MapReduce

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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MapReduce相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

MapReduce采用的是“分而治之”的思想,把对大规模数据集的操作,分发给一个主节点管理下的各个从节点共同完成,然后通过整合各个节点的中间结果,得到最终结果。简单来说,MapReduce就是“任务的分解与结果的汇总”。

一、 MapReduce的工作原理

在分布式计算中,MapReduce框架负责处理了并行编程里分布式存储、工作调度,负载均衡、容错处理以及网络通信等复杂问题,现在我们把处理过程高度抽象为Map与Reduce两个部分来进行阐述,其中Map部分负责把任务分解成多个子任务,Reduce部分负责把分解后多个子任务的处理结果汇总起来,具体设计思路如下。

(1)Map过程需要继承org.apache.hadoop.mapreduce包中Mapper类,并重写其map方法。通过在map方法中添加两句把key值和value值输出到控制台的代码,可以发现map方法中输入的value值存储的是文本文件中的一行(以回车符为行结束标记),而输入的key值存储的是该行的首字母相对于文本文件的首地址的偏移量。然后用StringTokenizer类将每一行拆分成为一个个的字段,把截取出需要的字段(本实验为买家id字段)设置为key,并将其作为map方法的结果输出。

(2)Reduce过程需要继承org.apache.hadoop.mapreduce包中Reducer类,并重写其reduce方法。Map过程输出的<key,value>键值对先经过shuffle过程把key值相同的所有value值聚集起来形成values,此时values是对应key字段的计数值所组成的列表,然后将<key,values>输入到reduce方法中,reduce方法只要遍历values并求和,即可得到某个单词的总次数。

在main()主函数中新建一个Job对象,由Job对象负责管理和运行MapReduce的一个计算任务,并通过Job的一些方法对任务的参数进行相关的设置。本实验是设置使用将继承Mapper的doMapper类完成Map过程中的处理和使用doReducer类完成Reduce过程中的处理。还设置了Map过程和Reduce过程的输出类型:key的类型为Text,value的类型为IntWritable。任务的输出和输入路径则由字符串指定,并由FileInputFormat和FileOutputFormat分别设定。完成相应任务的参数设定后,即可调用job.waitForCompletion()方法执行任务,其余的工作都交由MapReduce框架处理。

二、MapReduce框架的作业运行流程

(1)ResourceManager:是YARN资源控制框架的中心模块,负责集群中所有资源的统一管理和分配。它接收来自NM(NodeManager)的汇报,建立AM,并将资源派送给AM(ApplicationMaster)。

(2)NodeManager:简称NM,NodeManager是ResourceManager在每台机器上的代理,负责容器管理,并监控他们的资源使用情况(cpu、内存、磁盘及网络等),以及向ResourceManager提供这些资源使用报告。

(3)ApplicationMaster:以下简称AM。YARN中每个应用都会启动一个AM,负责向RM申请资源,请求NM启动Container,并告诉Container做什么事情。

(4)Container:资源容器。YARN中所有的应用都是在Container之上运行的。AM也是在Container上运行的,不过AM的Container是RM申请的。Container是YARN中资源的抽象,它封装了某个节点上一定量的资源(CPU和内存两类资源)。Container由ApplicationMaster向ResourceManager申请的,由ResouceManager中的资源调度器异步分配给ApplicationMaster。Container的运行是由ApplicationMaster向资源所在的NodeManager发起的,Container运行时需提供内部执行的任务命令(可以是任何命令,比如java、Python、C++进程启动命令均可)以及该命令执行所需的环境变量和外部资源(比如词典文件、可执行文件、jar包等)。

另外,一个应用程序所需的Container分为两大类,如下:

①运行ApplicationMaster的Container:这是由ResourceManager(向内部的资源调度器)申请和启动的,用户提交应用程序时,可指定唯一的ApplicationMaster所需的资源。

②运行各类任务的Container:这是由ApplicationMaster向ResourceManager申请的,并为了ApplicationMaster与NodeManager通信以启动的。

