文章目录
1 MapReduce 框架原理
1.1 InputFormat 数据输入
1.1.1 切片与 MapTask并行度决定机制
问题引出
MapTask的并行度决定 Map阶段的任务处理并发度，进而影响到整个 Job的处理速度。
思考：1G的数据，启动 8个 MapTask可以提高集群的并发处理能力。那么1K的数据，也启动 8个MapTask，会提高集群性能吗？ MapTask并行任务是否越多越好呢？ 哪些因素影响了 MapTask并行度？
MapTask并行度决定机制
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。
1.1.2 Job 提交流程源码和切片源码详解
Job 提交流程源码详解
FileInputFormat 切片源码解析（input.getSplits(job)）
1.1.3 FileInputFormat 切片机制
切片机制
（1）简单地按照文件的内容长度进行切片
（2）切片大小，默认等于Block大小
（3）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
源码中计算切片大小的公式
Math.max(minSize, Math.min(maxSize, blockSize));
mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize=1 默认值为1
mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize= Long.MAXValue 默认值Long.MAXValue
因此，默认情况下，切片大小=blocksize。
切片大小设置
maxsize（切片最大值）：参数如果调得比blockSize小，则会让切片变小，而且就等于配置的这个参数的值。
minsize（切片最小值）：参数调的比blockSize大，则可以让切片变得比blockSize还大。
1.1.4 TextInputFormat
FileInputFormat 实现类
思考：在运行MapReduce 程序时，输入的文件格式包括：基于行的日志文件、二进制格式文件、数据库表等。那么，针对不同的数据类型，MapReduce 是如何读取这些数据的呢？
FileInputFormat 常见的接口实现类包括：TextInputFormat、KeyValueTextInputFormat、NLineInputFormat、CombineTextInputFormat 和自定义InputFormat 等。
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。
以下是一个示例，比如，一个分片包含了如下4条文本记录。
Rich learning form
Intelligent learning engine
Learning more convenient
From the real demand for more close to the enterprise
每条记录表示为以下键/值对：
(0,Rich learning from)
(20 ,Intelligent learning engine)
(49 ,Learning more convenient)
(74 ,From the real demand for more close to the enterprise)
1.1.5 CombineTextInputFormat切片机制
框架默认的 TextInputFormat切片机制是对任务按文件规划切片,不管文件多小都会是一个单独的切片，都会交给一个 MapTask 这样如果有大量小文件就会产生大量的MapTask，处理效率极其低下。
应用场景
CombineTextInputFormat用于小文件过多的场景， 它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 。
虚拟存储切片最大值设置
CombineTextInputFormat.setMaxInputSplitSize(job, 4194304); // 4m
注意：虚拟存储切片最大值设置最好根据实际的小文件大小情况来设置具体的值。
切片机制
生成切片过程包括虚拟存储过程和切片过程两部分 。
（1）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。
（2）切片过程：
（a）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。
（b）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。
（c）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
1.1.6 CombineTextInputFormat 案例实操
需求
将输入的大量小文件合并成一个切片统一处理。
（1）输入数据。准备4 个小文件，a.txt，b.txt，c.txt，d.txt。
（2）期望一个切片处理4 个文件。
实现过程
（1）不做任何处理，运行WordCount 案例程序，观察切片个数为4。
（2）在WordcountDriver 中增加如下代码，运行程序，并观察运行的切片个数为3。
// 如果不设置InputFormat，它默认用的是TextInputFormat.class
job.setInputFormatClass(CombineTextInputFormat.class);
// 虚拟存储切片最大值设置4M
CombineTextInputFormat.setMaxInputSplitSize(job, 4194304);
（3）在WordcountDriver 中增加如下代码，运行程序，并观察运行的切片个数为1。
// 如果不设置InputFormat，它默认用的是TextInputFormat.class
job.setInputFormatClass(CombineTextInputFormat.class);
// 虚拟存储切片最大值设置20M
CombineTextInputFormat.setMaxInputSplitSize(job, 20971520);
1.2 MapReduce 工作流程
上面的流程是整个 MapReduce最全工作流程，但是 Shuffle过程只是从第 7步开始到第 16步结束，具体 Shuffle过程详解，如下：
（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）。
注意
（1）Shuffle中的缓冲区大小会影响到 MapReduce程序的执行效率，原则上说，缓冲区越大，磁盘 io的次数越少，执行速度就越快。
（2）缓冲区的大小可以通过参数调整。参数：mapreduce.task.io.sort.mb 默认100M。
1.3 Shuffle 机制
1.3.1 Shuffle 机制
Map 方法之后，Reduce 方法之前的数据处理过程称之为Shuffle。
1.3.2 Partition 分区
问题引出
要求将统计结果按照条件输出到不同文件中（分区）。比如：将统计结果按照手机归属地不同省份输出到不同文件中（分区）。
默认Partitioner分区
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。
自定义Partitioner步骤
（1）自定义类继承Partitioner，重写getPartition()方法
public class CustomPartitioner extends Partitioner<Text,FlowBean>{
@Override
public int getPartition(Text key, FlowBean value, int numPartitions) {
// 控制分区代码逻辑
… …
return partition;
}
}
（2）在Job驱动中，设置自定义Partitioner
