分析MapReduce执行过程+统计单词数例子
来源:互联网 发布:深圳电脑锣编程培训 编辑:程序博客网 时间:2024/06/07 03:25
MapReduce 运行的时候,会通过 Mapper 运行的任务读取 HDFS 中的数据文件,然后调用自己的方法,处理数据,最后输出。Reducer 任务会接收 Mapper 任务输出的数据,作为自己的输入数据,调用自己的方法,最后输出到 HDFS 的文件中。整个流程如图
Mapper任务的执行过程
每个 Mapper 任务是一个 java 进程,它会读取 HDFS 中的文件,解析成很多的键值对,经过我们覆盖的 map 方法处理后, 转换为很多的键值对再输出。 整个 Mapper 任务的处理过程又可以分为以下几个阶段
把 Mapper 任务的运行过程分为六个阶段。
- 第一阶段是把输入文件按照一定的标准分片(InputSplit),每个输入片的大小是固定的。默认情况下,输入片(InputSplit)的大小与数据块(Block)的大小是相同的。每一个输入片由一个 Mapper 进程处理。这里的三个输入片,会有三个 Mapper 进程处理。
- 第二阶段是对输入片中的记录按照一定的规则解析成键值对。 有个默认规则是把每一行文本内容解析成键值对。 “键”是每一行的起始位置(单位是字节), “值”是本行的文本内容。
- 第三阶段是调用 Mapper 类中的 map 方法。 第二阶段中解析出来的每一个键值对, 调用一次 map 方法。如果有 1000 个键值对,就会调用 1000 次 map 方法。每一次调用 map 方法会输出零个或者多个键值对。
- 第四阶段是按照一定的规则对第三阶段输出的键值对进行分区。比较是基于键进行的。比如我们的键表示省份(如北京、上海、山东等),那么就可以按照不同省份进行分区,同一个省份的键值对划分到一个区中。默认是只有一个。分区的数量就是 Reducer 任务运行的数量。默认只有一个 Reducer 任务。
- 第五阶段是对每个分区中的键值对进行排序。首先,按照键进行排序,对于键相同的键值对,按照值进行排序。比如三个键值对<2,2>、<1,3>、<2,1>,键和值分别是整数。那么排序后的结果是<1,3>、<2,1>、<2,2>。如果有第六阶段,那么进入第六阶段;如果没有,直接输出到本地的 linux 文件中。
- 第六阶段是对数据进行归约处理,也就是 reduce 处理。键相等的键值对会调用一次reduce 方法。经过这一阶段,数据量会减少。归约后的数据输出到本地的 linxu 文件中。
Reducer任务的执行过程
每个 Reducer 任务是一个 java 进程。Reducer 任务接收 Mapper 任务的输出,归约处理后写入到 HDFS 中,可以分为如图所示的几个阶段
- 第一阶段是 Reducer 任务会主动从 Mapper 任务复制其输出的键值对。 Mapper 任务可能会有很多,因此 Reducer 会复制多个 Mapper 的输出。
- 第二阶段是把复制到 Reducer 本地数据,全部进行合并,即把分散的数据合并成一个大的数据。再对合并后的数据排序。
- 第三阶段是对排序后的键值对调用 reduce 方法。 键相等的键值对调用一次 reduce 方法,每次调用会产生零个或者多个键值对。最后把这些输出的键值对写入到 HDFS 文件中。
在整个 MapReduce 程序的开发过程中,我们最大的工作量是覆盖 map 函数和覆盖reduce 函数。
键值对的编号理解
在对 Mapper 任务、Reducer 任务的分析过程中,会看到很多阶段都出现了键值对,读者容易混淆,所以这里对键值对进行编号,方便大家理解键值对的变化情况。如图对于 Mapper 任务输入的键值对,定义为 key1 和 value1。在 map 方法中处理后,输出的键值对,定义为 key2 和 value2。reduce 方法接收 key2 和 value2,处理后,输出 key3 和 value3。在下文讨论键值对时,可能把 key1 和 value1 简写为<k1,v1>,key2 和value2 简写为<k2,v2>,key3 和 value3 简写为<k3,v3>。
举例:单词计数
统计指定文件中的所有单词的出现次数。
内容很简单,两行文本,每行的单词中间使用空格区分。word.txt
hello you
hello world
分析思路:最直观的想法是使用数据结构 Map。解析文件中出现的每个单词,用单词作为 key,出现次数作为 value。 这个思路没有问题,但是在大数据环境下就不行了。我们需要使用MapReduce来做。 根据Mapper任务和Reducer任务的运行阶段, 我们知道在Mapper任务的第二阶段是把文件的每一行转化成键值对,那么第三阶段的 map 方法就能取得每一行文本内容,我们可以在 map 方法统计本行文本中单词出现的次数,把每个单词的出现次数作为新的键值对输出。在 Reducer 任务的第二阶段会对 Mapper 任务输出的键值对按照键进行排序,键相等的键值对会调用一次 reduce 方法。在这里, “键”就是单词, “值”就是出现次数。因此可以在 reduce 方法中对单词的不同行中的所有出现次数相加,结果就是该单词的总的出现次数。最后把这个结果输出。
覆盖 map 方法
- package mapreduce2;
- import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
- import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
- import org.apache.hadoop.io.Text;
- import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
- public class MyMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
- //key2 表示该行中的单词
- final Text key2 = new Text();
- //value2 表示单词在该行中的出现次数
- final IntWritable value2 = new IntWritable(1);
- //key 表示文本行的起始位置
- //value 表示文本行
- protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws java.io.IOException, InterruptedException {
- final String[] splited = value.toString().split(" ");
- for (String word : splited) {
- key2.set(word);
- //把key2、value2写入到context中
