【智能大数据分析】实验1 MapReduce实验：单词计数

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【智能大数据分析】实验1 MapReduce实验：单词计数
- 一、实验目的
- 二、实验要求
- 三、实验原理
- - 1 MapReduce编程
  - 2 Java API解析
- 四、实验步骤
- - 1 启动Hadoop
  - 2 验证HDFS上没有wordcount的文件夹
  - 3 上传数据文件到HDFS
  - 4 编写MapReduce程序
  - 5 使用命令将代码打包
  - 6 在Hadoop集群上提交jar文件来运行MapReduce作业

在我之前的一篇博客中：云计算中的大数据处理：尝试HDFS和MapReduce的应用有过类似的操作，具体不会的可以去这篇博客中看看。

一、实验目的

基于MapReduce思想，编写WordCount程序。

二、实验要求

1.理解MapReduce编程思想；

2.会编写MapReduce版本WordCount；

3.会执行该程序；

4.自行分析执行过程。

三、实验原理

MapReduce是一种计算模型，简单的说就是将大批量的工作（数据）分解（MAP）执行，然后再将结果合并成最终结果（REDUCE）。这样做的好处是可以在任务被分解后，可以通过大量机器进行并行计算，减少整个操作的时间。

适用范围：数据量大，但是数据种类小可以放入内存。

基本原理及要点：将数据交给不同的机器去处理，数据划分，结果归约。

理解MapReduce和Yarn：在新版Hadoop中，Yarn作为一个资源管理调度框架，是Hadoop下MapReduce程序运行的生存环境。其实MapRuduce除了可以运行Yarn框架下，也可以运行在诸如Mesos，Corona之类的调度框架上，使用不同的调度框架，需要针对Hadoop做不同的适配。

一个完成的MapReduce程序在Yarn中执行过程如下：

（1）ResourcManager JobClient向ResourcManager提交一个job。

（2）ResourcManager向Scheduler请求一个供MRAppMaster运行的container，然后启动它。

（3）MRAppMaster启动起来后向ResourcManager注册。

（4）ResourcManagerJobClient向ResourcManager获取到MRAppMaster相关的信息，然后直接与MRAppMaster进行通信。

（5）MRAppMaster算splits并为所有的map构造资源请求。

（6）MRAppMaster做一些必要的MR OutputCommitter的准备工作。

（7）MRAppMaster向RM(Scheduler)发起资源请求，得到一组供map/reduce task运行的container，然后与NodeManager一起对每一个container执行一些必要的任务，包括资源本地化等。

（8）MRAppMaster 监视运行着的task 直到完成，当task失败时，申请新的container运行失败的task。

（9）当每个map/reduce task完成后，MRAppMaster运行MR OutputCommitter的cleanup 代码，也就是进行一些收尾工作。

（10）当所有的map/reduce完成后，MRAppMaster运行OutputCommitter的必要的job commit或者abort APIs。

（11）MRAppMaster退出。

1 MapReduce编程

编写在Hadoop中依赖Yarn框架执行的MapReduce程序，并不需要自己开发MRAppMaster和YARNRunner，因为Hadoop已经默认提供通用的YARNRunner和MRAppMaster程序，大部分情况下只需要编写相应的Map处理和Reduce处理过程的业务程序即可。

编写一个MapReduce程序并不复杂，关键点在于掌握分布式的编程思想和方法，主要将计算过程分为以下五个步骤：

（1）迭代。遍历输入数据，并将之解析成key/value对。

（2）将输入key/value对映射(map)成另外一些key/value对。

（3）依据key对中间数据进行分组(grouping)。

（4）以组为单位对数据进行归约(reduce)。

（5）迭代。将最终产生的key/value对保存到输出文件中。

2 Java API解析

（1）InputFormat：用于描述输入数据的格式，常用的为TextInputFormat提供如下两个功能：

数据切分：按照某个策略将输入数据切分成若干个split，以便确定Map Task个数以及对应的split。

为Mapper提供数据：给定某个split，能将其解析成一个个key/value对。

（2）OutputFormat：用于描述输出数据的格式，它能够将用户提供的key/value对写入特定格式的文件中。

（3）Mapper/Reducer: Mapper/Reducer中封装了应用程序的数据处理逻辑。

（4）Writable:Hadoop自定义的序列化接口。实现该类的接口可以用作MapReduce过程中的value数据使用。

（5）WritableComparable：在Writable基础上继承了Comparable接口，实现该类的接口可以用作MapReduce过程中的key数据使用。（因为key包含了比较排序的操作）。

四、实验步骤

本实验主要分为，确认前期准备，编写MapReduce程序，打包提交代码。查看运行结果这几个步骤，详细如下：

1 启动Hadoop

在这里插入图片描述

2 验证HDFS上没有wordcount的文件夹

在这里插入图片描述

此时HDFS上应该是没有wordcount文件夹。

3 上传数据文件到HDFS

wordcount.txt:
在这里插入图片描述

4 编写MapReduce程序

主要编写Map和Reduce类，其中Map过程需要继承org.apache.hadoop.mapreduce包中Mapper类，并重写其map方法；Reduce过程需要继承org.apache.hadoop.mapreduce包中Reduce类，并重写其reduce方法。