job.setPartitionerClass(CustomPartitioner.class);
（3）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);
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< ReduceTask的数量 < getPartition的结果数，则有一部分分区数据无处安放，会Exception；
（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。
案例分析
例如：假设自定义分区数为5，则
（1）job.setNumReduceTasks(1); 会正常运行，只不过会产生一个输出文件会报错
（2）job.setNumReduceTasks(2); 会报错
（3）job.setNumReduceTasks(6); 大于5，程序会正常运行，会产生空文件
1.3.3 Partition 分区案例实操
需求
将统计结果按照手机归属地不同省份输出到不同文件中（分区）
（1）输入数据
（2）期望输出数据：手机号136、137、138、139 开头都分别放到一个独立的4个文件中，其他开头的放到一个文件中。
需求分析
分区类代码
package com.Tom.mapreduce.partitioner2;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Partitioner;
public class ProvincePartitioner extends Partitioner<Text, FlowBean> {
@Override
public int getPartition(Text text, FlowBean flowBean, int numPartitions) {
// text是手机号
String phone = text.toString();
String prePhone = phone.substring(0, 3);
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;
}
return partition;
}
}
编写Mapper类
package com.Tom.mapreduce.partitioner2;
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<LongWritable, Text, Text, FlowBean> {
private Text outK = new Text();
private FlowBean outV = new FlowBean();
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
// 1 获取一行
// 1 13736230513 192.196.100.1 www.atguigu.com 2481 24681 200
String line = value.toString();
// 2 切割
// 1,13736230513,192.196.100.1,www.atguigu.com,2481,24681,200
// 2 138846544121 192.196.100.2 264 0 200
String[] split = line.split("\t");
// 3 抓取想要的数据
// 手机号：13736230513
// 上行流量和下行流量：2481,24681
String phone = split[1];
String up = split[split.length - 3];
String down = split[split.length - 2];
// 4 封装
outK.set(phone);
outV.setUpFlow(Long.parseLong(up));
outV.setDownFlow(Long.parseLong(down));
outV.setSumFlow();
// 5 写出
context.write(outK, outV);
}
}
编写Reducer类
package com.Tom.mapreduce.partitioner2;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import java.io.IOException;
public class FlowReducer extends Reducer<Text, FlowBean, Text, FlowBean> {
private FlowBean outV = new FlowBean();
@Override
protected void reduce(Text key, Iterable<FlowBean> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
// 1 遍历集合累加值
long totalUp = 0;
long totalDown = 0;
for (FlowBean value : values) {
totalUp += value.getUpFlow();
totalDown += value.getDownFlow();
}
// 2 封装outK, outV
outV.setUpFlow(totalUp);
outV.setDownFlow(totalDown);
outV.setSumFlow();
// 3 写出
context.write(key, outV);
}
}
编写流量统计的Bean 对象
package com.Tom.mapreduce.partitioner2;
import org.apache.hadoop.io.Writable;
import java.io.DataInput;
import java.io.DataOutput;
import java.io.IOException;
/**
* 1. 定义类实现writable接口
* 2. 重写序列化和反序列化方法
* 3. 重写空参构造
* 4. toString方法
*/
public class FlowBean implements Writable{
private long upFlow; // 上行流量
private long downFlow; // 下行流量
private long sumFlow; // 总流量
// 空参构造
public FlowBean() {
}
public long getUpFlow() {
return upFlow;
}
public void setUpFlow(long upFlow) {
this.upFlow = upFlow;
}
public long getDownFlow() {
return downFlow;
}
public void setDownFlow(long downFlow) {
this.downFlow = downFlow;
}
public long getSumFlow() {
return sumFlow;
}
public void setSumFlow(long sumFlow) {
this.sumFlow = sumFlow;
}
public void setSumFlow() {
this.sumFlow = this.upFlow + this.downFlow;
}
@Override
public void write(DataOutput out) throws IOException {
out.writeLong(upFlow);
out.writeLong(downFlow);
out.writeLong(sumFlow);
}
@Override
public void readFields(DataInput in) throws IOException {
