mapReduce体系结构和各种算法 笔记六

mapReduce体系结构和各种算法

 

 

 

 

Mapreduce的工作机制

 

 

 

 

 

任务执行优化

推测式执行: jobtracker会将执行慢的任务kill掉,启动一个新的相同备份任务

在mapred-site.xml中设置map和reduce任务的开启和关闭

Mapred.map.tasks.speculative.execution

Mapred.reduce.tasks.speculative.execution

重用jvm,可以省去启的新jvm的消耗时间,在mapred-site.xml中配置

Mapred.job.reuse.jvm.num.tasks设置单个jvm运行的最大任务数(1,>1,-1)

忽略模式:

任务在读取失败2次后,会通知jobtracker重新启动该任务,在遇到坏数据时直接跳过,默认为关闭,可以用skipbadrecord方法打开

 

 

 

错误处理

A 硬件故障

硬件故障:jobtracker或tasktracker

Jobtracker是单点,提高机器性能

Jobtracker通过心跳信号来检测tracktracker

Jobtracker会从任务节点列表中移除问题tasktracker

如果tasktracker正在执行map任务,jobtracker会要求其他节点重新执行

如果tasktracker正在执行reduce任务,jobtracker会用其他节点继续执行未完成任务

 

B 任务失败

代码问题 进程死掉

Jvm自动退出,会向tasktracker父进程发送信息,写入日志

Tasktracker监听程序会将问题进程标记为失败

标记任务失败后,任务计数器减1,通过心跳信号通知jobtracker

Jobtrack收到通知后,将任务放入调度队列,重新执行

如果一个任务失败4次,将不会再执行,作业失败

 

 

打开审计日志

 在hadoop*/conf/log4j.propertites文件中,修改如下:

Log4j.logger.org.apache.hadoop.fs.FSNamesystem.audit=WARN改为INFO

 

调整log4j的日志级别

http://localhost:50070/logLevel

 

运维第三方工具

Ganglia

Chukwa

Openstack 

 

 

 

 

作业跟踪器: jobTracker

处理用户提交的作业

决定有哪些文件参与处理,切割task并分配节点

监控task,重启失败的task

每个集群只有吟唯一一个jobTracker位于master节点

 

任务跟踪器: taskTracker

位于slave节点,与datanode结合

管理各节点上的task(由jobtracker分配)

每个节点只有一个taskTracker,但一个taskTracker可以启动多个jvm,用于执行map 或reduce任务

与jobTracker交互

 

 

性能调优

作业需要的reducer

输入的数据: 大文件要优于小文件

减少网络传输:压缩map输出

优化每个节点的任务数: 默认值为2

Mapred.tasktracker.map.tasks.maximum

Mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum

 

 

 

 

 

 

Hadoop API开发步骤

 

示例代码如下:

/**

 * Copyright (C) 2015

 * 

 * FileName:Test_1.java

 *

 * Author:<a href="mailto:[e-mail]">Retacn</a>

 *

 * CreateTime: 2015-10-5

 */

// Package Information

package cn.yue.test;

 

import java.io.IOException;

 

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;

import org.apache.hadoop.conf.Configured;

import org.apache.hadoop.fs.Path;

import org.apache.hadoop.io.LongWritable;

import org.apache.hadoop.io.NullWritable;

import org.apache.hadoop.io.Text;

import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;

import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;

import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;

import org.apache.hadoop.util.Tool;

import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;

 

/**

 * 分词

 * 

 * @version

 * 

 * @Description:

 * 

 * @author <a href="mailto:[e-mail]">Retacn</a>

 * 

 * @since 2015-10-5

 * 

 */

public class Test_1 extends Configured implements Tool {

 

enum counter {

LINESKIP, // 出错的行

};

 

@Override

public int run(String[] args) throws Exception {

Configuration conf=getConf();

//任务名

Job job=new Job(conf,"Test_1");

//指定class 

job.setJarByClass(Test_1.class);

//输入路径

FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));

//输出路径

FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));

//指定mapper类

job.setMapperClass(MyMapper.class);

job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);

//指定输出key和value的格式

job.setOutputKeyClass(NullWritable.class);

job.setOutputValueClass(Text.class);

return job.isSuccessful()?0:1;

}

 

public static class MyMapper extends Mapper<LongWritable, Text, // 输出的key和value的格式

NullWritable, Text> {// 输出的key和value的格式

 

public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {

//读取源数据

String line=value.toString();

try {

//数据处理

String[] lineSplit=line.split(" ");

String month= lineSplit[0];

String time=lineSplit[1];

String mac=lineSplit[6];

Text out=new Text(month+" "+time+" "+mac);

