Hadoop解析--MapReduce

从本篇博客开始咱们一起来详细了解Hadoop的每个部分，我们在上篇博客中介绍了HDFS，MapReduce，MapReduce为了更有效率其实是建立在HDFS之上的，有了分布式的文件系统，我们就能在这个系统之上更有效率地进行分布式的计算，我们看看它是咱么实现更优秀的分布式计算。

优势

第一，大小限制

        因为HDFS对本地的文件大小做了限制，这样我们本地一个任务处理的量是有限的，虽然我们可以改变这个值，但是也为更好的执行任务打下了坚实的基础，分片的处理方式，不仅仅是分开，还有限制，这样的思想使我们欠缺的，分开仅仅是解决了问你，而限制，是在优化解决方案！

第二，备份

        HDFS对所有的文件，都会进行备份，这样就会减少很多麻烦，我们以往对文件的备份还原一直是个头疼的问题，尤其是数据量上来之后，这件事情变得越来越不可控，而HDFS为计算数据做了备份，这样我们的失误率就会下降，在一台机器文件毁坏的情况下，不影响我们的计算，这就减少了查询日志的时间（相对传统数据库的备份策略）

第三，本地计算

        MapReduce中，所有的计算，都是在本地完成，及时有计算需要外来数据，也是集合好后完成，这样保证了我们最高效的带宽利用，使我们对数据的处理能力随着集群数目的增大而线性增大。

第四，预处理

        在计算的过程中，如果我们对数据的处理结果每次都要控制机进行汇总，和我们可以对计算出的数据，进行预处理，当然是预处理的效果好些，这样相当于减轻了控制机的压力，这种设计在前台js里也有涉及，我们通过js让客户机执行部分代码，减轻我们服务器的压力，这样的效果，自然是比较优秀的！

第五，心跳

        在MapReduce过程中，心跳对我们的帮助也很大，它帮助我们维护计算的可靠性，帮助我们屏蔽一部分因机器故障造成的计算失败，相当于心跳是我们计算过程中基本的保证！

原理

那么mapreduce是怎么做的呢，我们看看这幅原理图：

再看看一些细节上的图，帮我们这里了解下具体是怎么运行的：

源码

有了前面的认识，我们通过代码看看，我们要秉着一个原则，就是这是简单的分治法的应用，所以这一切都不复杂，map就是分治法的分，reduce就是分治法的治，将大问题打散成小问题，最后整合小问题的结果：

map：

public static class Map extends MapReduceBase implements             Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {         private final static IntWritable one = new IntWritable(1);         private Text word = new Text();        public void map(LongWritable key, Text value,                 OutputCollector<Text, IntWritable> output, Reporter reporter)                 throws IOException {             String line = value.toString();             StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(line);             while (tokenizer.hasMoreTokens()) {                 word.set(tokenizer.nextToken());                 output.collect(word, one);             }         }     }

reduce：

 public static class Reduce extends MapReduceBase implements             Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {         public void reduce(Text key, Iterator<IntWritable> values,                 OutputCollector<Text, IntWritable> output, Reporter reporter)                 throws IOException {             int sum = 0;             while (values.hasNext()) {                 sum += values.next().get();             }             output.collect(key, new IntWritable(sum));         }     }

任务执行的方法：

public static void main(String[] args) throws Exception {         JobConf conf = new JobConf(WordCount.class);         conf.setJobName("wordcount");        conf.setOutputKeyClass(Text.class);         conf.setOutputValueClass(IntWritable.class);        conf.setMapperClass(Map.class);         conf.setCombinerClass(Reduce.class);         conf.setReducerClass(Reduce.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);     } 

任务方法解析：

首先讲解一下 Job 的 初始化过程 。 main 函数调用 Jobconf 类来对 MapReduce Job 进行初始化，然后调用 setJobName() 方法命名这个 Job 。对Job进行合理的命名有助于 更快 地找到Job，以便在JobTracker和Tasktracker的页面中对其进行 监视 。

JobConf conf = new JobConf(WordCount. class ); conf.setJobName("wordcount" );

接着设置Job输出结果<key,value>的中key和value数据类型，因为结果是<单词,个数>，所以key设置为"Text"类型，相当于Java中String类型。Value设置为"IntWritable"，相当于Java中的int类型。

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

然后设置Job处理的Map（拆分）、Combiner（中间结果合并）以及Reduce（合并）的相关处理类。这里用Reduce类来进行Map产生的中间结果合并，避免给网络数据传输产生压力。

conf.setMapperClass(Map.class );conf.setCombinerClass(Reduce.class );conf.setReducerClass(Reduce.class );

接着就是调用setInputPath()和setOutputPath()设置输入输出路径。

conf.setInputFormat(TextInputFormat.class );conf.setOutputFormat(TextOutputFormat.class );

总结：

        任何技术都是一种思想的体现，而这个世界，我们最基本的一个算法就是分治法，这是我们拿在手里的一本百科全书，几乎可以解决我们80%的问题，而性能的问题尤其如此，我们经过了几百万年的演变，我们成为了地球上的强大智慧生物，我们本身就具有几百万年延续自己生命的强大竞争力，及我们几千年文明的积淀，我们现在遇到的问题，前人用文字书写在书上，我们一定可以找到，或者我们现在的生活，这个社会，也一定有这个问题的缩影！