Hadoop学习笔记Day01

来源：互联网发布：网络音乐黑名单编辑：程序博客网时间：2024/05/23 23:34

1 说明

1.1使用软件

Eclipse

Ubuntu14.0.1

Hadoop2.0.6

hadoop-eclipse-plugin-2.6.0.jar

Ssh安全外壳协议

Openjdk1.7

1.2环境

Linux(32位)+jdk \hadoop伪分布式

2 内容

2.1 历史与基础

1.对《Hadoop实战中文版》第一章进行学习，对hadoop的历史及其起源有了大概的了解，并对MapReduce有一定的了解。MapReduce主要有俩个阶段，分别是mapping和reducing，相应的每个阶段都有一个非常重要的函数，那就是mapper和reducer,我的理解是mapper是接收传入的输入文件，并将其信息传给reducer,之后，reducer通过mapper传过来的数据进行处理并返回最终结果。

2.2第一个实例

1.运行hadoop内部实例单词计数WordCount，其过程如下：

(1)切换到hadoop的安装路径下

cd /usr/local/hadoop

(2)创建运行实例需要用到的输入文件存放的文件夹,接着将 etc/hadoop 中的文件作为输入文件复制到分布式文件系统中，即将 /usr/local/hadoop/etc/hadoop 复制到分布式文件系统中的 /user/hadoop/input 中.

bin/hdfs dfs -mkdir input

bin/hdfs dfs -put etc/hadoop/*.xml input

(3)调用执行wordcount

bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/

hadoop-mapreduce-examples-2.6.0.jar wordcount input output

(4)查看执行结果(执行完之后需删除output,该文件夹是生成的)

bin/hdfs dfs -cat output/*

bin/hdfs dfs -rm -r /user/hadoop/output # 删除 output 文件夹

2.3 WordCount源码分析

1. 特殊数据类型介绍

Hadoop提供了如下内容的数据类型，这些数据类型都实现了WritableComparable接口，以便用这些类型定义的数据可以被序列化进行网络传输和文件存储，以及进行大小比较。

BooleanWritable：标准布尔型数值

ByteWritable：单字节数值

DoubleWritable：双字节数

FloatWritable：浮点数

IntWritable：整型数

LongWritable：长整型数

Text：使用UTF8格式存储的文本

NullWritable：当<key,value>中的key或value为空时使用

2. 主方法main分析

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);
}

　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 );

（1）InputFormat和InputSplit

　　InputSplit是Hadoop定义的用来传送给每个单独的map的数据，InputSplit存储的并非数据本身，而是一个分片长度和一个记录数据位置的数组。生成InputSplit的方法可以通过InputFormat()来设置。

　　当数据传送给map时，map会将输入分片传送到InputFormat，InputFormat则调用方法getRecordReader()生成RecordReader，RecordReader再通过creatKey()、creatValue()方法创建可供map处理的<key,value>对。简而言之，InputFormat()方法是用来生成可供map处理的<key,value>对的。

　　Hadoop预定义了多种方法将不同类型的输入数据转化为map能够处理的<key,value>对，它们都继承自InputFormat，分别是：

InputFormat

|---BaileyBorweinPlouffe.BbpInputFormat

|---ComposableInputFormat

|---CompositeInputFormat

|---DBInputFormat

|---DistSum.Machine.AbstractInputFormat

|---FileInputFormat

|---CombineFileInputFormat

|---KeyValueTextInputFormat

|---NLineInputFormat

|---SequenceFileInputFormat

|---TeraInputFormat

|---TextInputFormat

　　其中TextInputFormat是Hadoop默认的输入方法，在TextInputFormat中，每个文件（或其一部分）都会单独地作为map的输入，而这个是继承自FileInputFormat的。之后，每行数据都会生成一条记录，每条记录则表示成<key,value>形

key值是每个数据的记录在数据分片中字节偏移量，数据类型是LongWritable；　　

value值是每行的内容，数据类型是Text。

（2）OutputFormat

　　每一种输入格式都有一种输出格式与其对应。默认的输出格式是TextOutputFormat，这种输出方式与输入类似，会将每条记录以一行的形式存入文本文件。不过，它的键和值可以是任意形式的，因为程序内容会调用toString()方法将键和值转换为String类型再输出。

3 Map类中的map方法分析

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);
        }
    }
}

　　Map类继承自MapReduceBase，并且它实现了Mapper接口，此接口是一个规范类型，它有4种形式的参数，分别用来指定map的输入key值类型、输入value值类型、输出key值类型和输出value值类型。在本例中，因为使用的是TextInputFormat，它的输出key值是LongWritable类型，输出value值是Text类型，所以map的输入类型为<LongWritable,Text>。在本例中需要输出<word,1>这样的形式，因此输出的key值类型是Text，输出的value值类型是IntWritable。

　　实现此接口类还需要实现map方法，map方法会具体负责对输入进行操作，在本例中，map方法对输入的行以空格为单位进行切分，然后使用OutputCollect收集输出的<word,1>。

4 Reduce类中reduce方法分析

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));
    }
}

　　Reduce类也是继承自MapReduceBase的，需要实现Reducer接口。Reduce类以map的输出作为输入，因此Reduce的输入类型是<Text，Intwritable>。而Reduce的输出是单词和它的数目，因此，它的输出类型是<Text,IntWritable>。Reduce类也要实现reduce方法，在此方法中，reduce函数将输入的key值作为输出的key值，然后将获得多个value值加起来，作为输出的值。

(wordCount分析学习摘自：

http://www.cnblogs.com/xia520pi/archive/2012/05/16/2504205.html)

3 学习心得

通过学习《Hadoop实战》,对wordCount的原理，整个代码以及hadoop是怎么获取数据处理数据有了模糊的了解，按书上的进度，今天也改写了wordCount,在分析处理数据的时候，忽略大小写，筛选文件中出现的次数多余四次的单词，但是，自身对其理解还是不够。今天最大的收获是能在eclipse中编写代码，在编译成jar包，放入hadoop服务器，并运行。对MapReduce也有了进一步理解，它分为两个阶段，分别是mapping和reducing,同时这两个阶段有两个很重要的函数，就是mapper和reducer，mapper是负责接收数据并做初步处理，而reducer是对mapper传过来的数据做进一步的处理，例如在WordCount中，reducer就是累加相同的单词，最后返回最终结果。

4 错误及解决方法

(1)第一次执行jar包的时候，没有删除输出文件夹，报错。在今天的例子中，输出结果文件夹output是每次执行的时候自动生成，所有在使用完之后，需要删除。

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