[大数据] MapReduce计算框架——初探MapReduce【14000字详解】

? ? ? ? 1， MapReduce的核心思想是“分而治之”。所谓“分而治之”就是把一个复杂的问题，按照一定的“分解”方法分为等价的规模较小的若干部分，然后逐个解决，分别找出各部分的结果，把各部分的结果组成整个问题的结果，这种思想来源于日常生活与工作时的经验，同样也完全适合技术领域。
? ? ? ? 2，MapReduce作为一种分布式计算模型，它主要用于解决海量数据的计算问题。使用MapReduce操作海量数据时，每个MapReduce程序被初始化为一个工作任务，每个工作任务可以分为Map和Reduce两个阶段。

阶段	功能
Map阶段	负责将任务分解，即把复杂的任务分解成若干个“简单的任务”来并行处理，但前提是这些任务没有必然的依赖关系，可以单独执行任务。
Reduce阶段	负责将任务合并，即把Map阶段的结果进行全局汇总?

MapReduce就是“任务的分解与结果的汇总”。即使用户不懂分布式计算框架的内部运行机制，但是只要能用Map和Reduce思想描述清楚要处理的问题，就能轻松地在Hadoop集群上实现分布式计算功能。

MapReduce设计的一个理念就是“计算向数据靠拢”，而不是“数据向计算靠拢”，因为，移动数据需要大量的网络传输开销。????????

?????????(二)MapReduce模型

MapReduce是一种编程模型，用于处理大规模数据集的并行运算。使用MapReduce执行计算任务的时候，每个任务的执行过程都会被分为两个阶段，分别是Map和Reduce，其中Map阶段用于对原始数据进行处理，Reduce阶段用于对Map阶段的结果进行汇总，得到最终结果。

?MapReduce函数

?????????(三)MapRudce编程实例——词频统计思路

? ? ? ? ? ? ? ?1，Map阶段（映射阶段）

? ? ? ? ? ? ? ?键入键值对—>输出键值对

?????????2，reduce阶段（归并阶段）

?????????(四)MapReduce编程实例——词频统计实现

1，准备数据文件

? ? ? ? (1)在虚拟机上创建文本文件

创建wordcount文件，在里面创建words.txt文件

? ? ? ? ?(2)上传文件到HDFS指定目录

创建/wordcount/iput目录，执行命令：hdfs?dfs?-mkdir?-p?/wordcount/iput

?将本地文件words.txt,上传到HDFS/wordcount/input目录

?在Hadoop WebUI上查看上传文件

?????????2,创建Maven项目

? ? ? ? 创建Maven项目-MRWordCount

?单机【Finish】按钮

?3,添加相关依赖

在pom.xml文件里添加相关的hadoop和junit依赖

<dependencies>                                   
    <!--hadoop客户端-->                             
    <dependency>                                 
        <groupId>org.apache.hadoop</groupId>     
        <artifactId>hadoop-client</artifactId>   
        <version>3.3.4</version>                 
    </dependency>                                
    <!--单元测试框架-->                                
    <dependency>                                 
        <groupId>junit</groupId>                 
        <artifactId>junit</artifactId>           
        <version>4.13.2</version>                
    </dependency>                                
</dependencies>

?4，创建日志属性文件

在resources目录里创建log4j.properties文件

log4j.rootLogger=INFO, stdout, logfile
log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n
log4j.appender.logfile=org.apache.log4j.FileAppender
log4j.appender.logfile.File=target/wordcount.log
log4j.appender.logfile.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.logfile.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n

?5，创建词频统计映射器类

创建net.hw,mr包，在包里创建WordCountMapper类

?为了更好理解Mapper类的作用，在map()函数里暂时不进行文本分词处理，直接利用context输出

key和value.

package net.hw.mr;

import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

import java.io.IOException;

/**
 * 功能：词频统计映射器类
 * 作者：逆风微笑的代码狗
 * 日期：2022年12月16日
 */
public class WordCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, LongWritable, Text> {
    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context)
            throws IOException, InterruptedException {
        // 直接将键值对数据传到下一个阶段
        context.write(key, value);
    }
}

Mapper<泛型参数1，泛型参数2，泛型参数3，泛型参数4>说明

?知识点：java数据类型与hadoop数据类型对应关系

?6，创建词频统计启动器类

在net.hw.mr包里创建WordCountDriver类

package net.hw.mr;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
import org.apache.hadoop.fs.FileStatus;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IOUtils;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
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;

import java.net.URI;