this.upFlow = in.readLong();
this.downFlow = in.readLong();
this.sumFlow = in.readLong();
}
@Override
public String toString() {
return upFlow + "\t" + downFlow + "\t" + sumFlow;
}
}
编写Driver驱动类
package com.huxili.mapreduce.partitioner2;
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 FlowDirver {
public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
// 1 获取job
Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf);
// 2 设置jar
job.setJarByClass(FlowDirver.class);
// 3 关联Mapper和Reducer
job.setMapperClass(FlowMapper.class);
job.setReducerClass(FlowReducer.class);
// 4 设置Mapper输出的key和value类型
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(FlowBean.class);
// 5 设置最终数据输出的key和value类型
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(FlowBean.class);
job.setPartitionerClass(ProvincePartitioner.class);
job.setNumReduceTasks(6);
// 6 设置数据的输入路径和输出路径
FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("E:\\input\\inputflow"));
FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path("E:\\hadoop\\output9"));
// 7 提交job
job.waitForCompletion(true);
}
}
将ReduceTasks设置为6，可以看到前5个文件包含对应的结果，第6个文件为空。
1.3.4 WritableComparable 排序
排序概述
排序是MapReduce框架中最重要的操作之一。MapTask 和ReduceTask 均会对数据按照key进行排序。该操作属于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
（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。
自定义排序WritableComparable 原理分析
bean 对象做为key 传输，需要实现WritableComparable 接口重写compareTo方法，就可以实现排序。
@Override
public int compareTo(FlowBean bean) {
int result;
// 按照总流量大小，倒序排列
if (this.sumFlow > bean.getSumFlow()) {
result = -1;
}else if (this.sumFlow < bean.getSumFlow()) {
result = 1;
}else {
result = 0;
}
return result;
}
1.3.5 WritableComparable 排序案例实操（二次排序）
需求分析
编写FlowBean类
package com.Tom.mapreduce.writableComparable;
import org.apache.hadoop.io.Writable;
import org.apache.hadoop.io.WritableComparable;
import java.io.DataInput;
import java.io.DataOutput;
import java.io.IOException;
/**
* 1. 定义类实现writable接口
* 2. 重写序列化和反序列化方法
* 3. 重写空参构造
* 4. toString方法
*/
public class FlowBean implements WritableComparable<FlowBean> {
private long upFlow; // 上行流量
private long downFlow; // 下行流量
private long sumFlow; // 总流量
// 空参构造
public FlowBean() {
}
public long getUpFlow() {
return upFlow;
}
public void setUpFlow(long upFlow) {
this.upFlow = upFlow;
}
public long getDownFlow() {
return downFlow;
}
public void setDownFlow(long downFlow) {
this.downFlow = downFlow;
}
public long getSumFlow() {
return sumFlow;
}
public void setSumFlow(long sumFlow) {
this.sumFlow = sumFlow;
}
public void setSumFlow() {
this.sumFlow = this.upFlow + this.downFlow;
}
@Override
public void write(DataOutput out) throws IOException {
out.writeLong(upFlow);
out.writeLong(downFlow);
out.writeLong(sumFlow);
}
@Override
public void readFields(DataInput in) throws IOException {
this.upFlow = in.readLong();
this.downFlow = in.readLong();
this.sumFlow = in.readLong();
}
@Override
public String toString() {
return upFlow + "\t" + downFlow + "\t" + sumFlow;
}
@Override
public int compareTo(FlowBean o) {
// 总流量的倒序排序
if(this.sumFlow > o.sumFlow){
return -1;
}else if(this.sumFlow < o.sumFlow){
return 1;
}else {
// 按照上行流量的正序排
if(this.upFlow > o.upFlow){
return 1;
}else if(this.upFlow < o.upFlow){
return -1;
}else {
return 0;
}
}
}
}
编写Mapper类
package com.Tom.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<LongWritable, Text, FlowBean, Text> {
private FlowBean outK = new FlowBean();
private Text outV = new Text();
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
// 获取一行
