大数据之hadoop中MapReduce框架原理

大数据之hadoop中MapReduce框架原理 3、MapReduce框架原理

       MapReduce主要分为Map阶段和Reduce阶段，其中还有shuffle部分，主要让数据进入环形缓冲区后进行排序处理。

        

 ·InputFormat数据输入

        数据的输入处理主要由切片和MapTask并行度决定：数据块：Block 是 HDFS 物理上把数据分成一块一块。数据块是 HDFS 存储数据单位。 数据切片：数据切片只是在逻辑上对输入进行分片，并不会在磁盘上将其切分成片进行 存储。数据切片是 MapReduce 程序计算输入数据的单位，一个切片会对应启动一个 MapTask。

        例如：切片大小为100M或切片大小为128M两种情况，而通常一个block块的大小为128M。

 

 注：一个Job的Map阶段并行度由客户端在提交Job时的切片数决定；每一个Split切片分配一个MapTask并行实例处理；默认情况下，切片大小=BlockSize ；切片时不考虑数据集整体，而是逐个针对每一个文件单独切片。

        其中，对于job提交流程的源码和切片的源码还没有完全清楚。下面初步介绍

        切片源码解析：

（1）程序先找到你数据存储的目录。

（2）开始遍历处理（规划切片）目录下的每一个文件

（3）遍历第一个文件ss.txt

        a）获取文件大小fs.sizeOf(ss.txt)

         b）计算切片大小 computeSplitSize(Math.max(minSize,Math.min(maxSize,blocksize)))=blocksize=128M

         c）默认情况下，切片大小=blocksize

         d）开始切，形成第1个切片：ss.txt—0:128M 第2个切片ss.txt—128:256M 第3个切片ss.txt—256M:300M （每次切片时，都要判断切完剩下的部分是否大于块的1.1倍，不大于1.1倍就划分一块切片）

        e）将切片信息写到一个切片规划文件中

         f）整个切片的核心过程在getSplit()方法中完成

        g）InputSplit只记录了切片的元数据信息，比如起始位置、长度以及所在的节点列表等。

   4）提交切片规划文件到YARN上，YARN上的MrAppMaster就可以根据切片规划文件计算开启MapTask个数。

        文件输入（FileinputFormat）切片机制：简单的按照文件的内容长度进行切片；切片大小=block大小；切片不考虑数据集整体，而是逐个针对每一个文件单独切片

例如：

        FileInputFormat 常见的接口实现类包括：TextInputFormat、KeyValueTextInputFormat、 NLineInputFormat、CombineTextInputFormat 和自定义 InputFormat 等。 

         文本数据输入（TextInputFormat）：TextInputFormat 是默认的 FileInputFormat 实现类。按行读取每条记录。键是存储该行在整个文件中的起始字节偏移量， LongWritable 类型。值是这行的内容，不包括任何行终止 符（换行符和回车符），Text 类型。

        CombinTextInputFormat切片机制：主要应用于小文件过多的场景，可以将多个小文件从逻辑上规划到一个切片中，这样，多个小文件就可以交给一个MapTask处理。

切片机制（虚拟存储和切片）：

         a、虚拟存储过程：将输入目录下所有文件大小，依次和设置的 setMaxInputSplitSize 值比较，如果不 大于设置的最大值，逻辑上划分一个块。如果输入文件大于设置的最大值且大于两倍， 那么以最大值切割一块；当剩余数据大小超过设置的最大值且不大于最大值 2 倍，此时 将文件均分成 2 个虚拟存储块（防止出现太小切片）。

         例如 setMaxInputSplitSize 值为 4M，输入文件大小为 8.02M，则先逻辑上分成一个 4M。剩余的大小为 4.02M，如果按照 4M 逻辑划分，就会出现 0.02M 的小的虚拟存储 文件，所以将剩余的 4.02M 文件切分成（2.01M 和 2.01M）两个文件。

        b、切片过程：判断虚拟存储的文件大小是否大于 setMaxInputSplitSize 值，大于等于则单独 形成一个切片。

        如果不大于则跟下一个虚拟存储文件进行合并，共同形成一个切片。

        测试举例：有 4 个小文件大小分别为 1.7M、5.1M、3.4M 以及 6.8M 这四个小 文件，则虚拟存储之后形成 6 个文件块，大小分别为： 1.7M，（2.55M、2.55M），3.4M 以及（3.4M、3.4M） 最终会形成 3 个切片，大小分别为： （1.7+2.55）M，（2.55+3.4）M，（3.4+3.4）M

 ·MapReduce工作流程 

         map阶段：

         reduce阶段：

         以上为MapReduce的工作流程，而shuffle阶段主要从第7步开始到16，shuffle阶段的主要工作流程为：

        （1）MapTask 收集我们的 map()方法输出的 kv 对，放到内存缓冲区中

        （2）从内存缓冲区不断溢出本地磁盘文件，可能会溢出多个文件

        （3）多个溢出文件会被合并成大的溢出文件

        （4）在溢出过程及合并的过程中，都要调用 Partitioner 进行分区和针对 key 进行排序         （5）ReduceTask 根据自己的分区号，去各个 MapTask 机器上取相应的结果分区数据         （6）ReduceTask 会抓取到同一个分区的来自不同 MapTask 的结果文件，ReduceTask 会将这些文件再进行合并（归并排序）         

