MapReduce2.0处理机制

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了MapReduce2.0处理机制，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含4124字，纯文字阅读大概需要6分钟。

内容图文

MapReduce（分布式计算模型）作为Hadoop家族一重要的家庭成员主要用于搜素领域，海量数据计算等问题。 内部模型采用分而治之的思想。MapReduce分为两部分(Map和Reduce)。其中Shuffler是对Reduce的预处理。 map和reduce的数据处理方式均采取键对的方式:即 [k1

MapReduce（分布式计算模型）作为Hadoop家族一重要的家庭成员主要用于搜素领域，海量数据计算等问题。

内部模型采用"分而治之"的思想。MapReduce分为两部分(Map和Reduce)。其中Shuffler是对Reduce的预处理。

map和reduce的数据处理方式均采取键值对的方式:即 [k1,v1]->MAP->[K2,V2]->Reduce->[k3,v3]。

MR执行流程
(1).客户端提交一个mr的jar包给JobClient(提交方式：hadoop jar ...)
(2).JobClient通过RPC和JobTracker进行通信，返回一个存放jar包的地址（HDFS）和jobId
(3).client将jar包写入到HDFS当中(path = hdfs上的地址 + jobId)
(4).开始提交任务(任务的描述信息，不是jar, 包括jobid，jar存放的位置，配置信息等等)
(5).JobTracker进行初始化任务
(6).读取HDFS上的要处理的文件，开始计算输入分片，每一个分片对应一个MapperTask
(7).TaskTracker通过心跳机制领取任务（任务的描述信息）
(8).下载所需的jar，配置文件等
(9).TaskTracker启动一个java child子进程，用来执行具体的任务（MapperTask或ReducerTask）
(10).将结果写入到HDFS当中

在hadoop2.0以上版本中JobTracker取名为RM(resourceManage) TastTracker取名为NM(nodeManage)

mapReduce操作实现wordcount功能(即从文本中读取内容，计算出每个单词出现的次数)

程序分为3个类(自定义MAP方法功能实现，自定义REDUCE方法功能实现，最后类拼凑成mapreduce模式导成jar包，在HDFS分布式功能中实现)

1.WCMapper类（实现map）

import java.io.IOException;

import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

/*
* 给wordcount写mapper
* 定义mapper
* KEYIN:k1的类型
* VALUEIN：v1的类型
*
* 重写map方法
* hadoop没有使用jdk默认的序列化机制(long->longwriteable String->Text)
*/
public class WCMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, LongWritable> {

@Override
protected void map(LongWritable key, Text value,
Mapper<LongWritable, Text, Text, LongWritable>.Context context)
throws IOException, InterruptedException {
// TODO Auto-generated method stub

// 接收信息V1
String line = value.toString();
// 切分数据
String[] words = line.split(" ");
// 循环
for (String w : words) {
// 出现一次记一个1,输出
// 构一个新的key,value
context.write(new Text(w), new LongWritable(1));
}
}

}

2.WCReducer类实现reduce功能

import java.io.IOException;

import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

/*
* KEYIN k2的类型
* VALUEIN v2的类型
*
* 重写reducer方法
*/
public class WCReducer extends Reducer<Text, LongWritable, Text, LongWritable> {

@Override
protected void reduce(Text k2, Iterable v2s,
Reducer<Text, LongWritable, Text, LongWritable>.Context context)
throws IOException, InterruptedException {
// 接收数据
Text k3 = k2;
// 定义一个计数器
Long count = (long) 0;
// 循环v2s
for (LongWritable i : v2s) {
count += i.get();
}
// 输出
context.write(k3, new LongWritable(count));
}

}

3.wordCount类。拼凑前两个类，符合mapreduce格式

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

/*
* mapReduce
*
* 组装自定义的map和reduce
*/
public class wordCount {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// Job job=Job.instance(new Configuration()); //版本hadoop2
Job job = new Job(new Configuration()); // 版本hadoop1

// 4.注意---将main方法中的类设进去
job.setJarByClass(wordCount.class);

// 1.设置自定义Mapper
job.setMapperClass(WCMapper.class);
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(LongWritable.class);

// 设置mapper读入的path(hdfs路径)
FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("/words.txt"));

// 2.设置reduce
job.setReducerClass(WCReducer.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(LongWritable.class);

FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("/WcountResult"));

// 3.提交
job.waitForCompletion(true); // 打印进度和详情
}
}

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的MapReduce2.0处理机制全部内容，希望文章能够帮你解决MapReduce2.0处理机制所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

内容备注

版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 gblab@vip.qq.com 举报，一经查实，本站将立刻删除。

内容手机端