什么是MapReduce
MapReduce是hadoop进行多节点计算时采用的计算模型，说白了就是hadoop拆分任务的一套方法论，刚接触MapReduce这个概念时，一时很难理解，也查了很多资料，因为每个人理解不一样，反而看的越多越糊涂，其实本质是很简单的东西，这里举一个例子帮助理解，因为网上大部分是hadoop官方计算单词（wordcount）的例子，这里就换一个场景举例。
假设有以下一份成绩单
1,张三,78,87,69
2,李四,56,76,91
3,王五,65,46,84
4,赵六,89,56,98
...各列分别是编号,学生姓名,语文成绩,数学成绩,英语成绩，现在要求统计各科成绩最高分，假设这份成绩单非常非常的长，有上千万行，在没有任何计算机系统的帮助下，要怎么靠人工解决这个问题？
- 单人统计
专门派一个人进行统计工作，优点是简单，缺点也很明显，需要非常长的时间，甚至数据量达到一定程度，一个人一辈子可能也统计不完
- 多人统计
如果有足够的人可以进行统计工作，要怎么去协调这些人？假设成绩单有100w行并且有1000人可以进行统计
- 设一个管理员，管理员把成绩单平均拆分成1000份给1000个人，每个人需要统计1000行数据
- 管理员制作一个表格，要求每个人把自己统计的结果填入该表格，表格格式如下
| 科目 | 人员1结果 | 人员2结果 | ... | 人员1000结果 |
|---|---|---|---|---|
| 语文 | ||||
| 数学 | ||||
| 英语 |
- 管理员最终得到了如下数据
科目| 人员1结果|人员2结果|...|人员1000结果
| 语文 | 80 | 85 | ... | 76 | |
| 数学 | 89 | 90 | ... | 88 | |
| 英语 | 94 | 85 | ... | 90 |
- 各科各有1000个结果，管理员又把这个表格拆成了100个小表格分给100个人进行统计，这样每个小表格各有10个数据，小表格格式如下
第一个人领到的小表格
| 科目 | 人员1结果 | 人员2结果 | ... | 人员10结果 | |
|---|---|---|---|---|---|
| 语文 | 80 | 85 | ... | 76 | |
| 数学 | 89 | 90 | ... | 88 | |
| 英语 | 94 | 85 | ... | 90 |
第二个领到的小表格
| 科目 | 人员11结果 | 人员12结果 | ... | 人员20结果 | |
|---|---|---|---|---|---|
| 语文 | 83 | 75 | ... | 88 | |
| 数学 | 79 | 95 | ... | 58 | |
| 英语 | 94 | 85 | ... | 90 |
- 管理员再次把每个人的结果收集上来，又得到了100份数据，如果管理员愿意又可以把这个数据进行拆分交给多个人进行统计，如此反复最终得到一个最大值结果，管理员也可以自己完成最后的统计，因为数据量不大。
那么在这个过程中，我们看到了，一份庞大的成绩单经过以下几个步骤后，最终我们获得了我们想要的结果
- 成绩单拆分多份
- 每一份进行单独统计
- 对结果进行登记
- 对统计的结果可以再次进行拆分，也可以直接进行统计
- 如此反复之后最终得到了结果
那么把这个过程用MapReduce语言进行描述就可以是以下过程：
- 成绩单拆分多份- 分片（split）
- 每一份进行单独统计 - map
- 并且对结果进行登记 - shuffle
- 对统计的结果可以再次进行拆分- combiner
- 也可以直接进行统计 - reduce
另外在管理员的表格中，三个科目后面记录
开发
我们用实际java代码解决上面的问题，假设你已经按照上一篇教程安装好了hadoop集群环境
- 创建工程
你可以用你熟悉的ide创建一个普通java工程，建议用maven进行包管理，并加入以下包依赖
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-client</artifactId>
<version>2.5.1</version>
</dependency>- 创建Mapper
Mapper对应是MapReduce中的map过程，在以下mapper代码：
StudentMapper.java
public class StudentMapper extends MapReduceBase implements
Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
public void map(LongWritable longWritable, Text text, OutputCollector<Text, IntWritable> outputCollector, Reporter reporter) throws IOException {
String[] ss = text.toString().split(",");
outputCollector.collect(new Text("语文"), new IntWritable(Integer.parseInt(ss[2])));
outputCollector.collect(new Text("数学"), new IntWritable(Integer.parseInt(ss[3])));
outputCollector.collect(new Text("英语"), new IntWritable(Integer.parseInt(ss[4])));
}
}StudentMapper实现了 Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable>接口，这里有四个参数，四个参数含义如下
- LongWritable：hadoop会把txt文件按行进行分割，这个表示该行在文件中的位置，一般不用
- Text：行内容，比如第一行就是
1,张三,78,87,69 - Text：前面提到，最终我们要按照科目进行汇总然后计算最高分，那么科目名称就是key，每次计算的结果就是后面的value，所以这里用text表示key，因为我们要存储科目名称
- IntWritable：存储计算结果，这里指的是基于本次统计所得到的科目最高分
方法map(LongWritable longWritable, Text text, OutputCollector<Text, IntWritable> outputCollector, Reporter reporter)的几个参数和上面含义一样，注意到outputCollector是一个数组，说明这里可以写入多个结果，reporter可以向hadoop汇报任务进度。在这个mapper里面，我们并没有做什么计算，我们只是把文本里面的成绩解析出来，并且按科目放到outputCollector中，相当于大家第一次都没干活，只是把数据整理好。经过mapper后，数据从
