Mapper与Reducer浅析

Posted 藤原拓海

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Mapper与Reducer浅析相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

一、      Mapper

Mapper接口负责数据处理阶段,它采用的形式为Mapper<K1,V1,K2,V2>Java泛型,这里键类和值类分别实现WritableComparable和Writable接口。

Mapper只有一个方法—map,用于处理一个单独的键、值对。

Void map(K1key,V1 value,OutputCollector<K2,V2> output,Reporter reporter) throwsIOException该函数处理一个给定的键/值对(K1,V1),生成一个键/值对(K2,V2)的列表(该列表也可能为空),OutputCollector接收这个映射过程的输出,Reportor可提供对Mapper相关附加信息的记录,形成任务进度。

Mapper中包含的两个主要方法:

1、        void configure(JobConfjob) 该函数提取XML配置文件或者应用程序主类中的参数,在数据处理前调用。

2、        void close(),map任务结束前的最后一个操作,该函数完成所有的收尾工作,如:关闭数据库连接、打开文件等。

二、      Reducer

Reduce的实现和mapper一样必须首先在MapReduce基类上扩展,允许配置和清理,还必须实现Reducer接口,使其具有如下的单一方法:

Void reduce(K2key,Iterator<V2> values,OutputCollector<K3,V3> output,Reporterreporter) throwsIOException

当reducer任务接收来自各个mapper的输出时,它按照键/值对中键对输入数据进行排序,并将相同键的值归并。然后调用reduce()函数,并通过迭代处理那些与指定键相关联的值,生成一个(可能为空的)列表(K3,V3).OutputCollector 接收reduce阶段的输出,并写入输出文件,Reporter可提供reducer相关的附加信息的记录,形成任务进度。

 

Partitioner:重定向Mapper输出(map和reduce两个阶段之间极其重要的步骤)。



以上是关于Mapper与Reducer浅析的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

Hadoop(十七)之MapReduce作业配置与Mapper和Reducer类

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