深入理解MapReduce

目录

• MapReduce概述（是一个做计算的程序）
• MapReduce原理
• Shuffle过程
• MapReduce执行过程-map阶段
• MapReduce执行过程-reduce阶段
• shell端实现mapreduce
• • 准备数据
  • 实现mapreduce
  • • 开始执行
    • 查看结果
• Java操作mapreduce
• Java操作mapreduce，指定reduce任务数
• mapreduce程序关联两张表（实现join操作）
• 介于map端与reduce端之间的Combine
• • mapreduce程序实现combinue预聚合

MapReduce概述（是一个做计算的程序）

• MapReduce是一种分布式（一个计算逻辑，多个机器去实现）计算模型，由Google提出，主要用于搜索领域，解决海量数据的计算问题.
• MapReduce是分布式运行的，由两个阶段组成：Map和Reduce，Map阶段是一个独立的程序，有很多个节点同时运行，每个节点处理一部分数据。Reduce阶段是一个独立的程序，有很多个节点同时运行，每个节点处理一部分数据【在这先把reduce理解为一个单独的聚合程序即可】。
• MapReduce框架都有默认实现，用户只需要覆盖（重写）map()和reduce()两个函数，即可实现分布式计算，非常简单。
• 这两个函数的形参和返回值都是，使用的时候一定要注意构造。

MapReduce原理

这里map阶段和reduce阶段的数据格式都有四个
map的前两个保证了数据进来的格式，后两个保证了数据出去的格式（也就是进到reduce的格式）
reduce的前两个保证了数据进来的格式，后两个保证了数据出去的格式（出去到hdfs中）
block块的切分是hdfs切分的
split是mapreduce切分的（默认情况下，两个的大小一致，都是128MB，允许溢出1.1）
一个split就对应这一个Mapper Task

先抛开中间的shuffle不看，过程大致是这样的：（这里面读取数据用的是偏移量，是因为从hdfs读取的是文件，文本形式存储的，key指的就是变量，value指的就是一行一行的数据）
先切分，
再传到map阶段，一个block块对应一个map，
map里面先做一个简单的计算，给需要做计数的单词打上标记

Shuffle过程

在内存中做计算
map阶段的shuffle
1.先从hdfs上读取数据（hdfs自动切分，mapreduce切分获取数据
每一个切片对应一个map task）

2.生成map task

3.内存环形缓冲区（内存不可能都给用完，所以有一个默认大小100MB
100MB有一个溢出比例，达到阈值0.8，会溢写到磁盘，会把80MB写入
到磁盘，剩下的20MB在内存中做计算；剩下的20也不会一致在内存中；
当达到阈值0.8，或者map task计算完毕之后（计算完毕也没必要在内存了）
都会溢写到磁盘）

4.三个就是 分区（达到阈值之后会再进行一个划分）、
排序（按照当前数据某一类放在一起）、溢写到磁盘

5.三个箭头汇总了：对第四步的小分区文件进行整合

比方说这里有许多小分区的数据，对这些小分区的数据做一个聚合，方便后面的计算

6.发送，数据发送到reduce

reduce阶段的shuffle
7.合并（将多个map task上的数据进行一个合并）
（可能有相同数据分发到同一个reduce，
合并之后再发送到reduce task，
数据来源可能在内存，可能在磁盘）（这时候的数据格式是hadoop 1）

8.同一个key进入到同一个reduce；map阶段有的数据可能在内存可能在磁盘，先做一个合并再发送

9.reduce合并计算结果（同一个key进入到一个reduce结果就出来了）

10.合并结果放到hdfs

汇总

MapReduce执行过程-map阶段

• 1.1 框架使用InputFormat类的子类把输入文件(夹)划分为很多InputSplit，默认，每个HDFS的block对应一个InputSplit。通过RecordReader类，把每个InputSplit解析成一个个。默认，框架对每个InputSplit中的每一行，解析成一个。
• 1.2 框架调用Mapper类中的map(…)函数，map函数的形参是对，输出是对。一个InputSplit对应一个map task。程序员可以覆盖map函数，实现自己的逻辑。
• 1.3(假设reduce存在)框架对map输出的进行分区。不同的分区中的由不同的reduce task处理。默认只有1个分区。
  (假设reduce不存在)框架对map结果直接输出到HDFS中。
• 1.4 (假设reduce存在)框架对每个分区中的数据，按照k2进行排序、分组。分组指的是相同k2的v2分成一个组。注意：分组不会减少数量。
• 1.5 (假设reduce存在，可选)在map节点，框架可以执行reduce归约。
• 1.6 (假设reduce存在)框架会对map task输出的写入到linux 的磁盘文件中。
  至此，整个map阶段结束