        （7）合并成大文件后，Shuffle 的过程也就结束了，后面进入 ReduceTask 的逻辑运算过 程（从文件中取出一个一个的键值对 Group，调用用户自定义的 reduce()方法）

注：shuffle中的缓冲区在得到map阶段传输过来的数据80%时就将数据传入分区中，然后反向继续存储map阶段传输的数据。

·Shuffle机制

        Map 方法之后，Reduce 方法之前的数据处理过程称之为 Shuffle。

         ·Partition 分区

        由于默认的分区只是根据key的hashCode对ReduceTasks个数取模得到的，用户不能控制key存储到哪个分区。因此，可以自定义分区来实现对数据的分类保存。

        自定义分区步骤：1、自定义类继承Partitioner，重写getPartition()方法 。2、在Job驱动中，设置自定义Partitioner。3、自定义Partition后，要根据自定义Partitioner的逻辑设置相应数量的ReduceTas

        案例：在前一章节中的案例得到所有手机的上行流量、下行流量、总流量，现在将统计结果按照手机归属地（手机号码前三位）不同输出到不同的文件中。

         自定义类继承Partitioner，重写getPartition()方法。

package cn.itjdb.mapreduce.partitioner;

import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Partitioner;


public class ProvincePartitioner extends Partitioner {
    @Override
    public int getPartition(Text text, FlowBean flowBean, int i) {
        //获取文件中的手机数据,以及前三位手机号
        String phone=text.toString();
        String prePhone = phone.substring(0, 3);

        //定义一个分区号变量partition，根据prePhone设置分区号
        int partition;
        if ("136".equals(prePhone)){
            partition=0;
        }else if("137".equals(prePhone)){
            partition=1;
        }else if("138".equals(prePhone)){
            partition=2;
        }else if ("139".equals(prePhone)){
            partition=3;
        }else {
            partition=4;
        }

        //最后返回分区
        return partition;
    }
}

        而后在Driver类中添加：

 结果显示：

 分区总结：

（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。

        ·WritableComparable 排序

                MapTask和ReduceTask均会对数据按照key进行排序。该 *** 作属于 Hadoop的默认行为。任何应用程序中的数据均会被排序，而不管逻辑上是否需要。 默认排序是按照字典顺序排序，且实现该排序的方法是快速排序。

        对于MapTask，它会将处理的结果暂时放到环形缓冲区中，当环形缓冲区使用率达到一定阈值后，再对缓冲区中的数据进行一次快速排序，并将这些有序数据溢写到磁盘上，而当数据处理完毕后，它会对磁盘上所有文件进行归并排序。

        对于ReduceTask，它从每个MapTask上远程拷贝相应的数据文件，如果文件大小超过一定阈值，则溢写磁盘上，否则存储在内存中。如果磁盘上文件数目达到一定阈值，则进行一次归并排序以生成一个更大文件；如果内存中文件大小或者数目超过一定阈值，则进行一次合并后将数据溢写到磁盘上。当所有数据拷贝完毕后，ReduceTask统一对内存和磁盘上的所有数据进行一次归并排序。

        排序分类主要分为：

（1）部分排序：MapReduce根据输入记录的键对数据集排序。保证输出的每个文件内部有序。

（2）全排序：最终输出结果只有一个文件，且文件内部有序。实现方式是只设置一个ReduceTask。但该方法在 处理大型文件时效率极低，因为一台机器处理所有文件，完全丧失了MapReduce所提供的并行架构。

（3）辅助排序：（GroupingComparator分组） 在Reduce端对key进行分组。应用于：在接收的key为bean对象时，想让一个或几个字段相同（全部 字段比较不相同）的key进入到同一个reduce方法时，可以采用分组排序。

（4）二次排序：在自定义排序过程中，如果compareTo中的判断条件为两个即为二次排序。

案例：前一章节中的案例得到所有手机的上行流量、下行流量、总流量，现在将统计结果按照总流量进行倒序排序，若总流量相等，就以上行流量正序排列。

        首先在序列化FlowBean中增加比较功能，并且接口为WritableComparable

//重写CompareTo方法
    @Override
    public int compareTo(FlowBean o) {
        //通过先前的案例继续对数据进行处理，实现总流量的倒序排序
        if(this.sumFlow>o.sumFlow){
            return -1;
        }else if(this.sumFlowo.upFlow){
                return 1;
            }else if(this.upFlow 
        对于Mapper类，输出处理的类型变为（FlowBean，Text）,因为，MapReduce总是对key进行默认排序 。
 
package cn.itjdb.mapreduce.writableComparable;

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

import java.io.IOException;


public class FlowMapper extends Mapper {
    //对输出的对象进行实例化
    private Text outV=new Text();
    private FlowBean outK=new FlowBean();
    //重写map方法
    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        //获取一行数据
        String line=value.toString();