/**
 * 功能：词频统计驱动器类
 * 作者：逆风微笑的代码狗
 * 日期：2022年12月16日
 */
public class WordCountDriver {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建配置对象
        Configuration conf = new Configuration();
        // 设置数据节点主机名属性
        conf.set("dfs.client.use.datanode.hostname", "true");

        // 获取作业实例
        Job job = Job.getInstance(conf);
        // 设置作业启动类
        job.setJarByClass(WordCountDriver.class);

        // 设置Mapper类
        job.setMapperClass(WordCountMapper.class);
        // 设置map任务输出键类型
        job.setMapOutputKeyClass(LongWritable.class);
        // 设置map任务输出值类型
        job.setMapOutputValueClass(Text.class);

        // 定义uri字符串
        String uri = "hdfs://master:9000";
        // 创建输入目录
        Path inputPath = new Path(uri + "/wordcount/input");
        // 创建输出目录
        Path outputPath = new Path(uri + "/wordcount/output");

        // 获取文件系统
        FileSystem fs =  FileSystem.get(new URI(uri), conf);
        // 删除输出目录（第二个参数设置是否递归）
        fs.delete(outputPath, true);

        // 添加输入目录（允许多个）
        FileInputFormat.addInputPath(job, inputPath);
        // 设置输出目录（只能一个）
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, outputPath);

        // 等待完成
        job.waitForCompletion(true);

        // 输出统计结果
        System.out.println("======统计结果======");
        FileStatus[] fileStatuses = fs.listStatus(outputPath);
        for (int i = 1; i < fileStatuses.length; i++) {
            // 输出结果文件路径
            System.out.println(fileStatuses[i].getPath());
            // 获取文件系统数据字节输入流
            FSDataInputStream in = fs.open(fileStatuses[i].getPath());
            // 将结果文件显示在控制台
            IOUtils.copyBytes(in, System.out, 4096, false);
        }
    }
}

注意导包问题

import org.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapred.FileOutputFormat;

?7,运行词频统计驱动器类，查看结果

?再次运行，会出现大量统计结果

8，修改词频统计映射器类?

行首数字对于我们做单词统计没有任何用处，只需要拿到每一行内容，按空格拆分成单词，每个单词计数1，因此WordCountMapper的输出应该是单词和个数，于是，输出键类型为Text,输出值类型为IntWritable

public class WordCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context)
            throws IOException, InterruptedException {
        // 获取行内容
        String line = value.toString();
        // 按空格拆分得到单词数组
        String[] words = line.split(" ");
        // 遍历单词数组，生成输出键值对
        for (int i = 0; i < words.length; i++) {
            context.write(new Text(words[i]), new IntWritable(1));
        }
    }
}

?由于WoedCountMapper的键值类型发生变化，所以必须告诉WordCountMapper

9，修改词频统计器类

?10，启动词频驱动器类，查看结果

观察输出结果，map阶段会按键排序输出

对于这样一组键值对，传递到reduce阶段，按键排序，其值构成迭代器

I	<1>
and	<1>
hadoop	<1,1,1>
hbase	<1,1>
hello	<1,1,1>
hive	<1,1,1>
love	<1>
world	<1,1,1>

11，创建词频统计归并器类

1，一个类继承Reducer，变成一个Reducer组件类。

2，Reducer组件会接收RMapper组件的输出结果。

3，第一个泛型对应的是Mapper输出key类型。

4，第二个泛型对应的是Mapper输出value类型。

5，第三个泛型和第四个泛型是Reducer的输出key类型和输出value类型。

6，Reducer组件不能单独存在，但是Mapper组件可以单独存在。

7，当引入Reducer组件后，输出结果文件内容就是Reducer的输出key和输出value。

package net.hw.mr;

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

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

/**
 * 功能：词频统计归并器
 * 作者：逆风微笑的代码狗
 * 日期：2022年12月16日
 */
public class WordCountReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, Text> {
    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context)
            throws IOException, InterruptedException {
        // 定义整数数组列表
        List<Integer> integers = new ArrayList<>();
        // 遍历输入值迭代器
        for (IntWritable value : values) {
            // 将每个值添加到数组列表
            integers.add(value.get()); // 利用get()方法将hadoop数据类型转换成java数据类型
        }
        // 输出新的键值对，注意要将java字符串转换成hadoop的text类型
        context.write(key, new Text(integers.toString()));
    }
}