MapReduce执行过程-reduce阶段

• 2.1 框架对多个map任务的输出，按照不同的分区，通过网络copy到不同的reduce节点。这个过程称作shuffle。
• 2.2 框架对reduce端接收的[map任务输出的]相同分区的数据进行合并、排序、分组。
• 2.3 框架调用Reducer类中的reduce方法，reduce方法的形参是，输出是。一个调用一次reduce函数。程序员可以覆盖reduce函数，实现自己的逻辑。
• 2.4 框架把reduce的输出保存到HDFS中。

shell端实现mapreduce 准备数据

由于mapreduce处理的数据应该来源于hdfs，所以在hdfs上创建数据传入的路径，也就是将刚才的数据传到hdfs中

实现mapreduce

值得注意的是这里的wordcount是自己取的名字，/word是hdfs已经存在的路径，/output是hdfs中不存在的路径

开始执行

查看结果

Java操作mapreduce

package com.shujia.hadoop;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
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 java.io.IOException;

public class Demo01WordCount {

    //统计文件中单词的个数
//重写（覆盖）mapreduce中的map()和reduce()方法
//map类；第一对kv是决定数据输入的格式，第二对kv决定数据输出的格式
//第一个参数指的是偏移量，第二个参数指的是String类型，用的是文本形式
//后面两个参数就是(hadoop,1)这样的形式，最后一个参数用Integer也行
    public static class WCMapper extends Mapper {
        
        @Override
        //这里面三个参数，前面两个参数可以理解为输入的格式，第三个参数是输出的数据(出去和进来的格式一模一样)
        protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            //通过context输出Text  格式：（一整行数据，1）
            String line = value.toString();
            context.write(new Text(line),new LongWritable(1));
        }
    }

    //前两个参数是map阶段传入的数据格式，后面两个参数是输出的格式
    public static class WCReduce extends Reducer{
        //这里面的值变成了一个迭代器(因为数据传来的时候是【hadoop，1】，【hadoop，1】这样的形式，但是只要一个hadoop就行了)
        //迭代器里面就是传入的所有v的值
    
        //这里面要做的就是整合最后的结果(将迭代器中的数据相加)
        @Override
        protected void reduce(Text key, Iterable values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            long sum = 0L;
            for (LongWritable value : values) {
                sum+=value.get();
            }
            //把计算结果输出到hdfs
            context.write(key,new LongWritable(sum));
        }
    }


    
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Job job = Job.getInstance();
        //指定job名称
        job.setJobName("单词统计");
        //构建mr，指定当前main所在类名（识别具体的类）
        job.setJarByClass(Demo01WordCount.class);

        //指定map端类
        job.setMapperClass(WCMapper.class);
        //指定输出的kv类型
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(LongWritable.class);

        //指定reduce端类
        job.setReducerClass(WCReduce.class);
        //指定输出的kv类型
        job.setReducerClass(WCReduce.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(LongWritable.class);

        //指定输入路径
        Path in = new Path("/word");
        FileInputFormat.addInputPath(job,in);
        //指定输出路径
        Path out = new Path("/output");
        //如果路径存在，删除
        FileSystem fs = FileSystem.get(new Configuration());
        if(fs.exists(out)){
            fs.delete(out,true);
        }
        FileOutputFormat.setOutputPath(job,out);

        //启动任务
        job.waitForCompletion(true);
        System.out.println("mr正在执行");

        //hadoop jar hadoop-1.0-SNAPSHOT.jar com/shujia/hadoop/Demo01WordCount /word /output
    }
}

执行并获得结果

Java操作mapreduce，指定reduce任务数

在运行mr任务的时候，默认reduce执行一个，可以通过参数进行修改
job.setNumReduceTasks(2)

package com.shujia.hadoop;

import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
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.yarn.logaggregation.AggregatedLogFormat;

import javax.security.auth.login.Configuration;
import java.io.FilterOutputStream;
import java.io.IOException;

public class Demo03SexSum {

    public static class WCMapper extends Mapper{
        @Override
        protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            String line = value.toString();
            String[] split = line.split(",");
            String sex = split[3];
            context.write(new Text(sex),new LongWritable(1));
        }
    }

    public static class WCReduce extends Reducer{
        @Override
        protected void reduce(Text key, Iterable values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            long sum=0L;
            for (LongWritable value : values) {
                sum+=value.get();
            }
            context.write(key,new LongWritable(sum));
        }
    }


    public static void main(String[] args) throws Exception{

        Job job = Job.getInstance();
        job.setNumReduceTasks(2);

        job.setJobName("统计不同性别人数");
        job.setJarByClass(Demo03SexSum.class);

        job.setMapperClass(WCMapper.class);
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(LongWritable.class);

        job.setReducerClass(WCReduce.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(LongWritable.class);

        FileInputFormat.addInputPath(job,new Path("/word"));
        Path out = new Path("/out");
        FileSystem fs = FileSystem.get(new org.apache.hadoop.conf.Configuration());
        if(fs.exists(out)){
            fs.delete(out,true);
        }
        FileOutputFormat.setOutputPath(job,out);

        job.waitForCompletion(true);

