hadoop高速扫盲帖，从零了解hadoop
1、MapReduce理論簡單介紹
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1.1 MapReduce編程模型
MapReduce採用"分而治之"的思想，把對大規模數據集的操作，分發給一個主節點管理下的各個分節點共同完畢，然后通過整合各個節點的中間結果，得到終于結果。簡單地說，MapReduce就是"任務的分解與結果的匯總"。
在Hadoop中，用于運行MapReduce任務的機器角色有兩個：一個是JobTracker；還有一個是TaskTracker，JobTracker是用于調度工作的，TaskTracker是用于運行工作的。一個Hadoop集群中僅僅有一臺JobTracker。
在分布式計算中，MapReduce框架負責處理了并行編程中分布式存儲、工作調度、負載均衡、容錯均衡、容錯處理以及網絡通信等復雜問題，把處理過程高度抽象為兩個函數：map和reduce，map負責把任務分解成多個任務，reduce負責把分解后多任務處理的結果匯總起來。
須要注意的是，用MapReduce來處理的數據集（或任務）必須具備這種特點：待處理的數據集能夠分解成很多小的數據集，并且每個小數據集都能夠全然并行地進行處理。
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1.2 MapReduce處理過程
在Hadoop中，每一個MapReduce任務都被初始化為一個Job，每一個Job又能夠分為兩種階段：map階段和reduce階段。這兩個階段分別用兩個函數表示，即map函數和reduce函數。map函數接收一個<key,value>形式的輸入，然后相同產生一個<key,value>形式的中間輸出，Hadoop函數接收一個如<key,(list of values)>形式的輸入，然后對這個value集合進行處理，每一個reduce產生0或1個輸出，reduce的輸出也是<key,value>形式的。
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MapReduce處理大數據集的過程
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2、執行WordCount程序
單詞計數是最簡單也是最能體現MapReduce思想的程序之中的一個，能夠稱為MapReduce版"Hello World"，該程序的完整代碼能夠在Hadoop安裝包的"src/examples"文件夾下找到。單詞計數主要完畢功能是：統計一系列文本文件里每一個單詞出現的次數，例如以下圖所看到的。
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2.1 準備工作
如今以"hadoop"普通用戶登錄"Master.Hadoop"server。
1）創建本地演示樣例文件
首先在"/home/hadoop"文件夾下創建文件夾"file"。
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接著創建兩個文本文件file1.txt和file2.txt，使file1.txt內容為"Hello World"，而file2.txt的內容為"Hello Hadoop"。
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2）在HDFS上創建輸入目錄
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3）上傳本地file中文件到集群的input文件夾下
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2.2 執行樣例
1）在集群上執行WordCount程序
備注：以input作為輸入文件夾，output文件夾作為輸出文件夾。
已經編譯好的WordCount的Jar在"/usr/hadoop"以下，就是"hadoop-examples-1.0.0.jar"，所以在以下運行命令時記得把路徑寫全了，不然會提示找不到該Jar包。
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2）MapReduce運行過程顯示信息
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Hadoop命令會啟動一個JVM來執行這個MapReduce程序，并自己主動獲得Hadoop的配置，同一時候把類的路徑（及其依賴關系）增加到Hadoop的庫中。以上就是Hadoop Job的執行記錄，從這里能夠看到，這個Job被賦予了一個ID號：job_201202292213_0002，并且得知輸入文件有兩個（Total input paths to process : 2），同一時候還能夠了解map的輸入輸出記錄（record數及字節數），以及reduce輸入輸出記錄。比方說，在本例中，map的task數量是2個，reduce的task數量是一個。map的輸入record數是2個，輸出record數是4個等信息。
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2.3 查看結果
1）查看HDFS上output文件夾內容
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從上圖中知道生成了三個文件，我們的結果在"part-r-00000"中。
2）查看結果輸出文件內容
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3、WordCount源代碼分析
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3.1 特別數據類型介紹
Hadoop提供了例如以下內容的數據類型，這些數據類型都實現了WritableComparable接口，以便用這些類型定義的數據能夠被序列化進行網絡傳輸和文件存儲，以及進行大小比較。
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??? BooleanWritable：標準布爾型數值
??? ByteWritable：單字節數值
??? DoubleWritable：雙字節數
??? FloatWritable：浮點數
??? IntWritable：整型數
??? LongWritable：長整型數
??? Text：使用UTF8格式存儲的文本
??? NullWritable：當<key,value>中的key或value為空時使用
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3.2 舊的WordCount分析
1）源碼程序
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package org.apache.hadoop.examples;
import java.io.IOException;
import java.util.Iterator;
import java.util.StringTokenizer;
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.mapred.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapred.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapred.JobClient;
import org.apache.hadoop.mapred.JobConf;
import org.apache.hadoop.mapred.MapReduceBase;
import org.apache.hadoop.mapred.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapred.OutputCollector;
import org.apache.hadoop.mapred.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapred.Reporter;
import org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapred.TextOutputFormat;
public class WordCount {
??? public static class Map extends MapReduceBase implements
??????????? Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
??????? private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
??????? private Text word = new Text();
??????? public void map(LongWritable key, Text value,
??????????????? OutputCollector<Text, IntWritable> output, Reporter reporter)
??????????????? throws IOException {