String line = value.toString();
// 切割
String[] split = line.split("\t");
// 封装
outV.set(split[0]);
outK.setUpFlow(Long.parseLong(split[1]));
outK.setDownFlow(Long.parseLong(split[2]));
outK.setSumFlow();
// 写出
context.write(outK,outV);
}
}
编写 Reducer类
package com.Tom.mapreduce.writableComparable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import java.io.IOException;
public class FlowReducer extends Reducer<FlowBean, Text, Text, FlowBean> {
@Override
protected void reduce(FlowBean key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
for (Text value : values) {
context.write(value, key);
}
}
}
编写Dirver类
package com.Tom.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 FlowDirver {
public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
// 1 获取job
Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf);
// 2 设置jar
job.setJarByClass(FlowDirver.class);
// 3 关联Mapper和Reducer
job.setMapperClass(FlowMapper.class);
job.setReducerClass(FlowReducer.class);
// 4 设置Mapper输出的key和value类型
job.setMapOutputKeyClass(FlowBean.class);
job.setMapOutputValueClass(Text.class);
// 5 设置最终数据输出的key和value类型
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(FlowBean.class);
// 6 设置数据的输入路径和输出路径
FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("E:\\hadoop\\output1"));
FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path("E:\\hadoop\\output3"));
// 7 提交job
job.waitForCompletion(true);
}
}
运行结果
1.3.6 WritableComparable 排序案例实操（区内排序）
需求
要求每个省份手机号输出的文件中按照总流量内部排序。
需求分析
基于前一个需求， 增加自定义分区类分区按照省份手机号设置
案例实操
（1）增加自定义分区类
package com.Tom.mapreduce.partitionerandwritableComparable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Partitioner;
public class ProvincePartitioner2 extends Partitioner<FlowBean, Text> {
@Override
public int getPartition(FlowBean flowBean, Text text, int numPartitions) {
String phone = text.toString();
String prePhone = phone.substring(0, 3);
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;
}
return partition;
}
}
（2）在驱动类中添加分区类
// 设置自定义分区器
job.setPartitionerClass(ProvincePartitioner2.class);
// 设置对应的ReduceTask 的个数
job.setNumReduceTasks(5);
运行结果
1.3.7 Combiner 合并
（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;
Reducer 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。
（6）自定义Combiner 实现步骤：
（a）自定义一个Combiner 继承Reducer，重写Reduce 方法
public class WordCountCombiner extends Reducer<Text, IntWritable, Text,IntWritable> {
private IntWritable outV = new IntWritable();
@Override
protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
int sum = 0;
for (IntWritable value : values) {
sum += value.get();
}
outV.set(sum);
context.write(key,outV);
}
}
（b）在Job 驱动类中设置：
job.setCombinerClass(WordCountCombiner.class);
1.3.8 Combiner 合并案例实操
需求
统计过程中对每一个MapTask 的输出进行局部汇总，以减小网络传输量即采用Combiner 功能。
（1）数据输入：
（2）期望：Combine 输入数据多，输出时经过合并，输出数据降低。
需求分析
案例实操-方案一
（1）增加一个WordCountCombiner 类继承Reducer
package com.Tom.mapreduce.combiner;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import java.io.IOException;
public class WordCountCombiner extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
private IntWritable outV = new IntWritable();
@Override
protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
int sum = 0;
for (IntWritable value : values) {
sum += value.get();
}
outV.set(sum);
context.write(key, outV);
}
}
（2）在WordcountDriver 驱动类中指定Combiner
// 指定需要使用combiner，以及用哪个类作为combiner 的逻辑
job.setCombinerClass(WordCountCombiner.class);
案例实操-方案二
（1）将WordcountReducer 作为Combiner 在WordcountDriver 驱动类中指定
// 指定需要使用Combiner，以及用哪个类作为Combiner 的逻辑