        //将获取的一行数据进行切割
        String[] s = line.split("t");  //原数据的数据是一个tab键进行分离的

        //获取要进行处理的数据
        String phone=s[0];
//        System.out.println(phone);
        String upFlow=s[1];
//        System.out.println(upFlow);
        String downFlow=s[2];
//        System.out.println(downFlow);
        //不能s[-3]这样提取数据
        //String upFlow=s[-3];
        //String downFlow=s[-2];

        outV.set(phone);  //将String类型的phone转换为hadoop中的Text类型
        //将获取的数据进行封装到FlowBean中
        outK.setUpFlow(Long.parseLong(upFlow));  //若直接填upFlow会显示错误，要先将其转化为Long类型,再进行封装
        outK.setDownFlow(Long.parseLong(downFlow));
        outK.setSumFlow();//可以不写吗？,不可以，这是计算一行的总流量，而在map中计算的是同一个手机号的总流量

        //写出
        context.write(outK,outV);


    }
}
 
         对于Reduce类，为了避免将相同总流量的key化为同一类，所以通过遍历values值来反向写出。
 
package cn.itjdb.mapreduce.writableComparable;

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

import java.io.IOException;

public class FlowReduce extends Reducer {
    //重写reduce方法
    @Override
    protected void reduce(FlowBean key, Iterable values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        //遍历values集合，即手机号码,循环写出,避免总流量相同的情况
        for (Text value : values) {
            //反向写出
            context.write(value,key);
        }
    }
}
 
         对于Driver类，则要改变map输出的kv类型。
 
package cn.itjdb.mapreduce.writableComparable;


import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
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;

import java.io.IOException;

public class FlowDriver {
    public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
        //1、获取job
        Configuration configuration = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(configuration);

        //2、获取jar包路径
        job.setJarByClass(FlowDriver.class);

        //3、关联mapper和reduce
        job.setMapperClass(FlowMapper.class);
        job.setReducerClass(FlowReduce.class);

        //4、设置map输出kv类型
        job.setMapOutputKeyClass(FlowBean.class);
        job.setMapOutputValueClass(Text.class);

        //5、设置最终输出的kv类型
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(FlowBean.class);

        //6、设置输入路径和输出路径
        FileInputFormat.setInputPaths(job,new Path("D:\input\outputflow"));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path("D:\input\outputflow3"));

        //7、提交job
        boolean result=job.waitForCompletion(true);
        System.exit(result? 0:1);
    }
}
 
最终结果如下：
 
 
 后续还有对区间进行排序（即在现有的基础上，对手机号码的归属地进行划分），增加一个自定义分区即可，这里就不在赘述。
 
        ·Combiner合并
 
                介绍：在shuffle进行数据溢出后，可进行初步的Combine *** 作（防止反复向Reduce端传输数据），总的来说就是在每个MapTask中添加一个Combine的 *** 作，在Reduce端之前先将一个相同的数据进行汇总工作。
 
        （1）Combiner是MR程序中Mapper和Reducer之外的一种组件。
 
        （2）Combiner组件的父类就是Reducer。
 
        （3）Combiner和Reducer的区别在于运行的位置 Combiner是在每一个MapTask所在的节点运行; Reduce是接收全局所有Mapper的输出结果。
 
        （4）Combiner的意义就是对每一个MapTask的输出进行局部汇总，以减小网络传输量。
 
        （5）Combiner能够应用的前提是不能影响最终的业务逻辑，而且，Combiner的输出kv 应该跟Reducer的输入kv类型要对应起来。
 
        例如：Mapper                                                Reduce
 
        3 5 7 ->(3+5+7)/3=5
 
        2 6 ->(2+6)/2=4                                                (3+5+7+2+6)/5=23/5 不等于 (5+4)/2=9/2
 
 自定义Combine实现步骤：自定义一个 Combiner 继承 Reducer，重写 Reduce 方法；在job驱动类中设置。
 
案例：对WordCount进行 *** 作，统计过程中对每一个MapTask的输出进行局部汇总，以减小网络传输量。
 
方案一：增加一个WordCountCombineReduce类继承Reduce，再在驱动中设置job.setCombinerClass(WordCountCombineReduce.class);
 
package cn.itjdb.mapreduce.wordcountCombine;

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

import java.io.IOException;


public class WordCountCombineReduce extends Reducer {
    private IntWritable outV=new IntWritable();
    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        int sum=0;
        //遍历values进行求和
        for (IntWritable value : values) {
            sum+=value.get();
        }
        //类型转换
        outV.set(sum);
        context.write(key,outV);
    }
}
 
方案二：将 WordcountReducer 作为 Combiner 在 WordcountDriver 驱动类中指定。因为编写的combine类和原有的reduce类效果一致。
 
job.setCombinerClass(WordCountReducer.class);
 
 
·OutputFormat数据输出 
        后续。。。。。
 
4、Hadoop数据压缩					
										


					

						
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