?创建了词频统计归并器之后，我们一定要告知词频统计驱动器类

?12，修改词频统计驱动器类

设置词频统计的Reducer类及其输出键类型和输出值类型（Text，Text）

?13，运行词频统计驱动器类，查看结果

?现在我们需要修改词频统计归并器，将每个键（单词）的值迭代器进行累加，得到每个单词出现的总次数。

14，修改词频统计归并器类

输出键值类型改为IntWritble遍历值迭代器，累加得到单词出现次数

package net.hw.mr;

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

import java.io.IOException;

/**
 * 功能：词频统计归并器
 * 作者：逆风微笑的代码狗
 * 日期：2022年12月16日
 */
public class WordCountReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context)
            throws IOException, InterruptedException {
        // 定义键出现次数
        int count = 0;
        // 遍历输入值迭代器
        for (IntWritable value : values) {
            count += value.get(); // 其实针对此案例，可用count++来处理
        }
        // 输出新的键值对，注意要将java的int类型转换成hadoop的IntWritable类型
        context.write(key, new IntWritable(count));
    }
}

由于修改了词频统计归并器的输出值类型（由Text类型改成了IntWritable类型），必须在词频统计驱动器类里进行设置

15，修改词频统计驱动器类

修改归并任务的输出值类型（IntWritable类型）

?16，启动词频统计驱动器类，查看结果

此时，可以看到每个单词出现的次数

?17，采用多个Reduce做合并

(1)MR默认采用哈希分区HashPartitioner

Mapper输出key.hash.code & Integer.MAX_VALUE % Reduce任务数量

(2)修改词频统计驱动器类，设置分区数量

?运行查看结果

在 Hadoop WebUI界面上可以看到，产生了三个结果文件

?18，打包上传到虚拟机

（1）利用Maven导包

打开Maven管理窗口，找到项目的lifeCycle下的package命令

?双击package命令，报错，maven插件版本不对

修改pom.xml添加maven插件，记得要刷新maven

?再次打包，即可生成

?(2)将jar包上传到虚拟机

?查看上传的jar包

?(3)运行jar包，查看结果

?(4)降低项目JDK版本，重新打包

修改JDK

?修改语言级别

?修改Java编译器版本

?修改pom.xml文件

?重新利用maven打包

?（5）重新上传jar包到虚拟机

删除master虚拟机上的jar包

?重新上传jar包

?（6）运行jar包，查看结果

执行命令：看图

?19，创建新词频统计驱动器类

由用户指定输入路径和输出路径，如果用户不指定，那么由程序来设置

package net.hw.mr;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
import org.apache.hadoop.fs.FileStatus;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IOUtils;
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;

import java.net.URI;

/**
 * 功能：新词频统计驱动器类
 * 作者：逆风微笑的代码狗
 * 日期：2022年12月16日
 */
public class WordCountDriverNew {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建配置对象
        Configuration conf = new Configuration();
        // 设置数据节点主机名属性
        conf.set("dfs.client.use.datanode.hostname", "true");

        // 获取作业实例
        Job job = Job.getInstance(conf);
        // 设置作业启动类
        job.setJarByClass(WordCountDriverNew.class);

        // 设置Mapper类
        job.setMapperClass(WordCountMapper.class);
        // 设置map任务输出键类型
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        // 设置map任务输出值类型
        job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);

        // 设置Reducer类
        job.setReducerClass(WordCountReducer.class);
        // 设置reduce任务输出键类型
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        // 设置reduce任务输出值类型
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

        // 设置分区数量（reduce任务的数量，结果文件的数量）
        job.setNumReduceTasks(3);

        // 定义uri字符串
        String uri = "hdfs://master:9000";
        // 声明输入目录
        Path inputPath = null;
        // 声明输出目录
        Path outputPath = null;
        // 判断输入参数个数
        if (args.length == 0) {
            // 创建输入目录
            inputPath = new Path(uri + "/wordcount/input");
            // 创建输出目录
            outputPath = new Path(uri + "/wordcount/output");
        } else if (args.length == 2) {
            // 创建输入目录
            inputPath = new Path(uri + args[0]);
            // 创建输出目录
            outputPath = new Path(uri + args[1]);
        } else {
            // 提示用户参数个数不符合要求
            System.out.println("参数个数不符合要求，要么是0个，要么是2个！");
            // 结束应用程序
            return;
        }

        // 获取文件系统
        FileSystem fs = FileSystem.get(new URI(uri), conf);
        // 删除输出目录（第二个参数设置是否递归）
        fs.delete(outputPath, true);