job.setCombinerClass(WordCountReducer.class);
运行程序，结果如下所示
1.4 OutputFormat 数据输出
1.4.1 OutputFormat 接口实现类
OutputFormat是MapReduce输出的基类，所有实现MapReduce输出都实现了OutputFormat接口。下面我们介绍几种常见的OutputFormat实现类。
（1）OutputFormat实现类
（2）默认输出格式TextOutputFormat
（3）自定义OutputFormat
应用场景：例如输出数据到MySQL/HBase/Elasticsearch等存储框架中。
自定义OutputFormat步骤：自定义一个类继承FileOutputFormat；改写RecordWriter，具体改写输出数据的方法write()。
1.4.2 自定义OutputFormat 案例实操
需求
过滤输入的log 日志，包含atguigu 的网站输出到e:/atguigu.log，不包含atguigu 的网站输出到e:/other.log。
（1）输入数据：
（2）期望输出数据：
需求分析
案例实操
（1）编写LogMapper 类
package com.Tom.mapreduce.outputformat;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import java.io.IOException;
public class LogMapper extends Mapper<LongWritable, Text,Text, NullWritable> {
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
// http://www.baidu.com
// http://www.google.com
// (http://www.baidu.com, NullWritable)
// 不做任何处理
context.write(value,NullWritable.get());
}
}
（2）编写 LogReducer类
package com.Tom.mapreduce.outputformat;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import java.io.IOException;
public class LogReducer extends Reducer<Text, NullWritable,Text,NullWritable> {
@Override
protected void reduce(Text key, Iterable<NullWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
// http://www.baidu.com
// http://www.baidu.com
// 防止有相同数据，丢数据
for (NullWritable value : values) {
context.write(key,NullWritable.get());
}
}
}
（3）自定义一个 LogOutputFormat类
package com.Tom.mapreduce.outputformat;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.RecordWriter;
import org.apache.hadoop.mapreduce.TaskAttemptContext;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import java.io.IOException;
public class LogOutputFormat extends FileOutputFormat<Text, NullWritable> {
@Override
public RecordWriter<Text, NullWritable> getRecordWriter(TaskAttemptContext job) throws IOException, InterruptedException {
LogRecordWriter lrw = new LogRecordWriter(job);
return lrw;
}
}
（4）编写 LogRecordWriter类
package com.Tom.mapreduce.outputformat;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataOutputStream;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IOUtils;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.RecordWriter;
import org.apache.hadoop.mapreduce.TaskAttemptContext;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import java.io.IOException;
public class LogRecordWriter extends RecordWriter<Text, NullWritable> {
private FSDataOutputStream atguiguOut;
private FSDataOutputStream otherOut;
public LogRecordWriter(TaskAttemptContext job) {
// 创建两条流
try {
FileSystem fs = FileSystem.get(job.getConfiguration());
atguiguOut = fs.create(new Path("E:\\hadoop\\atguigu.log"));
otherOut = fs.create(new Path("E:\\hadoop\\other.log"));
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
@Override
public void write(Text key, NullWritable value) throws IOException, InterruptedException {
String log = key.toString();
// 具体写
if (log.contains("atguigu")) {
atguiguOut.writeBytes(log + "\n");
} else {
otherOut.writeBytes(log + "\n");
}
}
@Override
public void close(TaskAttemptContext context) throws IOException, InterruptedException {
// 关流
IOUtils.closeStream(atguiguOut);
IOUtils.closeStream(otherOut);
}
}
（5）编写 LogDriver类
package com.Tom.mapreduce.outputformat;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
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 LogDriver {
public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf);
job.setJarByClass(LogDriver.class);
