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[大数据]初探MapReduce

提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档


MapReduce核心思想

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。

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编程模型

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编程实例——词频统计思路

1、Map阶段(映射阶段)

在这里插入图片描述

2、Reduce阶段(归并阶段)

在这里插入图片描述

MapReduce编程实例——词频统计实现

  • 启动hadoop服务
    在这里插入图片描述

(1)在虚拟机上创建文本文件

  • 创建wordcount目录,在里面创建words.txt文件
    在这里插入图片描述

(2)上传文件到HDFS指定目录

  • 创建/wordcount/input目录,执行命令:hdfs dfs -mkdir -p /wordcount/input
    在这里插入图片描述
  • 将文本文件words.txt,上传到HDFS的/wordcount/input目录
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

创建Maven项目

在这里插入图片描述

添加相关依赖

在这里插入图片描述

<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>                                                  

创建日志属性文件

  • 在resources目录里创建log4j.properties文件
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
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

创建词频统计映射器类

  • 创建net.hw.mr包,在包里创建WordCountMapper类
    在这里插入图片描述

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

package net.at.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:Argonaut
 * 日期:2022年12月07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>参数说明
    在这里插入图片描述
    注意:MR应用,必须有映射器(Mapper),但是归并器(Reducer)可有可无

Java数据类型与Hadoop数据类型对应关系

在这里插入图片描述

  • Hadoop类型数据调用get()方法就可以转换成Java类型数据
  • Java类型数据通过new XXXWritable(x)方式转换成对应的Hadoop类型数据

创建词频统计驱动器类

  • 在net.hw.mr包里创建WordCountDriver类
    在这里插入图片描述
package net.at.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:Argonaut
 * 日期:2022年12月07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);

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

        // 等待作业完成
        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);
        }
    }
}

运行词频统计驱动器类,查看结果

  • 运行报错,提示:Did not find winutils.exe

在这里插入图片描述

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,WordCoutMapper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。
将每行按空格拆分成单词数组,输出<单词, 1>的键值对

在这里插入图片描述

由于WordCountMapper的输出键值类型发生变化,所以必须告诉WordCountDriver。

修改词频统计驱动器类

修改map任务输出键值类型

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

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Mapper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
8.在net.at.mr包里创建WordCountReducer
在这里插入图片描述

package net.at.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:Argonaut
 * 日期:2022年12月13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

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)
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

运行词频统计驱动器类,查看结果

运行WordCountDriver类,查看结果

在这里插入图片描述

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。

修改词频统计归并器类

修改词频统计归并器类
在这里插入图片描述

package net.at.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:Argonaut
 * 日期:2022年12月14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

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)
在这里插入图片描述

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

在这里插入图片描述

(1)MR框架有两个核心组件,分别是Mapper组件和Reducer组件
(2)写一个类,继承Mapper,则变成了一个Mapper组件类
(3)IntWritable, LongWritable,DoubleWritable, Text,NullWritable都是Hadoop序列化类型
(4)Mapper组件将每行的行首偏移量,作为输入key,通过map()传给程序员
(5)Mapper组件会将每行内容,作为输入value,通过map()传给程序员,重点是获取输入value
(6)Mapper的第一个泛型类型对应的是输入key的类型,第二个泛型类型对应的输入value
(7)MR框架所处理的文件可以是本地文件,也可以是HDFS文件
(8)map()被调用几次,取决于文件的行数
(9)通过context进行结果的输出,以输出key和输出value的形式来输出
(10)输出key是由第三个泛型类型决定,输出value是由第四个泛型类型决定
(11)输出结果文件的数据以及行数取决于context.write()方法
(12)Text => String:  value.toString()
(13)String => Text:  new Text(strVar)
(14)LongWritable => long:  key.get()
(15)long => LongWritable: new LongWritable(longVar)

采用多个Reduce做合并

相同key的键值对必须发送同一分区(一个Reduce任务对应一个分区,然后会生成对应的一个结果文件,有多少个Reduce任务,就会有多少个分区,最终就会产生多少个结果文件),否则同一个key最终会出现在不同的结果文件中,那显然不是我们希望看到的结果。

(1)MR默认采用哈希分区HashPartitioner

Mapper输出key.hashcode & 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

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