HadoopMapReduce基本原理是什么

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一、MapReduce概述

1、基本概念

Hadoop核心组件之一：分布式计算的方案MapReduce，是一种编程模型，用于大规模数据集的并行运算，其中Map（映射）和Reduce（归约）。

MapReduce既是一个编程模型，也是一个计算组件，处理的过程分为两个阶段，Map阶段：负责把任务分解为多个小任务，Reduce负责把多个小任务的处理结果进行汇总。其中Map阶段主要输入是一对Key-Value，经过map计算后输出一对Key-Value值；然后将相同Key合并，形成Key-Value集合；再将这个Key-Value集合转入Reduce阶段，经过计算输出最终Key-Value结果集。

2、特点描述

MapReduce可以实现基于上千台服务器并发工作，提供很强大的数据处理能力，如果其中单台服务挂掉，计算任务会自动转义到另外节点执行，保证高容错性；但是MapReduce不适应于实时计算与流式计算，计算的数据是静态的。

二、操作案例

1、流程描述

数据文件一般以CSV格式居多，数据行通常以空格分隔，这里需要考虑数据内容特点；

文件经过切片分配在不同的MapTask任务中并发执行；

MapTask任务执行完毕之后，执行ReduceTask任务，依赖Map阶段的数据；

ReduceTask任务执行完毕后，输出文件结果。

2、基础配置

hadoop:
  # 读取的文件源
  inputPath: hdfs://hop01:9000/hopdir/javaNew.txt
  # 该路径必须是程序运行前不存在的
  outputPath: /wordOut

3、Mapper程序

public class WordMapper extends Mapper {
    Text mapKey = new Text();
    IntWritable mapValue = new IntWritable(1);

    @Override
    protected void map (LongWritable key, Text value, Context context)
                        throws IOException, InterruptedException {
        // 1、读取行
        String line = value.toString();
        // 2、行内容切割，根据文件中分隔符
        String[] words = line.split(" ");
        // 3、存储
        for (String word : words) {
            mapKey.set(word);
            context.write(mapKey, mapValue);
        }
    }
}

4、Reducer程序

public class WordReducer extends Reducer {

    int sum ;
    IntWritable value = new IntWritable();

    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable values,Context context)
                        throws IOException, InterruptedException {
        // 1、累加求和统计
        sum = 0;
        for (IntWritable count : values) {
            sum += count.get();
        }
        // 2、输出结果
        value.set(sum);
        context.write(key,value);
    }
}

5、执行程序

@RestController
public class WordWeb {

    @Resource
    private MapReduceConfig mapReduceConfig ;

    @GetMapping("/getWord")
    public String getWord () throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
        // 声明配置
        Configuration hadoopConfig = new Configuration();
        hadoopConfig.set("fs.hdfs.impl",
                org.apache.hadoop.hdfs.DistributedFileSystem.class.getName()
        );
        hadoopConfig.set("fs.file.impl",
                org.apache.hadoop.fs.LocalFileSystem.class.getName()
        );
        Job job = Job.getInstance(hadoopConfig);

        // Job执行作业 输入路径
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(mapReduceConfig.getInputPath()));
        // Job执行作业 输出路径
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(mapReduceConfig.getOutputPath()));

        // 自定义 Mapper和Reducer 两个阶段的任务处理类
        job.setMapperClass(WordMapper.class);
        job.setReducerClass(WordReducer.class);

        // 设置输出结果的Key和Value的类型
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

        //执行Job直到完成
        job.waitForCompletion(true);
        return "success" ;
    }
}

6、执行结果查看

将应用程序打包放到hop01服务上执行；

java -jar map-reduce-case01.jar

三、案例分析

1、数据类型

Java数据类型与对应的Hadoop数据序列化类型；

2、核心模块

Mapper模块：处理输入的数据，业务逻辑在map()方法中完成，输出的数据也是KV格式；

Reducer模块：处理Map程序输出的KV数据，业务逻辑在reduce()方法中；

Driver模块：将程序提交到yarn进行调度，提交封装了运行参数的job对象；

四、序列化操作

1、序列化简介

序列化：将内存中对象转换为二进制的字节序列，可以通过输出流持久化存储或者网络传输；

反序列化：接收输入字节流或者读取磁盘持久化的数据，加载到内存的对象过程；

Hadoop序列化相关接口：Writable实现的序列化机制、Comparable管理Key的排序问题；

2、案例实现

案例描述：读取文件，并对文件相同的行做数据累加计算，输出计算结果；该案例演示在本地执行，不把Jar包上传的hadoop服务器，驱动配置一致。

实体对象属性

public class AddEntity implements Writable {

    private long addNum01;
    private long addNum02;
    private long resNum;

    // 构造方法
    public AddEntity() {
        super();
    }
    public AddEntity(long addNum01, long addNum02) {
        super();
        this.addNum01 = addNum01;
        this.addNum02 = addNum02;
        this.resNum = addNum01 + addNum02;
    }

    // 序列化
    @Override
    public void write(DataOutput dataOutput) throws IOException {
        dataOutput.writeLong(addNum01);
        dataOutput.writeLong(addNum02);
        dataOutput.writeLong(resNum);
    }
    // 反序列化
    @Override
    public void readFields(DataInput dataInput) throws IOException {
        // 注意：反序列化顺序和写序列化顺序一致
        this.addNum01  = dataInput.readLong();
        this.addNum02 = dataInput.readLong();
        this.resNum = dataInput.readLong();
    }
    // 省略Get和Set方法
}

Mapper机制

public class AddMapper extends Mapper {

    Text myKey = new Text();

    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context)
            throws IOException, InterruptedException {

        // 读取行
        String line = value.toString();

        // 行内容切割
        String[] lineArr = line.split(",");

        // 内容格式处理
        String lineNum = lineArr[0];
        long addNum01 = Long.parseLong(lineArr[1]);
        long addNum02 = Long.parseLong(lineArr[2]);

        myKey.set(lineNum);
        AddEntity myValue = new AddEntity(addNum01,addNum02);

        // 输出
        context.write(myKey, myValue);
    }
}

Reducer机制

public class AddReducer extends Reducer {

    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable values, Context context)
            throws IOException, InterruptedException {

        long addNum01Sum = 0;
        long addNum02Sum = 0;

        // 处理Key相同
        for (AddEntity addEntity : values) {
            addNum01Sum += addEntity.getAddNum01();
            addNum02Sum += addEntity.getAddNum02();
        }

        // 最终输出
        AddEntity addRes = new AddEntity(addNum01Sum, addNum02Sum);
        context.write(key, addRes);
    }
}

案例最终结果：

到此，相信大家对“Hadoop MapReduce基本原理是什么”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！