job.setMapperClass(LogMapper.class);
job.setReducerClass(LogReducer.class);
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(NullWritable.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(NullWritable.class);
//设置自定义的outputformat
job.setOutputFormatClass(LogOutputFormat.class);
FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("E:\\input\\inputoutputformat"));
// 虽然我们自定义了outputformat，但是因为我们的outputformat继承自fileoutputformat
// 而fileoutputformat要输出一个_SUCCESS文件，所以在这还得指定一个辅助目录
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("E:\\hadoop\\logoutput"));
boolean b = job.waitForCompletion(true);
System.exit(b ? 0 : 1);
}
}
运行结果
1.5 MapReduce 内核源码解析
1.5.1 MapTask 工作机制
（1）Read 阶段：MapTask 通过InputFormat 获得的RecordReader，从输入InputSplit 中解析出一个个key/value。
（2）Map 阶段：该节点主要是将解析出的key/value 交给用户编写map()函数处理，并产生一系列新的key/value。
（3）Collect 收集阶段：在用户编写map()函数中，当数据处理完成后，一般会调用OutputCollector.collect()输出结果。在该函数内部，它会将生成的key/value 分区（调用Partitioner），并写入一个环形内存缓冲区中。
（4）Spill 阶段：即“溢写”，当环形缓冲区满后，MapReduce 会将数据写到本地磁盘上，生成一个临时文件。需要注意的是，将数据写入本地磁盘之前，先要对数据进行一次本地排序，并在必要时对数据进行合并 、 压缩等操作 。
溢写阶段详情：
步骤 1：利用快速排序算法对缓存区内的数据进行排序，排序方式是，先按照分区编号Partition进行排序，然后 按照 key进行排序。这样 经过排序后，数据以分区为单位聚集在一起，且同一分区内所有数据按照 key有序。
步骤 2：按照分区编号由小到大依次将每个分区中的数据写入任务工作目录下的临时文件 output/spillN.out N表示当前溢写次数 ）中 。如果用户设置了 Combiner，则写入文件之前，对每个分区中 的 数据进行一次聚集操作。
步骤 3：将分区数据的元信息写到内存索引数据结构SpillRecord 中 ，其中每个分区的元信息包括在临时文件中的偏移量、压缩前数据大小和压缩后数据大小。如果当前内存索引大小超过 1MB，则将内存索引写到文件output/spillN.out.index中 。
（5）Merge阶段 ：当所有数据处理完成后 MapTask对 所有临时文件进行一次合并，以确保最终只会生成一个数据文件。
当所有数据处理完后， MapTask 会将所有临时文件合并成一个大文件并保存 到文件output/file.out中 ，同时生成相应的索引文件output/file.out.index。
在进行文件合并过程中， MapTask以 分区为单位进行合并。对于某个分区， 它将采用多轮递归合并的方式 。 每轮合并mapreduce.task.io.sort.factor（默认10 个文件），并将产生的文件重新加入待合并列表 中，对文件排序后，重复以上过程，直到最终得到一个大文件。
让每个MapTask 最终只生成一个数据文件，可避免同时打开大量文件和同时读取大量小文件产生的随机读取带来的开销。
1.5.2 ReduceTask 工作机制
（1）Copy 阶段：ReduceTask 从各个MapTask 上远程拷贝一片数据，并针对某一片数据，如果其大小超过一定阈值，则写到磁盘上，否则直接放到内存中。
（2）Sort 阶段：在远程拷贝数据的同时，ReduceTask 启动了两个后台线程对内存和磁盘上的文件进行合并，以防止内存使用过多或磁盘上文件过多。按照MapReduce 语义，用户编写reduce()函数输入数据是按key 进行聚集的一组数据。为了将key 相同的数据聚在一起，Hadoop 采用了基于排序的策略。由于各个MapTask 已经实现对自己的处理结果进行了局部排序，因此，ReduceTask 只需对所有数据进行一次归并排序即可。
（3）Reduce 阶段：reduce()函数将计算结果写到HDFS 上。
1.5.3 ReduceTask 并行度决定机制
MapTask 并行度由切片个数决定，切片个数由输入文件和切片规则决定。
思考： ReduceTask 并行度由谁决定？
设置ReduceTask 并行度（个数）
ReduceTask 的并行度同样影响整个Job 的执行并发度和执行效率，但与MapTask 的并发数由切片数决定不同，ReduceTask 数量的决定是可以直接手动设置：
// 默认值是1，手动设置为4
job.setNumReduceTasks(4);
实验：测试ReduceTask 多少合适
实验环境：1 个Master 节点，16 个Slave 节点：CPU:8GHZ，内存: 2G
实验结论：
注意事项
（1）ReduceTask=0，表示没有Reduce阶段，输出文件个数和Map个数一致。
（2）ReduceTask默认值就是1，所以输出文件个数为一个。
（3）如果数据分布不均匀，就有可能在Reduce阶段产生数据倾斜
（4）ReduceTask数量并不是任意设置，还要考虑业务逻辑需求，有些情况下，需要计算全局汇总结果，就只能有1个ReduceTask。
（5）具体多少个ReduceTask，需要根据集群性能而定。
（6）如果分区数不是1，但是ReduceTask为1，是否执行分区过程。答案是：不执行分区过程。因为在MapTask的源码中，执行分区的前提是先判断ReduceNum个数是否大于1。不大于1肯定不执行。
1.5.4 MapTask & ReduceTask 源码解析
MapTask 源码解析
ReduceTask 源码解析
1.6 Join 应用
1.6.1 Reduce Join
Map 端的主要工作：为来自不同表或文件的key/value 对，打标签以区别不同来源的记录。然后用连接字段作为key，其余部分和新加的标志作为value，最后进行输出。
Reduce 端的主要工作：在Reduce 端以连接字段作为key 的分组已经完成，我们只需要在每一个分组当中将那些来源于不同文件的记录（在Map 阶段已经打标志）分开，最后进行合并就ok 了。
1.6.2 Reduce Join 案例实操
需求
将商品信息表中数据根据商品pid 合并到订单数据表中。最终形式为：
需求分析
代码实现
（1）创建商品和订单合并后的TableBean 类
package com.Tom.mapreduce.reduceJoin;
import org.apache.hadoop.io.Writable;
import java.io.DataInput;
import java.io.DataOutput;
import java.io.IOException;
public class TableBean implements Writable {
private String id; // 订单id
private String pid; // 商品id
private int amount; // 商品数量
private String name; // 商品名称