- context.write(key2, value2);
- }
- };
- }
map 方法的第二个形参是行文本内容,是我们关心的。核心代码是把行文本内容按照空格拆分,把每个单词作为新的键,数值 1作为新的值,写入到上下文 context 中。在这里,因为输出的是每个单词,所以出现次数是常量 1。如果一行文本中包括两个 hello,会输出两次<hello,1>。
覆盖 reduce 方法
- package mapreduce2;
- import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
- import org.apache.hadoop.io.Text;
- import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
- public class MyReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
- //value3表示单词出现的总次数
- final IntWritable value3 = new IntWritable(0);
- /**
- * key 表示单词
- * values 表示map方法输出的1的集合
- * context 上下文对象
- */
- protected void reduce(Text key, java.lang.Iterable<IntWritable> values, Context context) throws java.io.IOException, InterruptedException {
- int sum = 0;
- for (IntWritable count : values) {
- sum += count.get();
- }
- //执行到这里,sum表示该单词出现的总次数
- //key3表示单词,是最后输出的key
- final Text key3 = key;
- //value3表示单词出现的总次数,是最后输出的value
- value3.set(sum);
- context.write(key3, value3);
- };
- }
Reducer 类的四个泛型依次是<k2,v2,k3,v3>,要注意 reduce 方法的第二个参数是 java.lang.Iterable 类型,迭代的是 v2。也就是 k2 相同的 v2 都可以迭代出来。
驱动代码,如下
- package mapreduce2;
- import java.io.IOException;
- 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.lib.input.FileInputFormat;
- import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat;
- import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
- import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.partition.HashPartitioner;
- public class WordCountApp {
- public static void main(String[] args) throws IOException, InterruptedException, ClassNotFoundException {
- //输入路径
- final String INPUT_PATH = "hdfs://hadoop:9000/word.txt";
- //输出路径,必须是不存在的
- final String OUTPUT_PATH = "hdfs://hadoop:9000/output4";
- //创建一个job对象,封装运行时需要的所有信息
- final Job job = new Job(new Configuration(), "WordCountApp");
- //如果需要打成jar运行,需要下面这句
- //job.setJarByClass(WordCountApp.class);
- //告诉job执行作业时输入文件的路径
- FileInputFormat.setInputPaths(job, INPUT_PATH);
- //设置把输入文件处理成键值对的类
- job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
- //设置自定义的Mapper类
- job.setMapperClass(MyMapper.class);
- //设置map方法输出的k2、v2的类型
- job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
- job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
- //设置对k2分区的类
- job.setPartitionerClass(HashPartitioner.class);
- //设置运行的Reducer任务的数量
- job.setNumReduceTasks(1);
- //设置自定义的Reducer类
- job.setReducerClass(MyReducer.class);
- //设置reduce方法输出的k3、v3的类型
- job.setOutputKeyClass(Text.class);
- job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
- //告诉job执行作业时的输出路径
- FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(OUTPUT_PATH));
- //指明输出的k3类型
- job.setOutputKeyClass(Text.class);
- //指明输出的v3类型
- job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
- //让作业运行,直到运行结束,程序退出
- job.waitForCompletion(true);
- }
- }
直接运行main方法即可;
运行之前记得将word.txt 上传到hdfs:hadoop fs --put word.txt / ;和将进程打开start-all.sh 运行结束后可以可以查看:
hadoop fs -text output4/part-r-00000 ;
0 0
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