??????????? String line = value.toString();
??????????? StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(line);
??????????? while (tokenizer.hasMoreTokens()) {
??????????????? word.set(tokenizer.nextToken());
??????????????? output.collect(word, one);
??????????? }
??????? }
??? }
??? public static class Reduce extends MapReduceBase implements
??????????? Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
??????? public void reduce(Text key, Iterator<IntWritable> values,
??????????????? OutputCollector<Text, IntWritable> output, Reporter reporter)
??????????????? throws IOException {
??????????? int sum = 0;
??????????? while (values.hasNext()) {
??????????????? sum += values.next().get();
??????????? }
??????????? output.collect(key, new IntWritable(sum));
??????? }
??? }
??? public static void main(String[] args) throws Exception {
??????? JobConf conf = new JobConf(WordCount.class);
??????? conf.setJobName("wordcount");
??????? conf.setOutputKeyClass(Text.class);
??????? conf.setOutputValueClass(IntWritable.class);
??????? conf.setMapperClass(Map.class);
??????? conf.setCombinerClass(Reduce.class);
??????? conf.setReducerClass(Reduce.class);
??????? conf.setInputFormat(TextInputFormat.class);
??????? conf.setOutputFormat(TextOutputFormat.class);
??????? FileInputFormat.setInputPaths(conf, new Path(args[0]));
??????? FileOutputFormat.setOutputPath(conf, new Path(args[1]));
??????? JobClient.runJob(conf);
??? }
}
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3）主方法Main分析
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public static void main(String[] args) throws Exception {
??? JobConf conf = new JobConf(WordCount.class);
??? conf.setJobName("wordcount");
??? conf.setOutputKeyClass(Text.class);
??? conf.setOutputValueClass(IntWritable.class);
??? conf.setMapperClass(Map.class);
??? conf.setCombinerClass(Reduce.class);
??? conf.setReducerClass(Reduce.class);
??? conf.setInputFormat(TextInputFormat.class);
??? conf.setOutputFormat(TextOutputFormat.class);
??? FileInputFormat.setInputPaths(conf, new Path(args[0]));
??? FileOutputFormat.setOutputPath(conf, new Path(args[1]));
??? JobClient.runJob(conf);
}
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首先解說一下Job的初始化過程。main函數調用Jobconf類來對MapReduce Job進行初始化，然后調用setJobName()方法命名這個Job。對Job進行合理的命名有助于更快地找到Job，以便在JobTracker和Tasktracker的頁面中對其進行監視。
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JobConf conf = new JobConf(WordCount. class ); conf.setJobName("wordcount" );?
接著設置Job輸出結果<key,value>的中key和value數據類型，由于結果是<單詞,個數>，所以key設置為"Text"類型，相當于Java中String類型。Value設置為"IntWritable"，相當于Java中的int類型。
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conf.setOutputKeyClass(Text.class );
conf.setOutputValueClass(IntWritable.class );
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然后設置Job處理的Map（拆分）、Combiner（中間結果合并）以及Reduce（合并）的相關處理類。這里用Reduce類來進行Map產生的中間結果合并，避免給網絡傳輸數據產生壓力。
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conf.setMapperClass(Map.class );
conf.setCombinerClass(Reduce.class );
conf.setReducerClass(Reduce.class );
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接著就是調用setInputPath()和setOutputPath()設置輸入輸出路徑。
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conf.setInputFormat(TextInputFormat.class );
conf.setOutputFormat(TextOutputFormat.class );
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（1）InputFormat和InputSplit
InputSplit是Hadoop定義的用來傳送給每一個單獨的map的數據，InputSplit存儲的并非數據本身，而是一個分片長度和一個記錄數據位置的數組。生成InputSplit的方法能夠通過InputFormat()來設置。
當數據傳送給map時，map會將輸入分片傳送到InputFormat，InputFormat則調用方法getRecordReader()生成RecordReader，RecordReader再通過creatKey()、creatValue()方法創建可供map處理的<key,value>對。簡而言之，InputFormat()方法是用來生成可供map處理的<key,value>對的。
Hadoop提前定義了多種方法將不同類型的輸入數據轉化為map可以處理的<key,value>對，它們都繼承自InputFormat，各自是：
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??? InputFormat
??????? |
??????? |---BaileyBorweinPlouffe.BbpInputFormat
??????? |---ComposableInputFormat
??????? |---CompositeInputFormat
??????? |---DBInputFormat
??????? |---DistSum.Machine.AbstractInputFormat
??????? |---FileInputFormat
??????????? |---CombineFileInputFormat
??????????? |---KeyValueTextInputFormat
??????????? |---NLineInputFormat
??????????? |---SequenceFileInputFormat
