Big Data - Hadoop - MapReduce初学Hadoop之图解MapReduce与WordCount示例分析

Posted 2020-09-09 大数据与人工智能探索

Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，MapReduce则为海量的数据提供了计算。

HDFS是Google File System（GFS）的开源实现。

MapReduce是Google MapReduce的开源实现。

HDFS和MapReduce实现是完全分离的，并不是没有HDFS就不能MapReduce运算。

本文主要参考了以下三篇博客学习整理而成。

1、 Hadoop示例程序WordCount详解及实例

2、 hadoop 学习笔记：mapreduce框架详解

3、 hadoop示例程序wordcount分析

 

1、MapReduce整体流程

最简单的MapReduce应用程序至少包含 3 个部分：一个 Map 函数、一个 Reduce 函数和一个 main 函数。在运行一个mapreduce计算任务时候，任务过程被分为两个阶段：map阶段和reduce阶段，每个阶段都是用键值对（key/value）作为输入（input）和输出（output）。main 函数将作业控制和文件输入/输出结合起来。

• 并行读取文本中的内容，然后进行MapReduce操作。

• Map过程：并行读取文本，对读取的单词进行map操作，每个词都以<key,value>形式生成。

我的理解：

一个有三行文本的文件进行MapReduce操作。

读取第一行Hello World Bye World ，分割单词形成Map。

<Hello,1> <World,1> <Bye,1> <World,1>

读取第二行Hello Hadoop Bye Hadoop ，分割单词形成Map。

<Hello,1> <Hadoop,1> <Bye,1> <Hadoop,1>

读取第三行Bye Hadoop Hello Hadoop，分割单词形成Map。

<Bye,1> <Hadoop,1> <Hello,1> <Hadoop,1>

• Reduce操作是对map的结果进行排序，合并，最后得出词频。

我的理解：

经过进一步处理(combiner),将形成的Map根据相同的key组合成value数组。

<Bye,1,1,1> <Hadoop,1,1,1,1> <Hello,1,1,1> <World,1,1>

循环执行Reduce(K,V[])，分别统计每个单词出现的次数。

<Bye,3> <Hadoop,4> <Hello,3> <World,2>

 

2、WordCount源码

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;
/**
 * 
 * 描述：WordCount explains by York
  * @author Hadoop Dev Group
 */
publicclass WordCount {
    /**
     * 建立Mapper类TokenizerMapper继承自泛型类Mapper
     * Mapper类:实现了Map功能基类
     * Mapper接口：
     * WritableComparable接口：实现WritableComparable的类可以相互比较。所有被用作key的类应该实现此接口。
     * Reporter 则可用于报告整个应用的运行进度，本例中未使用。 
     * 
     */
  public static class TokenizerMapper 
       extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{
        /**
         * IntWritable, Text 均是 Hadoop 中实现的用于封装 Java 数据类型的类，这些类实现了WritableComparable接口，
         * 都能够被串行化从而便于在分布式环境中进行数据交换，你可以将它们分别视为int,String 的替代品。
     * 声明one常量和word用于存放单词的变量
         */
    private final static IntWritable one =new IntWritable(1);
    private Text word =new Text();
    /**
         * Mapper中的map方法：
         * void map(K1 key, V1 value, Context context)
         * 映射一个单个的输入k/v对到一个中间的k/v对
         * 输出对不需要和输入对是相同的类型，输入对可以映射到0个或多个输出对。
         * Context：收集Mapper输出的<k,v>对。
         * Context的write(k, v)方法:增加一个(k,v)对到context
         * 程序员主要编写Map和Reduce函数.这个Map函数使用StringTokenizer函数对字符串进行分隔,通过write方法把单词存入word中
     * write方法存入(单词,1)这样的二元组到context中
     */  
    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);
      }
    }
  }
  
