MapReduce概述

MapReduce概述

MapReduce概述

• • 1、MapReduce 定义
  • 2、MapReduce优缺点
  • • 2.1、优点
    • 2.2、缺点
  • 3、MapReduce核心思想
  • • 3.1、MapReduce流程图
    • 3.2、MapReduce 进程
    • 3.3、常用数据序列化类型
    • 3.4、MapReduce 编程规范
    • 3.5、WordCount 案例

1、MapReduce 定义

  MapReduce 是一个分布式运算程序的编程框架，是用户开发“基于 Hadoop 的数据分析应用”的核心框架。
  MapReduce 核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序，并发运行在一个 Hadoop 集群上。

2、MapReduce优缺点 2.1、优点

• MapReduce 易于编程
    它简单的实现一些接口，就可以完成一个分布式程序，这个分布式程序可以分布到大量廉价的 PC 机器上运行。也就是说你写一个分布式程序，跟写一个简单的串行程序是一模一样的。就是因为这个特点使得 MapReduce 编程变得非常流行。
• 良好的扩展性
    当你的计算资源不能得到满足的时候，你可以通过简单的增加机器来扩展它的计算能力。
• 高容错性
    MapReduce 设计的初衷就是使程序能够部署在廉价的 PC 机器上，这就要求它具有很高的容错性。比如其中一台机器挂了，它可以把上面的计算任务转移到另外一个节点上运行，不至于这个任务运行失败，而且这个过程不需要人工参与，而完全是由 Hadoop 内部完成的。
• 适合 PB 级以上海量数据的离线处理
    可以实现上千台服务器集群并发工作，提供数据处理能力。

2.2、缺点

• 不擅长实时计算
    MapReduce 无法像 MySQL 一样，在毫秒或者秒级内返回结果。
• 不擅长流式计算
    流式计算的输入数据是动态的，而 MapReduce 的输入数据集是静态的，不能动态变化。这是因为 MapReduce 自身的设计特点决定了数据源必须是静态的。
• 不擅长 DAG（有向无环图）计算
    多个应用程序存在依赖关系，后一个应用程序的输入为前一个的输出。在这种情况下，MapReduce 并不是不能做，而是使用后，每个 MapReduce 作业的输出结果都会写入到磁盘，会造成大量的磁盘 IO，导致性能非常的低下。

3、MapReduce核心思想 3.1、MapReduce流程图

1. MapReduce运算程序一般需要分成2个阶段：Map阶段和Reduce阶段
2. Map阶段的并发MapTask，完全并行运行，互不相干
3. Reduce阶段的并发ReduceTask，完全互不相干，但是他们的数据依赖于上一个阶段的所有MapTask并发实例的输出
4. MapReduce编程模型只能包含一个Map阶段和一个Reduce阶段，如果用户的业务逻辑非常复杂，那就只能多个MapReduce程序，串行运行

3.2、MapReduce 进程

  一个完整的 MapReduce 程序在分布式运行时有三类实例进程：

• MrAppMaster：负责整个程序的过程调度及状态协调。
• MapTask：负责 Map 阶段的整个数据处理流程。
• ReduceTask：负责 Reduce 阶段的整个数据处理流程。

3.3、常用数据序列化类型

3.4、MapReduce 编程规范

1. 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
2. Reducer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
3. Driver阶段
     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

3.5、WordCount 案例

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
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.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

import java.io.IOException;


public class MR02 {
    public static class WordMapper extends Mapper{
        @Override
        protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            String line = value.toString();
            String[] words = line.split(" ");
            for (String word : words) {
                context.write(new Text(word),new LongWritable(1));
            }
        }
    }
 
    public static class WordReducer extends Reducer{
        @Override
        protected void reduce(Text key, Iterable values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            long count=0;//接收每个单词的累加结果
            for (LongWritable value : values) {
                count+=value.get();
            }
            context.write(key,new LongWritable(count));
        }
    }
    // maia方法中构建mapreduce任务 通过Job类构建
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Job job = Job.getInstance();
        job.setJobName("统计每行多个单词");
        job.setJarByClass(MR02.class);

        //map reduce 的输出格式
        job.setMapperClass(WordMapper.class);
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(LongWritable.class);

        job.setReducerClass(WordReducer.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(LongWritable.class);

        //指定路径 注意:输出路径不能已存在
        Path input = new Path("/words01.txt");
        FileInputFormat.addInputPath(job,input);
        //路径不能已存在
        // 手动加上 如果存在就删除 FileSystem
        Path output = new Path("/output");
        FileSystem fs = FileSystem.get(new Configuration());
        if(fs.exists(output)){
            fs.delete(output,true);
        }
        FileOutputFormat.setOutputPath(job,output);

        //启动job
        job.waitForCompletion(true);
        System.out.println("统计一行多个单词");
    }
}