MapReduce程序编写

Hadoop支持多种语言开发MapReduce程序，但是对JAVA语言的支持最好。编写一个MapReduce程序需要新建三个类：Mapper类、Reduce类、驱动类。Mapper类和Reduce类也可以作为内部类放在程序执行主类中。

MapReduce程序内置数据类型

Hadoop提供了一系列内置数据类型，这些数据类型均实现了WritableComparable接口，可以被序列化进行网络传输和文件存储以及比较大小。

Java 类型	Hadoop Writable 类型
Boolean	BooleanWritable
Byte	ByteWritable
Int	IntWritable
Float	FloatWritable
Long	LongWritable
Double	DoubleWritable
String	Text
Map	MapWritable
Array	ArrayWritable
Null	NullWritable

MapReduce 编程规范

Mapper阶段：

1.用户自定义的Mapper要继承自己的父类。

2.Mapper的输入数据是KV对的形式（KV的类型可自定义）。

3.Mapper中的业务逻辑写在map()方法中。

4.Mapper的输出数据是KV对的形式（KV的类型可自定义）。

5.map()方法（MapTask进程）对每一个调用一次。

Mapper是MapReduce提供的泛型类，继承Mapper需要传入4个泛型参数，前两个参数为输入key和value的数据类型，后两个参数为输出key和value的数据类型。

例如

public class MyMapper extends Mapper {  //自定义Mapper类
	public void map(LongWritable key, Text value, Mapper.Context context)
			throws IOException, InterruptedException {

	}
}

上述代码中的map()方法有三个参数，解析如下：

LongWritable key：输入文件中每一行的起始位置。即从输入文件中解析出的对中的key值。

Text value：输入文件中每一行的内容。即从输入文件中解析出的对中的value值。

Context context：程序上下文，用来传递数据以及其他运行状态信息，map中的key、value写入context，传递给Reducer进行reduce。

Reduce阶段：

1.用户自定义的Reducer要继承自己的父类。

2.Reducer的输入数据类型对应Mapper的输出数据类型，也是KV。

3.Reducer的业务逻辑写在reduce()方法中。

4.ReduceTask进程对每一组相同k的组调用一次reduce()方法。

与Mapper相似，Reducer是MapReduce提供的泛型类，继承Mapper需要传入4个泛型参数，前两个参数为输入key和value的数据类型，后两个参数为输出key和value的数据类型。

例如：

public class MyReducer extends Reducer{ //自定义Reducer类
	public void reduce(Text key,Iterable values,
			Reducer.Context context)
			throws IOException,InterruptedException{
	
	}
}

上述代码中的reduce()方法有三个参数，解析如下：

Text key:Map任务输出的key值，即接受到的对中的key值。

Iterable values：Map任务输出的value值的集合（相同key的集合），即接受到的对中的value-list集合。

Context context：程序上下文，用来传递数据以及其他运行状态信息，reduce进行处理之后数据继续写入context，继续交给Hadoop写入hdfs系统。

驱动类：

为MapReduce程序入口类，主要用于启动一个MapReduce作业。

相当于YARN集群的客户端，用于提交我们整个程序到YARN集群，提交的是封装了MapReduce程序相关运行参数的job对象。需要配置Mapper类、Reducer类、Map任务输出类型、Reduce任务输出类型、输入文件格式、输出文件格式、输入文件路径、输出文件路径等信息。

例如：

package com.mapreduce;
public class Main {
	public static void main(String[] args) throws Exception {
		Configuration conf = new Configuration();//初始化Configuration类
		//构建任务对象
		Job job = Job.getInstance(conf, Main.class.getName());
		job.setJarByClass(Main.class);
		//设置Mapper类,Reducer类
		job.setMapperClass(MyMapper.class);
		job.setReducerClass(MyReducer.class);
		//设置Map任务输出类型，与map()方法一致
		job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
		job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
		//设置Reduce任务输出类型，与reduce()方法一致
		job.setOutputKeyClass(Text.class);
		job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
		//设置输入、输出文件格式
		job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
		job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);
		//设置需要统计的文件的输入路径
        FileInputFormat.addInputPath(job,new Path("/input/"));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path("/output/"));
		//提交给hadoop集群
		System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
	}
}

提交程序之前需要启动Hadoop集群，包括HDFS和YARN，因为HDFS存储了MapReduce程序的数据来源，而YARN则负责MapReduce任务的执行、调度以及集群的资源管理。将包含自定义的Mapper类、Reducer类和驱动类的JAVA项目打包为jar包并上传到集群的NameNode节点上，提交任务到集群运行程序。

