Hadoop集群WordCount详解

• MapReduce理论介绍
• MapReduce处理过程
• MapReduce代码

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1.MapReduce 理论介绍

1.1 MapReduce编程模型

MapReduce采用”分而治之”的思想，把对大规模数据集的操作，分发给一个主节点管理下的各个分节点共同完成，然后通过整合各个节点的中间结果，得到最终结果。简单地说，MapReduce就是”任务的分解与结果的汇总”。

在Hadoop中，用于执行MapReduce任务的机器角色有两个：一个是JobTracker；另一个是TaskTracker，JobTracker是用于调度工作的，TaskTracker是用于执行工作的。一个Hadoop集群中只有一台JobTracker。

在分布式计算中，MapReduce框架负责处理了并行编程中分布式存储、工作调度、负载均衡、容错均衡、容错处理以及网络通信等复杂问题，把处理过程高度抽象为两个函数：map和reduce，map负责把任务分解成多个任务，reduce负责把分解后多任务处理的结果汇总起来。

需要注意的是，用MapReduce来处理的数据集（或任务）必须具备这样的特点：待处理的数据集可以分解成许多小的数据集，而且每一个小数据集都可以完全并行地进行处理。

1.2 MapReduce处理过程

在Hadoop中，每个MapReduce任务都被初始化为一个Job，每个Job又可以分为两种阶段：map阶段和reduce阶段。这两个阶段分别用两个函数表示，即map函数和reduce函数。map函数接收一个

public static void main(String[] args) throws Exception {  Configuration conf = new Configuration();  String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();  if (otherArgs.length != 2) {    System.err.println("Usage: wordcount <in> <out>");    System.exit(2);  }  Job job = new Job(conf, "word count");  job.setJarByClass(WordCount.class);  job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);  job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);  job.setReducerClass(IntSumReducer.class);  job.setOutputKeyClass(Text.class);  job.setOutputValueClass(IntWritable.class);  FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));  FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));  System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);}

在MR程序中，首先创建一个Job，并进行配置，然后通过调用Job的waitForCompletion方法将Job提交到MapReduce集群。这个过程中，Job存在两种状态：Job.JobState.DEFINE和Job.JobState.RUNNING，创建一个Job后，该Job的状态为Job.JobState.DEFINE，Job内部通过JobClient基于org.apache.hadoop.mapred.JobSubmissionProtocol协议提交给JobTracker，然后该Job的状态变为Job.JobState.RUNNING。

运行WorkCount

1.准备工作

• 1）创建本地示例文件

  　　首先在”/home/hadoop”目录下创建文件夹”file”。
  　　
  

  接着创建两个文本文件file1.txt和file2.txt，使file1.txt 内容为”Hello World”，而file2.txt的内容为”Hello Hadoop”。

  

• 2）在HDFS上创建输入文件夹

• 3）上传本地file中文件到集群的input目录下

2 运行例子

• 1）在集群上运行WordCount程序

  　　备注：以input作为输入目录，output目录作为输出目录。

  　　已经编译好的WordCount的Jar在”/usr/hadoop”下面，就是”hadoop-examples-1.0.0.jar”，所以在下面执行命令时记得把路径写全了，不然会提示找不到该Jar包。
  　　

3 查看结果

• 1）查看HDFS上output目录内容

• 2）查看结果输出文件内容

3WordCount源码分析

　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