        // 添加输入目录（允许多个）
        FileInputFormat.addInputPath(job, inputPath);
        // 设置输出目录（只能一个）
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, outputPath);

        // 等待完成
        job.waitForCompletion(true);

        // 输出统计结果
        System.out.println("======统计结果======");
        FileStatus[] fileStatuses = fs.listStatus(outputPath);
        for (int i = 1; i < fileStatuses.length; i++) {
            // 输出结果文件路径
            System.out.println(fileStatuses[i].getPath());
            // 获取文件系统数据字节输入流
            FSDataInputStream in = fs.open(fileStatuses[i].getPath());
            // 将结果文件显示在控制台
            IOUtils.copyBytes(in, System.out, 4096, false);
        }
    }
}

20，重新打包上传虚拟机并执行

重新打包

?删除先前的jar包

?上传新的单词文件

上传新的jar包

?执行命令

执行命令

?21、将三个类合并成一个类完成词频统计

在net.hw.mr包里创建wordconunt类

package net.hw.mr;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.conf.Configured;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
import org.apache.hadoop.fs.FileStatus;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IOUtils;
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 org.apache.hadoop.util.Tool;
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;

import java.io.IOException;
import java.net.URI;

/**
 * 功能：词频统计
 * 作者：逆风微笑的代码狗
 * 日期：2022年12月16日
 */
public class WordCount extends Configured implements Tool {

    public static class WordCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
        @Override
        protected void map(LongWritable key, Text value, Context context)
                throws IOException, InterruptedException {
            // 获取行内容
            String line = value.toString();
            // 清洗所有英文标点符号（\p——属性[property]，P——标点符号[Punctuation]）
            line = line.replaceAll("[\\pP]", "");
            // 按空格拆分得到单词数组
            String[] words = line.split(" ");
            // 遍历单词数组，生成输出键值对
            for (int i = 0; i < words.length; i++) {
                context.write(new Text(words[i]), new IntWritable(1));
            }
        }
    }

    public static class WordCountReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
        @Override
        protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context)
                throws IOException, InterruptedException {
            // 定义输出键出现次数
            int count = 0;
            // 历输出值迭代对象，统计其出现次数
            for (IntWritable value : values) {
                count = count + value.get();
            }
            // 生成键值对输出
            context.write(key, new IntWritable(count));
        }
    }

    @Override
    public int run(String[] strings) throws Exception {
        // 创建配置对象
        Configuration conf = new Configuration();
        // 设置数据节点主机名属性
        conf.set("dfs.client.use.datanode.hostname", "true");

        // 获取作业实例
        Job job = Job.getInstance(conf);
        // 设置作业启动类
        job.setJarByClass(WordCountDriver.class);

        // 设置Mapper类
        job.setMapperClass(WordCountMapper.class);
        // 设置map任务输出键类型
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        // 设置map任务输出值类型
        job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);

        // 设置Reducer类
        job.setReducerClass(WordCountReducer.class);
        // 设置reduce任务输出键类型
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        // 设置reduce任务输出值类型
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

        // 设置分区数量（reduce任务的数量，结果文件的数量）
        job.setNumReduceTasks(3);

        // 定义uri字符串
        String uri = "hdfs://master:9000";
        // 创建输入目录
        Path inputPath = new Path(uri + "/wordcount2/input");
        // 创建输出目录
        Path outputPath = new Path(uri + "/wordcount2/output");

        // 获取文件系统
        FileSystem fs = FileSystem.get(new URI(uri), conf);
        // 删除输出目录（第二个参数设置是否递归）
        fs.delete(outputPath, true);

        // 添加输入目录（允许多个）
        FileInputFormat.addInputPath(job, inputPath);
        // 设置输出目录（只能一个）
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, outputPath);

        // 等待完成
        boolean res = job.waitForCompletion(true);

        // 输出统计结果
        System.out.println("======统计结果======");
        FileStatus[] fileStatuses = fs.listStatus(outputPath);
        for (int i = 1; i < fileStatuses.length; i++) {
            // 输出结果文件路径
            System.out.println(fileStatuses[i].getPath());
            // 获取文件系统数据字节输入流
            FSDataInputStream in = fs.open(fileStatuses[i].getPath());
            // 将结果文件显示在控制台
            IOUtils.copyBytes(in, System.out, 4096, false);
        }

        if (res) {
            return 0;
        } else {
            return -1;
        }
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        int res = ToolRunner.run(new WordCount(), args);
        System.exit(res);
    }
}

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