1,张三,78,87,69
2,李四,56,76,91
3,王五,65,46,84
4,赵六,89,56,98
...变成了
| - | - | - | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 语文 | 78 | 56 | 65 | 89 | ... | |
| 数学 | 87 | 76 | 46 | 56 | ... | |
| 英语 | 69 | 91 | 84 | 98 | ... |
StudentReducer.java
public class StudentReducer extends MapReduceBase implements Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
public void reduce(Text text, Iterator<IntWritable> iterator, OutputCollector<Text, IntWritable> outputCollector, Reporter reporter) throws IOException {
StringBuffer str = new StringBuffer();
Integer max = -1;
while (iterator.hasNext()) {
Integer score = iterator.next().get();
if (score > max) {
max = score;
}
}
outputCollector.collect(new Text(text.toString()), new IntWritable(max));
}
}Reducer就开始真正执行计算了，reducer函数reduce(Text text, Iterator<IntWritable> iterator, OutputCollector<Text, IntWritable> outputCollector, Reporter reporter)参数含义如下：
- text：就是Mapper的第三个参数
- iterator：就是Mapper中写入outputCollector的数据，和第一参数组合起来就是mapper中的outputCollector
- outputCollector：reducer计算后的结果需要写入到该参数中，这里我们写入的内容是类似
key:语文 value:90结构的数据，所以类型为<Text, IntWritable>
前面提到过mapper会把数据整理好，并且按科目将成绩写入的outputCollector中，那么到了reducer这一步，hadoop就会把mapper写入的数据按照key进行汇总（也就是科目），并且交付给reducer，reducer负责计算里面最高分，并且也将结果写入outputCollector。
StudentProcessor
public class StudentProcessor {
public static void main(String args[]) throws Exception {
JobConf conf = new JobConf(StudentProcessor.class);
conf.setJobName("max_scroe_poc1");
conf.setOutputKeyClass(Text.class);
conf.setOutputValueClass(IntWritable.class);
conf.setMapperClass(StudentMapper.class);
conf.setReducerClass(StudentReducer.class);
conf.setInputFormat(TextInputFormat.class);
conf.setOutputFormat(TextOutputFormat.class);
FileInputFormat.setInputPaths(conf, new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(conf, new Path(args[1]));
JobClient.runJob(conf);
}
}我们还需要一个包含main函数的启动类，执行mvn package命令进行打包，我们假设包名为hadoop-score-job.jar，将jar包通过ftp等工具上传到服务器目录下。
- 上传数据
hadoop借助hdfs分布式文件系统，能够将大文件存储在多个节点，通过hdfs cli工具，我们感觉在操作本地文件一样，在上面的代码中FileInputFormat.setInputPaths(conf, new Path(args[0]));设置了MapReduce的数据来源，用户指定目录，该目录下文件作为数据来源，这里的目录就是hdfs中的目录，并且该目录必须存在，而且数据需要上传到该目录下，执行以下命令创建目录
hadoop fs -mkdir poc01_input执行以下命令将数据导入到hdfs中
hadoop fs -put score.txt poc01_inputscore.txt内容为
1,张三,78,87,69
2,李四,56,76,91
3,王五,65,46,84
4,赵六,89,56,98通过ls命令可以查看文件是否上传成功
$ hadoop fs -ls poc01_input
Found 1 items
-rw-r--r-- 1 hadoop supergroup 72 2020-12-13 15:43 poc01_input/score.txt- 执行job
执行以下命令开始运行job
$ hadoop jar hadoop-score-job.jar com.hadoop.poc.StudentProcessor poc01_input poc01_output
20/12/13 16:01:33 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at master/172.16.8.42:18040
20/12/13 16:01:33 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at master/172.16.8.42:18040
20/12/13 16:01:34 WARN mapreduce.JobResourceUploader: Hadoop command-line option parsing not performed. Implement the Tool interface and execute your application with ToolRunner to remedy this.
