Hadoop的MapReduce计算框架

概述

• MapReduce计算框架是一种计算框架，用于计算处理大规模的数据集，他将数据分成小块，然后在集群中的多个节点上并行处理这些块
• MapReduce框架是由两个组件组成：Map和Reduce
  • Map任务将输入数据分解成键值对，然后将这些键值对传递给Reduce任务进行处理
  • Reduce任务将相同的所有值组合在一起，并将它们转换为输出键值对
• 这种分布式计算框架可以在大规模数据集上高效地运行，因为它可以利用集群中的多个节点并行处理数据。

MapReduce是一种分布式计算模型，用于处理大规模数据集。它将数据分成多个小块，然后在多个计算节点上并行处理这些小块。MapReduce的工作原理如下：

• Map阶段：将输入数据分成多个小块，然后在多个计算节点上并行处理这些小块。每个计算节点都会执行Map函数，将输入数据转换成键值对。

• Shuffle阶段：将Map函数的输出结果按照键进行分组，然后将同一组的键值对发送到同一个Reduce节点上。

• Reduce阶段：将同一组的键值对发送到同一个Reduce节点上，然后在该节点上执行Reduce函数，将同一组的键值对合并成一个结果。

• 输出结果：将所有Reduce节点的输出结果合并成一个最终结果。

特点

• 可扩展性
  • MapReduce框架可以在大规模数据集上高效地运行，因为它可以利用集群中的多个节点并行处理数据。
• 容错性
  • MapReduce框架具有容错机制，可以处理节点和数据丢失等问题
• 简单性
  • MapReduce框架的编程模型相对简单，可以轻松地编写Map和Reduce任务
• 适用性
  • MapReduce框架适用于各种类型地数据处理任务，包含文本处理，图像处理，机器学习等。

优缺点

优点：

• 可以处理大规模的数据集，具有良好的可扩展的容错性，
• 可以在分布式的环境下运行，可以利用集群中的多台计算机进行计算，提高计算效率
• 可以通过MapReduce编程模型进行编程，简化了分布式计算的开发难度
• 可以与HDFS文件系统和YARN资源管理系统配合使用，构建完整的分布式计算平台

缺点：

• MapReduce编程模型对于一些复杂的计算任务来说，可能不太适合
• MapReduce编程模型需要将计算任务分成Map阶段和Reduce阶段，可能会导致计算效率的降低
• MapReduce编程模型需要将数据写入磁盘，可能会导致I/O开销较大

进程

MapReduce进程包括两个主要的进程：JobTracker进程和TaskTracker进程，

• JobTracker进程负责接收客户端提交的MapReduce任务，并将任务分配给TaskTracker进程执行；
• TaskTracker进程负责执行MapReduce任务，并将执行结果返回给JobTracker进程。
• JobTracker进程和TaskTracker进程都运行在Hadoop集群中的计算节点上，它们之间通过心跳机制进行通信，以保证任务的正确执行。

JobTracker进程：

• JobTracker进程是MapReduce进程中的主进程，负责接收客户端提交的MapReduce任务，并将任务分配给TaskTracker进程执行。
• JobTracker进程运行在Hadoop集群中的一台计算节点上，它通过心跳机制与TaskTracker进程进行通信，以监控任务的执行情况。
• JobTracker进程还负责维护任务的元数据信息，包括任务的状态、进度、日志等。

TaskTracker进程

• TaskTracker进程是MapReduce进程中的工作进程，负责执行MapReduce任务，并将执行结果返回给JobTracker进程。
• TaskTracker进程运行在Hadoop集群中的计算节点上，它通过心跳机制与JobTracker进程进行通信，以接收任务的分配和监控任务的执行情况。
• TaskTracker进程还负责维护任务的本地数据，包括输入数据、输出数据、中间结果等。

