学习笔记—MapReduce
mapreduce是什么
mapreduce是一种分布式计算编程框架，是hadoop主要组成部分之一，可以让用户专注于编写核心逻辑代码，最后以高可靠、高容错的方式在大型集群上并行处理大量数据。
mapreduce的存储
mapreduce的数据是存储在hdfs上的，hdfs也是hadoop的主要组成部分之一。下边是mapreduce在hdfs上的存储的图解
hdfs主要有namenode和datanode两部分组成，整个集群有一个namenode和多个datanode，通常每一个节点一个datanode，namenode的主要功能是用来管理客户端client对数据文件的操作请求和储存数据文件的地址。datanode主要是用来储存和管理本节点的数据文件。节点内部数据文件被分为一个或多个block块（block默认大小原来是64mb，后来变为128mb），然后这些块储存在一组datanode中。（这里不对hdfs做过多的介绍，后续会写一篇详细的hdfs笔记）
mapreduce的运行流程
1、首先把需要处理的数据文件上传到hdfs上，然后这些数据会被分为好多个小的分片，然后每个分片对应一个map任务，推荐情况下分片的大小等于block块的大小。然后map的计算结果会暂存到一个内存缓冲区内，该缓冲区默认为100m，等缓存的数据达到一个阈值的时候，默认情况下是80%，然后会在磁盘创建一个文件，开始向文件里边写入数据。
2、map任务的输入数据的格式是<key,value>对的形式，我们也可以自定义自己的<key,value>类型。然后map在往内存缓冲区里写入数据的时候会根据key进行排序，同样溢写到磁盘的文件里的数据也是排好序的，最后map任务结束的时候可能会产生多个数据文件，然后把这些数据文件再根据归并排序合并成一个大的文件。
3、然后每个分片都会经过map任务后产生一个排好序的文件，同样文件的格式也是<key,value>对的形式，然后通过对key进行hash的方式把数据分配到不同的reduce里边去，这样对每个分片的数据进行hash，再把每个分片分配过来的数据进行合并，合并过程中也是不断进行排序的。最后数据经过reduce任务的处理就产生了最后的输出。
4、在我们开发中只需要对中间map和reduce的逻辑进行开发就可以了，中间分片，排序，合并，分配都有mapreduce框架帮我完成了。
mapreduce的资源调度系统
最后我们来看一下mapreduce的资源调度系统yarn。
yarn的基本思想是将资源管理和作业调度/监视的功能分解为单独的守护进程。全局唯一的resourcemanager是负责所有应用程序之间的资源的调度和分配，每个程序有一个applicationmaster，applicationmaster实际上是一个特定于框架的库，其任务是协调来自resourcemanager的资源，并与nodemanager一起执行和监视任务。nodemanager是每台机器框架代理，监视其资源使用情况（cpu，内存，磁盘，网络）并将其报告给resourcemanager。
wordconut代码
- python实现
map.py
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import sys
for line in sys.stdin:
words = line.strip().split()
for word in words:
print('%s\t%s' % (word, 1))
reduce.py
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import sys
current_word = none
sum = 0
for line in sys.stdin:
word, count = line.strip().split(' ')
if current_word == none:
current_word = word
if word != current_word:
print('%s\t%s' % (current_word, sum))
current_word = word
sum = 0
sum += int(count)
print('%s\t%s' % (current_word, sum))
我们先把输入文件上传到hdfs上去
hadoop fs -put /input.txt /
然后在linux下运行，为了方便我们把命令写成了shell文件
hadoop_cmd="/usr/local/src/hadoop-2.6.1/bin/hadoop"
stream_jar_path="/usr/local/src/hadoop-2.6.1/share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-2.6.1.jar"
input_file_path="/input.txt"
output_file_path="/output"
$hadoop_cmd fs -rmr -skiptrush $output_file_path
$hadoop_cmd jar $stream_jar_path \
-input $input_file_path \
-output $output_file_path \
-mapper "python map.py" \
-reducer "python reduce.py" \
-file "./map.py" \
-file "./reduce.py"
- java实现
mymap.java
import org.apache.hadoop.io.intwritable;
import org.apache.hadoop.io.longwritable;
import org.apache.hadoop.io.text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.mapper;
import java.io.ioexception;
public class mymap extends mapper<longwritable, text, text, intwritable> {
private intwritable one = new intwritable(1);
private text text = new text();
@override
protected void map(longwritable key, text value, context context) throws ioexception, interruptedexception {
string line = value.tostring();
string[] words = line.split(" ");
for (string word: words){
text.set(word);
context.write(text,one);
}
}
}
myreduce.java
import org.apache.hadoop.io.intwritable;
import org.apache.hadoop.io.text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.reducer;
import java.io.ioexception;
public class myreduce extends reducer<text, intwritable, text, intwritable> {
private intwritable result = new intwritable();
@override
protected void reduce(text key, iterable<intwritable> values, context context) throws ioexception, interruptedexception {
int sum = 0;
for (intwritable i:values){
sum+=i.get();
}
result.set(sum);
context.write(key,result);
}
}
wordcount.java
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.lib.input.fileinputformat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.fileoutputformat;
public class wordcount {
public static void main(string[] args) throws exception {
configuration configuration = new configuration();
job job = job.getinstance(configuration, "wordcount");
job.setjarbyclass(wordcount.class);
job.setmapperclass(mymap.class);
job.setreducerclass(myreduce.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);
}
}
把工程打成jar包，然后把jar包和输入文件上传到hdfs
$ hadoop fs -put /wordcount.jar / $ hadoop fs -put /input.txt /
执行wordcount任务
$ bin/hadoop jar wordcount.jar wordcount /input.txt /user/joe/wordcount/output
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