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MapReduce介紹

MapReduce主要分為兩個(gè)部分，分別是map和reduce，采用的是“分而治之”的思想，Mapper負(fù)責(zé)“分”，把一個(gè)龐大的任務(wù)分成若干個(gè)小任務(wù)來(lái)進(jìn)行處理，而Reduce則是負(fù)責(zé)對(duì)map階段的結(jié)果進(jìn)行匯總。

比如我們要統(tǒng)計(jì)一個(gè)很大的文本，里面每個(gè)單詞出現(xiàn)的頻率，也就是WordCount。怎么工作呢？請(qǐng)看下圖：

在map階段把input輸入的文本拆成一個(gè)一個(gè)的單詞，key是單詞，value則是出現(xiàn)的次數(shù)。接著到Reduce階段匯總，相同的key則次數(shù)加1。最后得到結(jié)果，輸出到文件保存。

WordCount例子

下面進(jìn)入實(shí)戰(zhàn)，怎么實(shí)現(xiàn)WordCount的功能呢？

創(chuàng)建項(xiàng)目

首先我們得創(chuàng)建一個(gè)maven項(xiàng)目，依賴(lài)如下：


<project?xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
?????????xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
?????????xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0?http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
????<modelVersion>4.0.0modelVersion>
????<groupId>io.github.yehongzhigroupId>
????<artifactId>hadooptestartifactId>
????<version>1.0-SNAPSHOTversion>
????<packaging>jarpackaging>

????<repositories>
????????<repository>
????????????<id>apacheid>
????????????<url>http://maven.apache.orgurl>
????????repository>
????repositories>

????<dependencies>
????????<dependency>
????????????<groupId>org.apache.hadoopgroupId>
????????????<artifactId>hadoop-commonartifactId>
????????????<version>2.6.5version>
????????dependency>
????????<dependency>
????????????<groupId>org.apache.hadoopgroupId>
????????????<artifactId>hadoop-hdfsartifactId>
????????????<version>2.6.5version>
????????dependency>
????????<dependency>
????????????<groupId>org.apache.hadoopgroupId>
????????????<artifactId>hadoop-mapreduce-client-coreartifactId>
????????????<version>2.6.5version>
????????dependency>
????????<dependency>
????????????<groupId>org.apache.hadoopgroupId>
????????????<artifactId>hadoop-mapreduce-client-jobclientartifactId>
????????????<version>2.6.5version>
????????dependency>
????????<dependency>
????????????<groupId>org.apache.hadoopgroupId>
????????????<artifactId>hadoop-mapreduce-client-commonartifactId>
????????????<version>2.6.5version>
????????dependency>
????????<dependency>
????????????<groupId>org.apache.hadoopgroupId>
????????????<artifactId>hadoop-clientartifactId>
????????????<version>2.6.5version>
????????dependency>
????????<dependency>
????????????<groupId>org.apache.hadoopgroupId>
????????????<artifactId>hadoop-coreartifactId>
????????????<version>1.2.0version>
????????dependency>
????dependencies>
project>

第一步是Mapper階段，創(chuàng)建類(lèi)WordcountMapper：

/**
?*?Mapper有四個(gè)泛型參數(shù)需要填寫(xiě)
?*?第一個(gè)參數(shù)KEYIN：默認(rèn)情況下，是mr框架所讀到的一行文本的起始偏移量，類(lèi)型為L(zhǎng)ongWritable
?*?第二個(gè)參數(shù)VALUEIN：默認(rèn)情況下，是mr框架所讀的一行文本的內(nèi)容，類(lèi)型為T(mén)ext
?*?第三個(gè)參數(shù)KEYOUT：是邏輯處理完成之后輸出數(shù)據(jù)的key，在此處是每一個(gè)單詞，類(lèi)型為T(mén)ext
?*?第四個(gè)參數(shù)VALUEOUT：是邏輯處理完成之后輸出數(shù)據(jù)的value，在此處是次數(shù)，類(lèi)型為Intwriterable
?*?*/
public?class?WordcountMapper?extends?Mapper<LongWritable,?Text,?Text,?IntWritable>?{

????@Override
????protected?void?map(LongWritable?key,?Text?value,?Context?context)?throws?IOException,?InterruptedException?{
????????//將輸入的文本轉(zhuǎn)成String
????????String?string?=?value.toString();
????????//使用空格分割每個(gè)單詞
????????String[]?words?=?string.split("?");
????????//輸出為<單詞，1>
????????for?(String?word?:?words)?{
????????????//將單詞作為key，次數(shù)1作為value
????????????context.write(new?Text(word),?new?IntWritable(1));
????????}
????}
}

接著到Reduce階段，創(chuàng)建類(lèi)WordcountReduce：

/**
?*?KEYIN,?VALUEIN,?對(duì)應(yīng)mapper階段的KEYOUT,VALUEOUT的類(lèi)型
?*
?*?KEYOUT,?VALUEOUT,則是reduce邏輯處理結(jié)果的輸出數(shù)據(jù)類(lèi)型
?*
?*?KEYOUT是單詞，類(lèi)型為T(mén)ext
?*?VALUEOUT是總次數(shù)，類(lèi)型為IntWritable
?*/
public?class?WordcountReduce?extends?Reducer<Text,?IntWritable,?Text,?IntWritable>?{
????@Override
????protected?void?reduce(Text?key,?Iterable?values,?Context?context)?throws?IOException,?InterruptedException?{
????????int?count?=?0;
????????//次數(shù)相加
????????for?(IntWritable?value?:?values)?{
????????????count?+=?value.get();
????????}
????????//輸出<單詞，總次數(shù)>
????????context.write(key,?new?IntWritable(count));
????}
}