常见的配置

1. 输入格式：MapReduce框架支持多种输入格式，包括文本、序列化、Hadoop Archives等。可以根据数据类型选择合适的输入格式。
2. 输出格式：MapReduce框架支持多种输出格式，包括文本、序列化、Hadoop Archives等。可以根据需要选择合适的输出格式。
3. Map任务数：MapReduce框架默认将输入数据分成64MB的块，并为每个块分配一个Map任务。可以根据数据大小和集群规模调整Map任务数。
4. Reduce任务数：Reduce任务数的数量通常与集群中的节点数相同。可以根据集群规模和数据大小调整Reduce任务数。
5. Combiner函数：Combiner函数是一种在Map任务输出之前对Map任务输出进行合并的函数。可以使用Combiner函数来减少Map任务输出的数据量，从而提高MapReduce框架的效率。
6. Partitioner函数：Partitioner函数是一种将Map任务输出分配到Reduce任务的函数。可以根据键的哈希值将Map任务输出分配到不同的Reduce任务中。
7. 缓存文件：MapReduce框架支持将文件缓存在内存中，以便在Map和Reduce任务中使用。可以使用DistributedCache类将文件缓存到集群中的节点上。
8. 压缩：MapReduce框架支持对输入和输出数据进行压缩，以减少数据传输的大小。可以使用Gzip、Bzip2等压缩算法对数据进行压缩。
9. 计数器：MapReduce框架支持计数器，用于记录任务的进度和状态。可以使用计数器来监视任务的执行情况。

WordCount编程

本地测试

需求：在给定的文件中统计输出的每个单词出现的总次数

package com.sin.mapRedice;

import java.io.IOException;
import java.net.URI;
import java.net.URISyntaxException;
import java.util.StringTokenizer;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
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;
/**
 * @CreateName SIN
 * @CreateDate 2023/05/26 11:33
 * @description
 */
public class WordCount {

    /**
     * Mapper:将输入键/值映射到一组中间键/值对中
     */
    public static class TokenizerMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
        //创建IntWritable对象
        private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
        //创建Text对象
        private Text word = new Text();

        /**
         * 对输入分割中的每一个键/值调用一次
         * @param key 键
         * @param value 值
         * @param context 上下文
         * @throws IOException
         * @throws InterruptedException
         */
        public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            //将输入的文本数据转换为StringToKenizer对象
            StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
            //遍历StringTokenizer对象中的每一个单词
            while (itr.hasMoreTokens()) {
                //将当前单词设置为Text类型的值
                word.set(itr.nextToken());
                //将当前单词和IntWritable对象写入上下文中
                context.write(word, one);
            }
        }
    }

    public static class IntSumReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {

        private IntWritable result = new IntWritable();

        /**
         * 接收键值对列表，将相同键的值相加并输出
         * @param key 键
         * @param values 值的迭代器
         * @param context 上下文
         * @throws IOException
         * @throws InterruptedException
         */
        public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context)
                throws IOException, InterruptedException {
            //定义一个变量sum，用来存储values中的所有元素的和
            int sum = 0;
            //遍历values中的所有元素
            for (IntWritable val : values) {
                //将元素的值添加到sum中
                sum += val.get();
            }
            //将相加后的结果设置为IntWritable对象的值
            result.set(sum);
            // 将 key 和 sum 作为输出写入 context
            context.write(key, result);
        }
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建Configuration对象
        // 配置由资源指定，资源包含一组名称/值对作为xml数据，
        // 每个资源都是由字符串或者路径命名
        // 如果使用String命名，则检查类路径以查找具有改名称的文件
        // 如果以Path命名，则直接检查本地文件系统，而不引用类路径
        Configuration conf = new Configuration();
        /**
         * 创建job对象
         *    任务提交者对任务的视图
         *    它允许用户配置任务，提交任务，控制其执行和查询状态，
         */
        //获取实例
        Job job = Job.getInstance(conf, "word count");
        //设置jar包
        job.setJarByClass(WordCount.class);

        //关联mapper和reducer
        job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
        job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
        job.setReducerClass(IntSumReducer.class);

        //设置最终输出的kv类型
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
        //设置输入路径
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path("F:\\input"));
        //设置输出路径
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("F:\\output\\outputword"));

        //提交任务并等待完成
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}

测试异常

解决java.io.IOException: Could not locate executable null\bin\winutils.exe in the Hadoop binaries.

解决Exception in thread “main” java.lang.UnsatisfiedLinkError: org.apache.hadoop.io.nativeio.NativeIO$Windows.access0(Ljava/lang/String;I)Z

return后面删了。然后改为true，但是这里是只读文件不能修改，所以创建一个类就行

复制包路径

创建NativeIO类并修改access方法

输出结果