图解mapreduce原理全剖析
2018-04-15 本文已影响98人
ForgetThatNight
mapreduce原理全剖析--段氏六脉神剑.png
1、mapTask调用InputFormat再调用RecourReader的read()方法来读取数据，获得key、value，mapreduce通过InputFormat来解耦
2、read()方法依靠一次读取一行的逻辑来读取原始文件的数据，返回key、value，mapTask会将其交给自定义的Mapper
3、map方法我们会调用context.write方法来输出数据到OutPutCollector类，OutPutCollector会将数据放到（内存中存放 默认MR.SORT.MB：100MB可以自己配置，一般不会放满默认80%，这里面还要留有空间排序默认20%）环形缓冲区(其实就是一个bite()数组，如果写满了，那么就会一边写一边将开始的数据回收，然后继续写到回收后的位置上，形成了环形缓冲区)
4、环形缓冲区的溢出的数据溢出之前会通过Hashpartioner进行分区、排序（默认是快速排序法key.compareTO）,会通过spiller写入到mapTask工作目录的本地文件（所有溢写文件分区且区内有序）
5、所有溢出的文件会做归并排序形成mapTask的最终结果文件，一个mapTask对应一个最终结果文件，形成几个分区就会有对应几个reduceTask。reduceTask的个数由配置文件或者参数设置，只要不设置自定义partitioner，那么这里的分区会动态适配reduceTask个数。如果设置了自定义partitioner，那么就需要提前设置对应的reduceTask的个数
6、每个reduceTask都会到每一个mapTask的节点去下载分区文件到reduceTask的本地磁盘工作目录
7、为了保证最后的结果有序，reduceTask任务A需要再次从所有mapTask下载到的对应文件重新进行归并排序
8、reduceTask的内部逻辑写在reducer的reduce(key,values)方法，通过调用GroupingComparaor（key,netxtk）或者自定义GroupingComparaor来判断哪些key是一组，形成key和values。
9、reducer的reduce方法最后通过context.writer（key，v）写到输出文件(所有reduceTask的输出文件都有序)，输出路径由提交任务时的参数决定，默认文件名part-r-00000
10、如果设置了combiner，那么溢写排序文件会调用，归并排序时也会combiner，将加快shluffer的效率，但是一般情况下不建议使用,如果符合条件下一定要使用，也可以直接指定reducer为combiner，没必要重复写代码
package cn.itcast.bigdata.mr.wcdemo;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
/**
* 输入为map的输出
*/
public class WordcountCombiner extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>{
@Override
protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
int count=0;
for(IntWritable v: values){
count += v.get();
}
context.write(key, new IntWritable(count));
}
}
***红色方框的类和方法都可以由程序员自定义
mapper类
package cn.itcast.bigdata.mr.wcdemo;
import java.io.IOException;
import java.util.HashMap;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
/**
* KEYIN: 默认情况下，是mr框架所读到的一行文本的起始偏移量，Long,
* 但是在hadoop中有自己的更精简的序列化接口，所以不直接用Long，而用LongWritable
*
* VALUEIN:默认情况下，是mr框架所读到的一行文本的内容，String，同上，用Text
*
* KEYOUT：是用户自定义逻辑处理完成之后输出数据中的key，在此处是单词，String，同上，用Text
* VALUEOUT：是用户自定义逻辑处理完成之后输出数据中的value，在此处是单词次数，Integer，同上，用IntWritable
*
* @author
*
*/
public class WordcountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable>{
/**
* map阶段的业务逻辑就写在自定义的map()方法中
* maptask会对每一行输入数据调用一次我们自定义的map()方法
*/
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
//将maptask传给我们的文本内容先转换成String
String line = value.toString();
//根据空格将这一行切分成单词
String[] words = line.split(" ");
//将单词输出为<单词，1>
for(String word:words){
//将单词作为key，将次数1作为value，以便于后续的数据分发，可以根据单词分发，以便于相同单词会到相同的reduce task
context.write(new Text(word), new IntWritable(1));
}
}
}
reducer类
package cn.itcast.bigdata.mr.wcdemo;
import java.io.IOException;
import java.util.Iterator;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
/**
* KEYIN, VALUEIN 对应 mapper输出的KEYOUT,VALUEOUT类型对应
*
* KEYOUT, VALUEOUT 是自定义reduce逻辑处理结果的输出数据类型
* KEYOUT是单词
* VLAUEOUT是总次数
* @author
*
*/
public class WordcountReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>{
/**
* <angelababy,1><angelababy,1><angelababy,1><angelababy,1><angelababy,1>
* <hello,1><hello,1><hello,1><hello,1><hello,1><hello,1>
* <banana,1><banana,1><banana,1><banana,1><banana,1><banana,1>
* 入参key，是一组相同单词kv对的key
*/
@Override
protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
int count=0;
/*Iterator<IntWritable> iterator = values.iterator();
while(iterator.hasNext()){
count += iterator.next().get();
}*/
for(IntWritable value:values){
count += value.get();
}
context.write(key, new IntWritable(count));
}
}
Driver类
package cn.itcast.bigdata.mr.wcdemo;
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.lib.input.CombineTextInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
/**
* 相当于一个yarn集群的客户端
* 需要在此封装我们的mr程序的相关运行参数，指定jar包
* 最后提交给yarn
* @author
*
*/
public class WordcountDriver {
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
//是否运行为本地模式，就是看这个参数值是否为local，默认就是local
/*conf.set("mapreduce.framework.name", "local");*/
//本地模式运行mr程序时，输入输出的数据可以在本地，也可以在hdfs上
//到底在哪里，就看以下两行配置你用哪行，默认就是file:///
/*conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://mini1:9000/");*/
/*conf.set("fs.defaultFS", "file:///");*/
//运行集群模式，就是把程序提交到yarn中去运行
//要想运行为集群模式，以下3个参数要指定为集群上的值
/*conf.set("mapreduce.framework.name", "yarn");
conf.set("yarn.resourcemanager.hostname", "mini1");
conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://mini1:9000/");*/
Job job = Job.getInstance(conf);
job.setJar("c:/wc.jar");
//指定本程序的jar包所在的本地路径
/*job.setJarByClass(WordcountDriver.class);*/
//指定本业务job要使用的mapper/Reducer业务类
job.setMapperClass(WordcountMapper.class);
job.setReducerClass(WordcountReducer.class);
//指定mapper输出数据的kv类型
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
//指定最终输出的数据的kv类型
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
//指定需要使用combiner，以及用哪个类作为combiner的逻辑
/*job.setCombinerClass(WordcountCombiner.class);*/
job.setCombinerClass(WordcountReducer.class);
//如果不设置InputFormat，它默认用的是TextInputformat.class--CombineTextInputFormat是hdfs中要处理的文件都是大量小文件的情况下---主要是更改了getsplits()方法
job.setInputFormatClass(CombineTextInputFormat.class);
CombineTextInputFormat.setMaxInputSplitSize(job, 4194304);//最大切片大小,如果超过最大值，会被切分开
CombineTextInputFormat.setMinInputSplitSize(job, 2097152);//最小切片大小，那么切下来实际上到底有多大？要考虑具体情况，本节点文件、跨机架文件、跨机房文件
//指定job的输入原始文件所在目录
FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
//指定job的输出结果所在目录
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
//将job中配置的相关参数，以及job所用的java类所在的jar包，提交给yarn去运行
/*job.submit();*/
boolean res = job.waitForCompletion(true);
System.exit(res?0:1);
}
}