//数据输出

context.write(NullWritable.get(), out);

} catch (Exception e) {

//出错令计数器加１

context.getCounter(counter.LINESKIP).increment(1);

return;

}

}

}

 

public static void main(String[] args) throws Exception {

int res=ToolRunner.run(new Configuration(), new Test_1(), args);

System.exit(res);

}

}

 

执行程序:

  先配置运行环境 run configurations 在arguments中添加如下(指定输入目录和输出目录):

hdfs://localhost:9000/user/root/in hdfs://localhost:9000/user/root/out

在运行前查看hdfs中输出目录out不能存在

Run执行可以 在out目录中看到输出结果

 

 

 

示例程序

 倒排序,代码如下:

/**

 * Copyright (C) 2015

 * 

 * FileName:Test_2.java

 *

 * Author:<a href="mailto:[e-mail]">Retacn</a>

 *

 * CreateTime: 2015-10-6

 */

// Package Information

package cn.yue.test;

 

import java.io.IOException;

 

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;

import org.apache.hadoop.conf.Configured;

import org.apache.hadoop.fs.Path;

import org.apache.hadoop.io.LongWritable;

import org.apache.hadoop.io.NullWritable;

import org.apache.hadoop.io.Text;

import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;

import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;

import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;

import org.apache.hadoop.util.Tool;

import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;

 

/**

 * 倒序

 * 

 * @version

 * 

 * @Description:

 * 

 * @author <a href="mailto:[e-mail]">Retacn</a>

 * 

 * @since 2015-10-6

 * 

 */

public class Test_2 extends Configured implements Tool {

 

enum Counter {

LINESKIP, // 出错的行

};

 

@Override

public int run(String[] args) throws Exception {

Configuration conf = getConf();

// 任务名

Job job = new Job(conf, "Test_2");

// 指定class

job.setJarByClass(Test_2.class);

 

// 输入路径

FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));

// 输出路径

FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));

 

// 指定mapper类

job.setMapperClass(MyMapper.class);

//指定reducer类

job.setReducerClass(MyReducer.class);

job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);

// 指定输出key和value的格式

job.setOutputKeyClass(Text.class);

job.setOutputValueClass(Text.class);

// TODO 为何添加？

job.waitForCompletion(true);

return job.isSuccessful() ? 0 : 1;

}

 

public static class MyMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> {

public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {

String line = value.toString();

 

try {

String[] lineSplit = line.split(" ");

String caller = lineSplit[0];

String reciver = lineSplit[1];

 

context.write(new Text(reciver), new Text(caller));

} catch (Exception e) {

context.getCounter(Counter.LINESKIP).increment(1);

return;

}

}

}

 

public static class MyReducer extends Reducer<Text, Text, Text, Text> {

public void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {

String valueString;

String out = "";

for (Text value : values) {

valueString = value.toString();

out += valueString + "|";

}

context.write(key, new Text(out));

 

}

}

 

public static void main(String[] args) throws Exception {

int res = ToolRunner.run(new Configuration(), new Test_2(), args);

System.exit(res);

}

 

}

 

运行方法同上,可以指定输入文件

 

查看输出结果:

10000 13953312345|13765431234|18953354321|

110 13153365432|15953345678|

13853398765 15153354321|13906431223|

 

 

程序的打包,同java程序

 

Pig 

Hadoop客户端

使类似于sql的面向数据流的语言pig Latin

Pig Latin可以完成排序,过滤,求和,聚组,关联等操作,可以支持自定义函数

Pig自动把pig latin映射为map-reduce作业上传到集群运行,减少java代码

三种运行方式: grunt shell  脚本方式  嵌入式

 

 

 

4 Zookeeper操作 hadoop集群搭建，sqoop

Google chubby的开源实现

用于协调分布式系统上的各种服务,例如消息是否到达,单点失效,负载均衡

应用场景: hbase 实现nameNode的自动切换

工作原理: 领导者,跟随者以及选举过程

 

Sqoop

用于在hadoop和关型数据库这间的数据交换

通过jdbc接口连入关系型数据库

 

Avro

数据序列化工具

用于支持大批量数据交换的应用

动态语言友好

Thrift接口

  Chukwa

架构在hadoop之上的数据采集和分析框架

主要进行日志采集和分析

通过安装在收集节点的”代理”采集原始日志数据

代理将数据发给收集器 

收集器定时将数据写入hadoop集群

指定定时启动的map-reduce作业对数据进行加工处理和分析

Hadoop基础管理中心(hicc)最终展示数据

 

Cassandra

noSQL,分布式的key-value型数据

与hbase类似

只有顺序写,没有随机写