  publicstaticclass IntSumReducer 
       extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> {
    private IntWritable result =new IntWritable();
    /**
         * Reducer类中的reduce方法：
      * void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context)
         * 中k/v来自于map函数中的context,可能经过了进一步处理(combiner),同样通过context输出           
         */
    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：map/reduce的j配置类，向hadoop框架描述map-reduce执行的工作
         */
    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");    //设置一个用户定义的job名称
    job.setJarByClass(WordCount.class);
    job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);    //为job设置Mapper类
    job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);    //为job设置Combiner类
    job.setReducerClass(IntSumReducer.class);    //为job设置Reducer类
    job.setOutputKeyClass(Text.class);        //为job的输出数据设置Key类
    job.setOutputValueClass(IntWritable.class);    //为job输出设置value类
    FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));    //为job设置输入路径
    FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));//为job设置输出路径
    System.exit(job.waitForCompletion(true) ?0 : 1);        //运行job
  }
}

3、WordCount逐行解析

• 对于map函数的方法。

public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {…}

这里有三个参数，前面两个Object key, Text value就是输入的key和value，第三个参数Context context这是可以记录输入的key和value，例如：context.write(word, one);此外context还会记录map运算的状态。

• 对于reduce函数的方法。

public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {…}

reduce函数的输入也是一个key/value的形式，不过它的value是一个迭代器的形式Iterable<IntWritable> values，也就是说reduce的输入是一个key对应一组的值的value，reduce也有context和map的context作用一致。

至于计算的逻辑则需要程序员编码实现。

• 对于main函数的调用。

首先是：

Configuration conf = new Configuration();

运行MapReduce程序前都要初始化Configuration，该类主要是读取MapReduce系统配置信息，这些信息包括hdfs还有MapReduce，也就是安装hadoop时候的配置文件例如：core-site.xml、hdfs-site.xml和mapred-site.xml等等文件里的信息，有些童鞋不理解为啥要这么做，这个是没有深入思考MapReduce计算框架造成，我们程序员开发MapReduce时候只是在填空，在map函数和reduce函数里编写实际进行的业务逻辑，其它的工作都是交给MapReduce框架自己操作的，但是至少我们要告诉它怎么操作啊，比如hdfs在哪里，MapReduce的jobstracker在哪里，而这些信息就在conf包下的配置文件里。

接下来的代码是：

String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();
    if (otherArgs.length != 2) {
      System.err.println("Usage: wordcount <in> <out>");
      System.exit(2);
    }

If的语句好理解，就是运行WordCount程序时候一定是两个参数，如果不是就会报错退出。至于第一句里的GenericOptionsParser类，它是用来解释常用hadoop命令，并根据需要为Configuration对象设置相应的值，其实平时开发里我们不太常用它，而是让类实现Tool接口，然后再main函数里使用ToolRunner运行程序，而ToolRunner内部会调用GenericOptionsParser。

接下来的代码是：

Job job = new Job(conf, "word count");
    job.setJarByClass(WordCount.class);
    job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
    job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
    job.setReducerClass(IntSumReducer.class);

第一行就是在构建一个job，在mapreduce框架里一个mapreduce任务也叫mapreduce作业也叫做一个mapreduce的job，而具体的map和reduce运算就是task了，这里我们构建一个job，构建时候有两个参数，一个是conf这个就不累述了，一个是这个job的名称。

第二行就是装载程序员编写好的计算程序，例如我们的程序类名就是WordCount了。这里我要做下纠正，虽然我们编写mapreduce程序只需要实现map函数和reduce函数，但是实际开发我们要实现三个类，第三个类是为了配置mapreduce如何运行map和reduce函数，准确的说就是构建一个mapreduce能执行的job了，例如WordCount类。

第三行和第五行就是装载map函数和reduce函数实现类了，这里多了个第四行，这个是装载Combiner类，这个类和mapreduce运行机制有关，其实本例去掉第四行也没有关系，但是使用了第四行理论上运行效率会更好。

接下来的代码：

job.setOutputKeyClass(Text.class);
    job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

这个是定义输出的key/value的类型，也就是最终存储在hdfs上结果文件的key/value的类型。

最后的代码是：

FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));
    FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));
    System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);

第一行就是构建输入的数据文件，第二行是构建输出的数据文件，最后一行如果job运行成功了，我们的程序就会正常退出。