最后再創(chuàng)建類(lèi)WordCount，提供入口：

public?class?WordCount?{
????public?static?void?main(String[]?args)?throws?Exception?{
????????Configuration?configuration?=?new?Configuration();
????????Job?job?=?Job.getInstance(configuration);
????????//指定本程序的jar包所在的本地路徑??把jar包提交到y(tǒng)arn
????????job.setJarByClass(WordCount.class);
????????/*
???*?告訴框架調(diào)用哪個(gè)類(lèi)
???*?指定本業(yè)務(wù)job要用的mapper/Reducer業(yè)務(wù)類(lèi)
???*/
????????job.setMapperClass(WordcountMapper.class);
????????job.setReducerClass(WordcountReduce.class);
????????/*
???*?指定mapper輸出數(shù)據(jù)KV類(lèi)型
???*/
????????job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
????????job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);

????????//指定最終的輸出數(shù)據(jù)的kv類(lèi)型
????????job.setOutputKeyClass(Text.class);
????????job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
????????//指定job?的輸入文件所在的目錄
????????FileInputFormat.setInputPaths(job,?new?Path(args[0]));
????????//?指定job?的輸出結(jié)果所在的目錄
????????FileOutputFormat.setOutputPath(job,?new?Path(args[1]));
????????boolean?completion?=?job.waitForCompletion(true);
????????System.exit(completion???0?:?1);
????}
}

寫(xiě)到這里就完成了。接下來(lái)使用maven打包成jar包，上傳到部署了hadoop的服務(wù)器。

上傳文件到hadoop

接著上傳需要統(tǒng)計(jì)單詞的文本文件上去hadoop，這里我隨便拿一個(gè)redis的配置文件(字?jǐn)?shù)夠多，哈哈)上傳上去。

先改個(gè)名字為input.txt然后用ftp工具上傳到/usr/local/hadoop-3.2.2/input目錄，接著在hadoop創(chuàng)建/user/root文件夾。

hdfs?dfs?-mkdir?/user
hdfs?dfs?-mkdir?/user/root
hadoop?fs?-mkdir?input
//上傳文件到hdfs
hadoop?fs?-put?/usr/local/hadoop-3.2.2/input/input.txt?input
//上傳成功之后，可以使用下面的命令查看
hadoop?fs?-ls?/user/root/input

執(zhí)行程序

第一步先啟動(dòng)hadoop，到sbin目錄下使用命令./start-all.sh，啟動(dòng)成功后，使用jps查看到以下進(jìn)程。

執(zhí)行以下命令執(zhí)行jar包：

hadoop?jar?/usr/local/hadoop-3.2.2/jar/hadooptest-1.0-SNAPSHOT.jar?WordCount?input?output
#?/usr/local/hadoop-3.2.2/jar/hadooptest-1.0-SNAPSHOT.jar?表示jar包的位置
#?WordCount?是類(lèi)名
#?input?是輸入文件所在的文件夾
#?output?輸出的文件夾

這表示運(yùn)行成功，我們打開(kāi)web管理界面，找到output文件夾。

輸出結(jié)果就是這個(gè)文件，下載下來(lái)。

然后打開(kāi)該文件，可以看到統(tǒng)計(jì)結(jié)果，以下截圖為其中一部分結(jié)果：

遇到的問(wèn)題

如果出現(xiàn)Running Job一直沒(méi)有響應(yīng)，更改mapred-site.xml文件內(nèi)容：

更改前：

<configuration>
????<property>
???????????<name>mapreduce.framework.namename>
???????????<value>yarnvalue>
????property>
configuration>

更改后：

<configuration>
????<property>
??????????<name>mapreduce.job.trackername>
??????????<value>hdfs://192.168.1.4:8001value>
??????????<final>truefinal>
?????property>
configuration>

然后重新啟動(dòng)hadoop，再執(zhí)行命令運(yùn)行jar包任務(wù)。

總結(jié)

WordCount相當(dāng)于大數(shù)據(jù)的HelloWord程序，對(duì)剛?cè)腴T(mén)的同學(xué)來(lái)說(shuō)能夠通過(guò)這個(gè)例子學(xué)習(xí)MapReduce的基本操作，還有搭建環(huán)境，還是很有幫助的。接下來(lái)還會(huì)繼續(xù)學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)相關(guān)的知識(shí)，希望這篇文章對(duì)你有所幫助。

覺(jué)得有用就點(diǎn)個(gè)贊吧，你的點(diǎn)贊是我創(chuàng)作的最大動(dòng)力~

我是一個(gè)努力讓大家記住的程序員。我們下期再見(jiàn)！??！

能力有限，如果有什么錯(cuò)誤或者不當(dāng)之處，請(qǐng)大家批評(píng)指正，一起學(xué)習(xí)交流！

通過(guò)WordCount學(xué)習(xí)MapReduce