以上两类Container可能在任意节点上,它们的位置通常而言是随机的,即ApplicationMaster可能与它管理的任务运行在一个节点上。

三、实验环境

Linux Ubuntu 14.0

jdk-7u75-linux-x64

hadoop-2.6.0-cdh5.4.5

hadoop-2.6.0-eclipse-cdh5.4.5.jar

eclipse-java-juno-SR2-linux-gtk-x86_64

四、实验内容

现有某电商网站用户对商品的收藏数据,记录了用户收藏的商品id以及收藏日期,名为buyer_favorite1。

buyer_favorite1包含:买家id,商品id,收藏日期这三个字段,数据以“ ”分割,样本数据及格式如下:
买家id 商品id 收藏日期
10181 1000481 2010-04-04 16:54:31
20001 1001597 2010-04-07 15:07:52
20001 1001560 2010-04-07 15:08:27
20042 1001368 2010-04-08 08:20:30
20067 1002061 2010-04-08 16:45:33
20056 1003289 2010-04-12 10:50:55
20056 1003290 2010-04-12 11:57:35
20056 1003292 2010-04-12 12:05:29
20054 1002420 2010-04-14 15:24:12
20055 1001679 2010-04-14 19:46:04
20054 1010675 2010-04-14 15:23:53
20054 1002429 2010-04-14 17:52:45
20076 1002427 2010-04-14 19:35:39
20054 1003326 2010-04-20 12:54:44
20056 1002420 2010-04-15 11:24:49
20064 1002422 2010-04-15 11:35:54
20056 1003066 2010-04-15 11:43:01
20056 1003055 2010-04-15 11:43:06
20056 1010183 2010-04-15 11:45:24
20056 1002422 2010-04-15 11:45:49
20056 1003100 2010-04-15 11:45:54
20056 1003094 2010-04-15 11:45:57
20056 1003064 2010-04-15 11:46:04
20056 1010178 2010-04-15 16:15:20
20076 1003101 2010-04-15 16:37:27
20076 1003103 2010-04-15 16:37:05
20076 1003100 2010-04-15 16:37:18
20076 1003066 2010-04-15 16:37:31
20054 1003103 2010-04-15 16:40:14
20054 1003100 2010-04-15 16:40:16
要求编写MapReduce程序,统计每个买家收藏商品数量。

统计结果数据如下:

买家id 商品数量
10181 1
20001 2
20042 1
20054 6
20055 1
20056 12
20064 1
20067 1
20076 5

技术图片
package mapreduce;  
import java.io.IOException;  
import java.util.StringTokenizer;  
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;  
public class WordCount {  
    public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {  
        Job job = Job.getInstance();  
        job.setJobName("WordCount");  
        job.setJarByClass(WordCount.class);  
        job.setMapperClass(doMapper.class);  
        job.setReducerClass(doReducer.class);  
        job.setOutputKeyClass(Text.class);  
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);  
        Path in = new Path("hdfs://localhost:9000/mymapreduce1/in/buyer_favorite1");  
        Path out = new Path("hdfs://localhost:9000/mymapreduce1/out");  
        FileInputFormat.addInputPath(job, in);  
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, out);  
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);  
    }  
    public static class doMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{  
        public static final IntWritable one = new IntWritable(1);  
        public static Text word = new Text();  
        @Override  
        protected void map(Object key, Text value, Context context)  
                    throws IOException, InterruptedException {  
            StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(value.toString(), "	");  
                word.set(tokenizer.nextToken());  
                context.write(word, one);  
        }  
    }  
    public static class doReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>{  
        private IntWritable result = new IntWritable();  
        @Override  
        protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context)  
        throws IOException, InterruptedException {  
        int sum = 0;  
        for (IntWritable value : values) {  
        sum += value.get();  
        }  
        result.set(sum);  
        context.write(key, result);  
        }  
    }  
}  
View Code

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

码农翻身笔记MapReduce的来龙去脉

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