(WordCountDriver.class);
    
            // 3、关联Map和Reduce类
            job.setMapperClass(WordCountMapper.class);
            job.setReducerClass(WordCountReducer.class);
    
            // 4、设置Mapper阶段输出数据的key和value类型
            job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
            job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
    
            // 5、设置最终数据输出的key和value
            job.setOutputKeyClass(Text.class);
            job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
    
            // 6、设置程序输入路径和输出路径
            FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
            FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
    
            // 7、提交Job对象
    // job.submit();
            job.waitForCompletion(true);
        }
    }

输出结果如下（重复运行时需要将out目录删除，否则会报错）：

![在这里插入图片描述][20210705182802747.png]

将其放到集群上运行，那么首先需要将其打成jar包，打成jar包之后上传到集群上，然后执行以下命令进行执行

## hadoop jar jar文件路径 driver的包名 输入路径 输出路径
    hadoop jar wordCount.jar com.starnet.mapreduce.wordcount.WordCountDriver /sanguo/wei /sanguo/wei/output

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2NsZWFybHhq_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20221005/64f5c80eb45744c3ad99087f39f81c32.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2NsZWFybHhq_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20221005/af6ec94fd9294ed7968d746ba510783c.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2NsZWFybHhq_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20221005/7a0c856e6b054c58b58452a9c76cf917.png
[20210705182711884.png]: /images/20221005/fe82dd80d4a546b7b7ac4a6bbc0f8ec6.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2NsZWFybHhq_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: /images/20221005/44c7a9b8ff324245a26f1b3cbf22fd34.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2NsZWFybHhq_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]: /images/20221005/b397e13973f84810b5f3c7582b78c225.png
[20210705182802747.png]: /images/20221005/1918ffa367db4547ae6bee1a28164a75.png