??????????? |---TeraInputFormat
??????????? |---TextInputFormat
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當中TextInputFormat是Hadoop默認的輸入方法，在TextInputFormat中，每一個文件（或其一部分）都會單獨地作為map的輸入，而這個是繼承自FileInputFormat的。之后，每行數據都會生成一條記錄，每條記錄則表示成<key,value>形式：
- key值是每一個數據的記錄在數據分片中字節偏移量，數據類型是LongWritable；
value值是每行的內容，數據類型是Text。
（2）OutputFormat
每一種輸入格式都有一種輸出格式與其相應。默認的輸出格式是TextOutputFormat，這樣的輸出方式與輸入類似，會將每條記錄以一行的形式存入文本文件。只是，它的鍵和值能夠是隨意形式的，由于程序內容會調用toString()方法將鍵和值轉換為String類型再輸出。
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3）Map類中map方法分析
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public static class Map extends MapReduceBase implements
??????? Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
??? private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
??? private Text word = new Text();
??? public void map(LongWritable key, Text value,
??????????? OutputCollector<Text, IntWritable> output, Reporter reporter)
??????????? throws IOException {
??????? String line = value.toString();
??????? StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(line);
??????? while (tokenizer.hasMoreTokens()) {
??????????? word.set(tokenizer.nextToken());
??????????? output.collect(word, one);
??????? }
??? }
}
Map類繼承自MapReduceBase，而且它實現了Mapper接口，此接口是一個規范類型，它有4種形式的參數，分別用來指定map的輸入key值類型、輸入value值類型、輸出key值類型和輸出value值類型。在本例中，由于使用的是TextInputFormat，它的輸出key值是LongWritable類型，輸出value值是Text類型，所以map的輸入類型為<LongWritable,Text>。在本例中須要輸出<word,1>這種形式，因此輸出的key值類型是Text，輸出的value值類型是IntWritable。
實現此接口類還須要實現map方法，map方法會詳細負責對輸入進行操作，在本例中，map方法對輸入的行以空格為單位進行切分，然后使用OutputCollect收集輸出的<word,1>。
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4）Reduce類中reduce方法分析
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public static class Reduce extends MapReduceBase implements
??????? Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
??? public void reduce(Text key, Iterator<IntWritable> values,
??????????? OutputCollector<Text, IntWritable> output, Reporter reporter)
??????????? throws IOException {
??????? int sum = 0;
??????? while (values.hasNext()) {
??????????? sum += values.next().get();
??????? }
??????? output.collect(key, new IntWritable(sum));
??? }
}
Reduce類也是繼承自MapReduceBase的，須要實現Reducer接口。Reduce類以map的輸出作為輸入，因此Reduce的輸入類型是<Text，Intwritable>。而Reduce的輸出是單詞和它的數目，因此，它的輸出類型是<Text,IntWritable>。Reduce類也要實現reduce方法，在此方法中，reduce函數將輸入的key值作為輸出的key值，然后將獲得多個value值加起來，作為輸出的值。
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3.3 新的WordCount分析
1）源碼程序
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package org.apache.hadoop.examples;
import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;
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;
public class WordCount {
public static class?TokenizerMapper
extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{
private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
private Text word = new Text();
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public void map(Object key, Text value, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
while (itr.hasMoreTokens()) {
word.set(itr.nextToken());
context.write(word, one);
}
}
}
public static class?IntSumReducer
extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> {
private IntWritable result = new IntWritable();
public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,Context context)
throws IOException, InterruptedException {
int sum = 0;
for (IntWritable val : values) {
sum += val.get();
}
result.set(sum);
context.write(key, result);
}
}
?
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> <out>");
System.exit(2);
}
Job job = new Job(conf, "word count");
job.setJarByClass(WordCount.class);
job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}
}
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? 1）Map過程
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public static class?TokenizerMapper
extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{
private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
private Text word = new Text();
public void map(Object key, Text value, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
while (itr.hasMoreTokens()) {
word.set(itr.nextToken());
context.write(word, one);
}
}
?