        //com.shujia.hadoop.Demo03SexSum
    }
}

mapreduce程序关联两张表（实现join操作）

package com.shujia.hadoop;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;

import org.apache.hadoop.mapreduce.InputSplit;
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.input.FileSplit;
//import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileSplit;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;


public class Demo05Join {

    public static class JoinMapper extends Mapper{
        @Override
        protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            //1.获取数据的路径InputSplit
            //context上面是hdfs，下面如果有reduce就是reduce，没有就是hdfs
            InputSplit inputSplit = context.getInputSplit();
            FileSplit fs = (FileSplit)inputSplit;
            String url = fs.getPath().toString();
            //2.判断
            if (url.contains("students")){//true：当前的数据为students.txt
                String id = value.toString().split(",")[0];
                //为了方便reduce数据的操作，针对不同的数据 打上一个标签
                String line = "*"+value.toString();
                context.write(new Text(id),new Text(line));
            }else {
                //学号作为key，是两张表的关联条件
                String id = value.toString().split(",")[0];
                String line = "#"+value.toString();
                context.write(new Text(id),new Text(line));
            }
        }
    }

    public static class JoinReduce extends Reducer{
        @Override
        protected void reduce(Text key, Iterable values, Context context) throws IOException, InterruptedException {

            ArrayList scores = new ArrayList();
            String stuinfo = "";
            for (Text value : values) {
                String line = value.toString();
                if (line.startsWith("*")){
                    stuinfo = line.substring(1);
                }else {
                    scores.add(line.substring(1));
                }
            }

            //数据拼接，两张表的拼接
//            for (String score : scores) {
//                String subject = score.split(",")[1];
//                String sc = score.split(",")[2];
//                String info = stuinfo+","+subject+","+sc;
//                context.write(new Text(info),NullWritable.get());
//            }

            //成绩求和，两张表的拼接
            long sum = 0L;
            for (String score : scores) {
                Integer sc = Integer.parseInt(score.split(",")[2]);
                sum+=sc;
            }
            String end=stuinfo+","+sum;
            context.write(new Text(end),NullWritable.get());

        }
    }


    public static void main(String[] args) throws Exception{

        Job job = Job.getInstance();
        job.setJarByClass(Demo05Join.class);
        job.setJobName("Join操作");

        job.setMapperClass(JoinMapper.class);
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(Text.class);

        job.setReducerClass(JoinReduce.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(NullWritable.class);

        //路径
        FileInputFormat.addInputPath(job,new Path("/word"));
        Path out = new Path("/out");
        FileSystem fs = FileSystem.get(new Configuration());
        if (fs.exists(out)){
            fs.delete(out,true);
        }
        FileOutputFormat.setOutputPath(job,out);
        job.waitForCompletion(true);
        System.out.println("程序正在执行");

    }
}

介于map端与reduce端之间的Combine

• combiner发生在map端的reduce操作。
  作用是减少map端的输出，减少shuffle过程中网络传输的数据量，提高作业的执行效率。
• combiner仅仅是单个map task的reduce，没有对全部map的输出做reduce。
  如果不用combiner，那么，所有的结果都是reduce完成，效率会相对低下。使用combiner，先完成的map会在本地聚合，提升速度。
  注意：Combiner的输出是Reducer的输入，Combiner绝不能改变最终的计算结果。所以，Combine适合于等幂操作，比如累加，最大值等。求平均数不适合

如图，中间的这一部分就是combine，提高效率一眼可见

mapreduce程序实现combinue预聚合

package com.shujia.hadoop;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
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 java.io.IOException;

//LongWritable 偏移量 long，表示该行在文件中的位置
public class Demo06Combine {
    public static class CombineMapper extends Mapper{
        @Override
        protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            String line = value.toString();
            String sex = line.split(",")[3];
            context.write(new Text(sex),new IntWritable(1));
        }
    }

    //预聚合在reduce之前 map端之后
    public static class Combine extends Reducer{
        @Override
        protected void reduce(Text key, Iterable values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            Integer sum=0;
            for (IntWritable value : values) {
                sum+=value.get();
            }
            context.write(key,new IntWritable(sum));
        }
    }

    public static class CombineReduce extends Reducer{
        @Override
        protected void reduce(Text key, Iterable values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            Integer sum=0;
            for (IntWritable value : values) {
                sum+=value.get();
            }
            context.write(key,new IntWritable(sum));
        }
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception{
        Job job = Job.getInstance();
        job.setNumReduceTasks(2);
        job.setJobName("假如Combine做性别统计");
        job.setJarByClass(Demo06Combine.class);
        job.setMapperClass(CombineMapper.class);
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);

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

        FileInputFormat.addInputPath(job,new Path("/word"));
        Path path = new Path("/out");
        FileSystem fs = FileSystem.get(new Configuration());
        if (fs.exists(path)){
            fs.delete(path,true);
        }
        FileOutputFormat.setOutputPath(job,path);
        job.waitForCompletion(true);


    }
}

感谢阅读，我是啊帅和和，一位大数据专业大四学生，祝你快乐。