命令为：

hadoop jar Main.jar com.mapreduce.Main

Main.jar为打包后的jar包名，com.mapreduce.Main为驱动类的包名和类名。

setup方法和cleanup方法

Mapper类和Reducer类都有setup方法和cleanup方法。

setup方法和cleanup方法默认是不做任何 *** 作，且它们只被执行一次。setup方法一般会在map函数之前执行一些准备工作，如作业的一些配置信息，数据初始化等，也就是说setup方法在map方法或者reduce方法之前执行，cleanup方法是完成一些结尾清理的工作，如：资源释放等。也就是说，cleanup方法是在map方法或者reduce方法之后执行。

InputFormat和OutputFormat

InputFormat主要用于对输入数据的描述。

InputFormat主要功能有两个，一是按照某个策略，将输入数据切分为若干个split，Map任务的个数和split的个数相对应。Inputformat中对应getSplits的方法，完成数据切分的功能。二是为Mapper提供输入数据。通过某个给定的split，能够将其解析成一个个的key/value对。inputformat中另外一个方法是getRecordReader，通过传入inputsplit，返回recordReader对象。Map任务执行过程中，就是通过不断的调用RecordReader的方法迭代获取key/value.

InputFormat默认使用的实现类是：TextInputFormat。TextInputFormat 的功能逻辑是：一次读一行文本，然后将该行的起始偏移量作为key，行内容作为 value 返回。

OutputFormat主要用于对输出数据的描述。

OutputFormat中主要包括两个方法。一是getRecoreWrite方法，用于返回一个RecordWriter的实例，Reduce任务在执行的时候就是利用这个实例来输出Key/Value的。（如果Job不需要Reduce，那么Map任务会直接使用这个实例来进行输出。）二是checkOutputSpecs方法，主要检查输出目录是否合法，一般在作业提交之前会被调用，如果目录已经存在就会抛出异常，放置文件被覆盖。

OutputFormat默认实现类是 TextOutputFormat，功能逻辑是：将每一个 KV 对，向目标文本文件输出一行。

Partition 分区

Partition ：用来指定map输出的key交给哪个reuducer处理。

默认情况下，作业的ReduceNum=1，每一个Reduce对应生成一个结果文件。如果ReduceNum=0，则没有reduce阶段。

默认分区是根据key的hashCode对ReduceTasks个数取模得到的。用户没法控制哪个key存储到哪个分区。所以想要控制key到哪一个分区，需要自定义分区。

自定义类继承Partitioner，重写getPartition()方法。

public class MyPartitioner extends Partitioner{
	//继承Partitioner抽象类
	@Override
	public int getPartition(IntWritable key, IntWritable value, int numPartitions) {
		if(key.get()==1){
			return 0;    //指定结果到第0个分区，part-r-00000
		}else if(key.get()==2){
			return 1;    //part-r-00001
		}else{
			return 2;    //part-r-00002
		}
	}	
}

在Job驱动中，设置自定义Partitioner。

job.setPartitionerClass(MyPartitioner.class)

自定义Partition后，要根据自定义Partitioner的逻辑设置相应数量的ReduceTask。

job.setNumReduceTasks(5);

1.如果ReduceTask的数量> getPartition的结果数，则会多产生几个空的输出文件part-r-000xx。

2.如果1

3.如果ReduceTask的数量=1，则不管MapTask端输出多少个分区文件，最终结果都交给这一个ReduceTask，最终也就只会产生一个结果文件 part-r-00000。

4.分区号必须从零开始，逐一累加。

Comparable排序

当我们用自定义的对象作为 key 来输出时，就必须要实现 WritableComparable 接口，重写其中的 compareTo()方法。

例如二次排序：

@Override
public int compareTo(Keypair o) {
		int res = this.first.compareTo(o.first);// 按照第一个字段进行排序
		if (res != 0)
			return res;
		else
			return Integer.valueOf(this.second).compareTo(Integer.valueOf(o.getSecond()));
	}

Combiner 合并

Combiner 合并可以提高程序执行效率，减少 IO 传输。但是使用时必须不能影响原有的业务处理结果。主要是实现本地相同key的合并，对输出的key排序，对value进行本地聚合运算。与reduce函数的形式相同（其实就是Reducer的一个实现），输出类型是中间的键值对类型，输入给reduce函数做最终的处理。

Combiner函数没有默认实现，只能用于Reduce的输入键值对与输出键值对完全一致，且不影响最终结果的场景，如累加、求最大值。

自定义一个 Combiner 继承 Reducer，需要重写 Reduce 方法。

public class MyCombiner extends Reducer{ //自定义Reducer类
	public void reduce(Text key,Iterable values,
			Reducer.Context context)
			throws IOException,InterruptedException{

	}
}

在 Job 驱动类中设置

job.setCombinerClass(MyCombiner.class);