Map過程須要繼承org.apache.hadoop.mapreduce包中Mapper類，并重寫其map方法。通過在map方法中加入兩句把key值和value值輸出到控制臺的代碼，能夠發現map方法中value值存儲的是文本文件里的一行（以回車符為行結束標記），而key值為該行的首字母相對于文本文件的首地址的偏移量。然后StringTokenizer類將每一行拆分成為一個個的單詞，并將<word,1>作為map方法的結果輸出，其余的工作都交有MapReduce框架處理。
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??2）Reduce過程
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public static class?IntSumReducer
extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> {
private IntWritable result = new IntWritable();
public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,Context context)
throws IOException, InterruptedException {
int sum = 0;
for (IntWritable val : values) {
sum += val.get();
}
result.set(sum);
context.write(key, result);
}
}
?Reduce過程須要繼承org.apache.hadoop.mapreduce包中Reducer類，并重寫其reduce方法。Map過程輸出<key,values>中key為單個單詞，而values是相應單詞的計數值所組成的列表，Map的輸出就是Reduce的輸入，所以reduce方法僅僅要遍歷values并求和，就可以得到某個單詞的總次數。
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????3）運行MapReduce任務
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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> <out>");
System.exit(2);
}
Job job = new Job(conf, "word count");
job.setJarByClass(WordCount.class);
job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}
?在MapReduce中，由Job對象負責管理和執行一個計算任務，并通過Job的一些方法對任務的參數進行相關的設置。此處設置了使用TokenizerMapper完畢Map過程中的處理和使用IntSumReducer完畢Combine和Reduce過程中的處理。還設置了Map過程和Reduce過程的輸出類型：key的類型為Text，value的類型為IntWritable。任務的輸出和輸入路徑則由命令行參數指定，并由FileInputFormat和FileOutputFormat分別設定。完畢對應任務的參數設定后，就可以調用job.waitForCompletion()方法執行任務。
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4、WordCount處理過程
本節將對WordCount進行更具體的解說。具體運行過程例如以下：
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1）將文件拆分成splits，因為測試用的文件較小，所以每一個文件為一個split，并將文件按行切割形成<key,value>對，如圖4-1所看到的。這一步由MapReduce框架自己主動完畢，當中偏移量（即key值）包含了回車所占的字符數（Windows和Linux環境會不同）。
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圖4-1 切割過程
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2）將切割好的<key,value>對交給用戶定義的map方法進行處理，生成新的<key,value>對，如圖4-2所看到的。
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圖4-2 運行map方法
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3）得到map方法輸出的<key,value>對后，Mapper會將它們依照key值進行排序，并運行Combine過程，將key至同樣value值累加，得到Mapper的終于輸出結果。如圖4-3所看到的。
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圖4-3 Map端排序及Combine過程
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4）Reducer先對從Mapper接收的數據進行排序，再交由用戶自己定義的reduce方法進行處理，得到新的<key,value>對，并作為WordCount的輸出結果，如圖4-4所看到的。
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圖4-4 Reduce端排序及輸出結果
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5、MapReduce新舊改變
Hadoop最新版本號的MapReduce Release 0.20.0的API包含了一個全新的Mapreduce JAVA API，有時候也稱為上下文對象。
新的API類型上不兼容曾經的API，所以，曾經的應用程序須要重寫才干使新的API發揮其作用 。
新的API和舊的API之間有以下幾個明顯的差別。
- 新的API傾向于使用抽象類，而不是接口，由于這更easy擴展。比如，你能夠加入一個方法(用默認的實現)到一個抽象類而不需改動類之前的實現方法。在新的API中，Mapper和Reducer是抽象類。
- 新的API是在org.apache.hadoop.mapreduce包(和子包)中的。之前版本號的API則是放在org.apache.hadoop.mapred中的。
- 新的API廣泛使用context object(上下文對象)，并同意用戶代碼與MapReduce系統進行通信。比如，MapContext基本上充當著JobConf的OutputCollector和Reporter的角色。
- 新的API同一時候支持"推"和"拉"式的迭代。在這兩個新老API中，鍵/值記錄對被推mapper中，但除此之外，新的API同意把記錄從map()方法中拉出，這也適用于reducer。"拉"式的一個實用的樣例是分批處理記錄，而不是一個接一個。
- 新的API統一了配置。舊的API有一個特殊的JobConf對象用于作業配置，這是一個對于Hadoop通常的Configuration對象的擴展。在新的API中，這樣的差別沒有了，所以作業配置通過Configuration來完畢。作業控制的運行由Job類來負責，而不是JobClient，它在新的API中已經蕩然無存。
轉載于:https://www.cnblogs.com/zfyouxi/p/4071245.html
總結
以上是生活随笔為你收集整理的hadoop高速扫盲帖，从零了解hadoop的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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