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.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.partition.HashPartitioner;

import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;


public class WordCount {
    public static class TokenizerMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> {
        private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
        private Text word = new Text();
        //map方法，划分一行文本，读一个单词写出一个<单词,1>
        public void map(Object key, Text value, Context context)throws IOException, InterruptedException {
            StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
            while (itr.hasMoreTokens()) {
                word.set(itr.nextToken());
                context.write(word, one);//写出<单词,1>
            }
        }
    }
    //定义reduce类，对相同的单词，把它们中的VList值全部相加
    public static class IntSumReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
        private IntWritable result = new IntWritable();
        public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,Context context)
                throws IOException, InterruptedException {
            int sum = 0;
            for (IntWritable val : values) {
                sum += val.get();//相当于<Hello,1><Hello,1>，将两个1相加
            }
            result.set(sum);
            context.write(key, result);//写出这个单词，和这个单词出现次数<单词，单词出现次数>
        }
    }
    public static void main(String[] args) throws Exception {//主方法，函数入口
        Configuration conf = new Configuration();           //实例化配置文件类
        Job job = new Job(conf, "WordCount");             //实例化Job类
        job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);     //指定使用默认输入格式类
        TextInputFormat.setInputPaths(job, args[0]);      //设置待处理文件的位置
        job.setJarByClass(WordCount.class);               //设置主类名
        job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);        //指定使用上述自定义Map类
        job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);        //指定开启Combiner函数
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);            //指定Map类输出的，K类型
        job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);     //指定Map类输出的，V类型
        job.setPartitionerClass(HashPartitioner.class);       //指定使用默认的HashPartitioner类
        job.setReducerClass(IntSumReducer.class);         //指定使用上述自定义Reduce类
        job.setNumReduceTasks(Integer.parseInt(args[2]));  //指定Reduce个数
        job.setOutputKeyClass(Text.class);                //指定Reduce类输出的,K类型
        job.setOutputValueClass(Text.class);               //指定Reduce类输出的,V类型
        job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);  //指定使用默认输出格式类
        TextOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));    //设置输出结果文件位置
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);    //提交任务并监控任务状态
    }
}

在这里插入图片描述

5 使用命令将代码打包

上述代码在编译运行的时候会进行报错：
在这里插入图片描述

主要是在Hadoop版本3.x中，Job构造函数已过时，需要使用Job.getInstance构造函数。另外，有一个潜在的问题是设置job.setOutputValueClass为Text.class，但您的Reduce类输出类型是IntWritable，这两者需要匹配。

下面是修改之后的代码：

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.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;

public class WordCount {

    public static class TokenizerMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> {
        private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
        private Text word = new Text();

        public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
            while (itr.hasMoreTokens()) {
                word.set(itr.nextToken());
                context.write(word, one);
            }
        }
    }

    public static class IntSumReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
        private IntWritable result = new IntWritable();

        public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            int sum = 0;
            for (IntWritable val : values) {
                sum += val.get();
            }
            result.set(sum);
            context.write(key, result);
        }
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf, "WordCount");
        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(args[0])); // 输入路径
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1])); // 输出路径

        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}

下面是打包过程：

在我们创建的java项目根目录下创建一个名为src的文件夹。
将所有的Java源代码文件（.java）移动到src文件夹中。
在项目根目录中创建一个名为Manifest.txt的文件，用于指定JAR文件的入口点。
在Manifest.txt文件中，添加以下内容：
```
Main-Class: <Main-Class>
```
将<Main-Class>替换为包含main方法的主类的完整类名，例如我的是SalesDriver
回到项目根目录下，使用以下命令编译Java源代码并创建一个临时目录来保存编译后的类文件：
```
mkdir classes
javac -d classes src/*.java
```
如果你在使用编译命令时出现程序包×××存在的问题，这个时候我们需要将Hadoop相关的jar文件添加到编译路径中才可以解决：
```
javac -classpath /usr/local/servers/hadoop/share/hadoop/common/h

adoop-common-3.1.3.jar:/usr/local/servers/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-map

reduce-client-core-3.1.3.jar -d classes src/*.java
```
注意上面的命令是一个而不是多个。
创建一个空的JAR文件，命名为WordCount.jar：
```
jar -cvf WordCount.jar -C classes/ .
```

将编译后的类文件和Manifest.txt添加到JAR文件中：

jar -uf WordCount.jar -C classes/ .

jar -uf WordCount.jar Mainfest.txt

到现在，我们的整个java项目就打包成功了。

6 在Hadoop集群上提交jar文件来运行MapReduce作业

我们将打包好的WordCount.jar使用如下命令提交到集群上面：

hadoop jar WordCount.jar WordCount /user/wordcount.txt /wordcount

顺利执行之后终端会打印如下信息：

在这里插入图片描述

然后我们查看我们的输出目录：

hdfs dfs -ls /wordcount

在这里插入图片描述

红框所示就是我们需要的结果，我们将其下载下来进行查看：

hdfs dfs -get /wordcount1/part-r-00000 /root/WordCount
vim part-r-00000

在这里插入图片描述
可以看见运行出我们想要的结果了，至此本次实验结束。