20/12/13 16:01:34 INFO mapred.FileInputFormat: Total input files to process : 1
20/12/13 16:01:35 INFO mapreduce.JobSubmitter: number of splits:2
20/12/13 16:01:35 INFO mapreduce.JobSubmitter: Submitting tokens for job: job_1607087481584_0005
20/12/13 16:01:35 INFO conf.Configuration: resource-types.xml not found
20/12/13 16:01:35 INFO resource.ResourceUtils: Unable to find 'resource-types.xml'.
20/12/13 16:01:35 INFO resource.ResourceUtils: Adding resource type - name = memory-mb, units = Mi, type = COUNTABLE
20/12/13 16:01:35 INFO resource.ResourceUtils: Adding resource type - name = vcores, units = , type = COUNTABLE
20/12/13 16:01:36 INFO impl.YarnClientImpl: Submitted application application_1607087481584_0005
20/12/13 16:01:36 INFO mapreduce.Job: The url to track the job: http://master:18088/proxy/application_1607087481584_0005/
20/12/13 16:01:36 INFO mapreduce.Job: Running job: job_1607087481584_0005
20/12/13 16:01:43 INFO mapreduce.Job: Job job_1607087481584_0005 running in uber mode : false
20/12/13 16:01:43 INFO mapreduce.Job: map 0% reduce 0%
20/12/13 16:01:51 INFO mapreduce.Job: map 100% reduce 0%
20/12/13 16:01:57 INFO mapreduce.Job: map 100% reduce 100%
20/12/13 16:01:57 INFO mapreduce.Job: Job job_1607087481584_0005 completed successfully
20/12/13 16:01:57 INFO mapreduce.Job: Counters: 49
File System Counters
FILE: Number of bytes read=84
FILE: Number of bytes written=625805
FILE: Number of read operations=0
FILE: Number of large read operations=0
FILE: Number of write operations=0
HDFS: Number of bytes read=316
HDFS: Number of bytes written=30
HDFS: Number of read operations=9
HDFS: Number of large read operations=0
HDFS: Number of write operations=2
Job Counters
Launched map tasks=2
Launched reduce tasks=1
Data-local map tasks=2
Total time spent by all maps in occupied slots (ms)=12036
Total time spent by all reduces in occupied slots (ms)=3311
Total time spent by all map tasks (ms)=12036
Total time spent by all reduce tasks (ms)=3311
Total vcore-milliseconds taken by all map tasks=12036
Total vcore-milliseconds taken by all reduce tasks=3311
Total megabyte-milliseconds taken by all map tasks=12324864
Total megabyte-milliseconds taken by all reduce tasks=3390464
Map-Reduce Framework
Map input records=4
Map output records=12
Map output bytes=132
Map output materialized bytes=90
Input split bytes=208
Combine input records=12
Combine output records=6
Reduce input groups=3
Reduce shuffle bytes=90
Reduce input records=6
Reduce output records=3
Spilled Records=12
Shuffled Maps =2
Failed Shuffles=0
Merged Map outputs=2
GC time elapsed (ms)=395
CPU time spent (ms)=1790
Physical memory (bytes) snapshot=794595328
Virtual memory (bytes) snapshot=5784080384
Total committed heap usage (bytes)=533200896
Shuffle Errors
BAD_ID=0
CONNECTION=0
IO_ERROR=0
WRONG_LENGTH=0
WRONG_MAP=0
WRONG_REDUCE=0
File Input Format Counters
Bytes Read=108
File Output Format Counters
Bytes Written=30- hadoop-score-job.jar为上面打包的jar包，需要cd到jar包目录下执行命令
- com.hadoop.poc.StudentProcessor 包含main函数的类
- poc01_input 数据来源目录
- poc01_output 数据输出目录
job执行完后，结果会保存在poc01_output目录下
$ hadoop fs -ls poc01_output2
Found 2 items
-rw-r--r-- 1 hadoop supergroup 0 2020-12-13 16:01 poc01_output2/_SUCCESS
-rw-r--r-- 1 hadoop supergroup 30 2020-12-13 16:01 poc01_output2/part-00000
$ hadoop fs -cat poc01_output2/part-00000
数学 87
英语 98
语文 89
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