大數據系列之分布式計算批處理引擎MapReduce實踐

 

關於MR的工作原理不做過多敘述，本文將對MapReduce的實例WordCount(單詞計數程序)做實踐，從而理解MapReduce的工作機制。

WordCount:

　　1.應用場景，在大量文件中存儲了單詞，單詞之間用空格分隔

　　2.類似場景：搜索引擎中，統計最流行的N個搜索詞，統計搜索詞頻率，幫助優化搜索詞提示。

　　3.采用MapReduce執行過程如圖

　　

　　　　　3.1MapReduce將作業的整個運行過程分為兩個階段

　　　　　　　　3.1.1Map階段和Reduce階段

　　　　　　　　　　　　Map階段由一定數量的Map Task組成

　　　　　　　　　　　　輸入數據格式解析：InputFormat

　　　　　　　　　　　　輸入數據處理：Mapper

　　　　　　　　　　　　數據分組：Partitioner

　　　　　　　　3.1.2Reduce階段由一定數量的Reduce Task組成

　　　　　　　　　　　　數據遠程拷貝

　　　　　　　　　　　　數據按照key排序

　　　　　　　　　　　　數據處理：Reducer

　　　　　　　　　　　　數據輸出格式：OutputFormat

 

　　4.介紹代碼結構

　　4.1 pom.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <groupId>hadoop</groupId>
    <artifactId>hadoop.mapreduce</artifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>

    <repositories>
        <repository>
            <id>aliyun</id>
            <url>http://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/public/</url>
        </repository>
    </repositories>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-yarn-client</artifactId>
            <version>2.7.3</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-common</artifactId>
            <version>2.7.3</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-mapreduce-client-jobclient</artifactId>
            <version>2.7.3</version>
        </dependency>
    </dependencies>

    <build>
        <plugins>
            <plugin>
                <artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId>
                <version>2.3</version>
                <configuration>
                    <classifier>dist</classifier>
                    <appendAssemblyId>true</appendAssemblyId>
                    <descriptorRefs>
                        <descriptor>jar-with-dependencies</descriptor>
                    </descriptorRefs>
                </configuration>
                <executions>
                    <execution>
                        <id>make-assembly</id>
                        <phase>package</phase>
                        <goals>
                            <goal>single</goal>
                        </goals>
                    </execution>
                </executions>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>

</project>

 　　4.2 WordCount.java

package hadoop.mapreduce;

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;
import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;

import java.io.IOException;

public class WordCount {

    public static class WordCountMap
            extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> {

        public void map(Object key,Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            //在此處寫map代碼
            String[] lines = value.toString().split(" ");
            for (String word : lines) {
                context.write(new Text(word), new IntWritable(1));
            }
        }
    }

    public static class WordCountReducer
            extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {

        public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            //在此處寫reduce代碼
            int count=0;
            for (IntWritable cn : values) {
                count=count+cn.get();
            }
            context.write(key, new IntWritable(count));
        }
    }

    public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
        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);
        }
        Job job = Job.getInstance(conf, "word count");
        job.setJarByClass(WordCount.class);
        //設置輸入路徑
        FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
        //設置輸出路徑
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));

        //設置實現map函數的類
        job.setMapperClass(WordCountMap.class);
        //設置實現reduce函數的類
        job.setReducerClass(WordCountReducer.class);

        //設置map階段產生的key和value的類型
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);

        //設置reduce階段產生的key和value的類型
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

        //提交job
        job.waitForCompletion(true);

        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]));

        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }

}

　　4.3 data目錄下文件內容：

　　　　to.txt 

hadoop spark hive hbase hive

 　　　t1.txt

hive spark mapReduce spark

 　　  t2.txt

sqoop spark hadoop

 

 5. 數據准備

　　5.1 maven 打jar包為hadoop.mapreduce-1.0-SNAPSHOT.jar，傳入master服務器上

　　　 

　　5.2 將需要計算的數據文件放入datajar/in （臨時目錄無所謂在哪里）

　　　

　　5.3 啟動hadoop ，關於hadoop安裝可參考我寫的文章 大數據系列之Hadoop分布式集群部署

　　　　將datajar/in文件傳至hdfs 上

hadoop fs -put in /in  
#查看文件
hadoop fs -ls -R /in

　5.4 執行jar

　　兩種命令方式

#第一種：hadoop jar
hadoop jar hadoop.mapreduce-1.0-SNAPSHOT.jar hadoop.mapreduce.WordCount /in/* /out

#OR 
#第二種：yarn jar
yarn jar hadoop.mapreduce-1.0-SNAPSHOT.jar hadoop.mapreduce.WordCount /in/* /yarnOut

 　　5.5.執行后輸出內容分別如圖

hadoop jar ...結果

yarn jar ... 結果

 

　6.查看結果內容

#查看hadoop ja 執行后輸出結果目錄
hadoop fs -ls -R /out

#查看yarn jar 執行后輸出結果目錄
hadoop fs -ls -R /yarnOut

 

　　目錄說明：目錄中_SUCCESS 是日志文件，part-r-00000是計算結果文件

　　查看計算結果

#查看out/part-r-00000文件
 hadoop fs -text /out/part-r-00000

#查看yarnOut/part-r-00000文件
 hadoop fs -text /yarnOut/part-r-00000

 

 

完~~~,Java代碼內容已上傳至GitHub https://github.com/fzmeng/MapReduceDemo