private String flag; // 标记是什么表 order pd
// 空参构造
public TableBean() {
}
public String getId() {
return id;
}
public void setId(String id) {
this.id = id;
}
public String getPid() {
return pid;
}
public void setPid(String pid) {
this.pid = pid;
}
public int getAmount() {
return amount;
}
public void setAmount(int amount) {
this.amount = amount;
}
public String getName() {
return name;
}
public void setName(String name) {
this.name = name;
}
public String getFlag() {
return flag;
}
public void setFlag(String flag) {
this.flag = flag;
}
@Override
public void write(DataOutput out) throws IOException {
out.writeUTF(id);
out.writeUTF(pid);
out.writeInt(amount);
out.writeUTF(name);
out.writeUTF(flag);
}
@Override
public void readFields(DataInput in) throws IOException {
this.id = in.readUTF();
this.pid = in.readUTF();
this.amount = in.readInt();
this.name = in.readUTF();
this.flag = in.readUTF();
}
@Override
public String toString() {
// id name amount
return id + "\t" + name + "\t" + amount;
}
}
（2）编写 TableMapper类
package com.Tom.mapreduce.reduceJoin;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.InputSplit;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileSplit;
import java.io.IOException;
public class TableMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, TableBean> {
private String fileName;
private Text outK = new Text();
private TableBean outV = new TableBean();
@Override
protected void setup(Context context) throws IOException, InterruptedException {
// 初始化 order pd
FileSplit split = (FileSplit) context.getInputSplit();
fileName = split.getPath().getName();
}
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
// 1 读取一行
String line = value.toString();
// 2 判断是那个文件的
if (fileName.contains("order")) {
// 处理的是订单表
String[] split = line.split("\t");
// 封装k v
outK.set(split[1]);
outV.setId(split[0]);
outV.setPid(split[1]);
outV.setAmount(Integer.parseInt(split[2]));
outV.setName("");
outV.setFlag("order");
} else {
String[] split = line.split("\t");
outK.set(split[0]);
outV.setId("");
outV.setPid(split[0]);
outV.setAmount(0);
outV.setName(split[1]);
outV.setFlag("pd");
}
// 写出
context.write(outK, outV);
}
}
（3）编写 TableReducer类
package com.Tom.mapreduce.reduceJoin;
import org.apache.commons.beanutils.BeanUtils;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import java.io.IOException;
import java.lang.reflect.InvocationTargetException;
import java.util.ArrayList;
public class TableReducer extends Reducer<Text, TableBean, TableBean, NullWritable> {
@Override
protected void reduce(Text key, Iterable<TableBean> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
// 01 1001 1 order
// 01 1004 4 order
// 01 小米 pd
// 准备初始化集合
ArrayList<TableBean> orderBeans = new ArrayList<>();
TableBean pdBean = new TableBean();
// 循环遍历
for (TableBean value : values) {
if ("order".equals(value.getFlag())) {
// 订单表
TableBean tmptableBean = new TableBean();
try {
BeanUtils.copyProperties(tmptableBean, value);
} catch (IllegalAccessException e) {
e.printStackTrace();
} catch (InvocationTargetException e) {
e.printStackTrace();
}
orderBeans.add(tmptableBean);
} else {
// 商品表
try {
BeanUtils.copyProperties(pdBean, value);
} catch (IllegalAccessException e) {
e.printStackTrace();
} catch (InvocationTargetException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
// 循环遍历orderBeans, 赋值pdname
for (TableBean orderBean : orderBeans) {
orderBean.setName(pdBean.getName());
context.write(orderBean, NullWritable.get());
}
}
}
（4）编写 TableDriver类
package com.Tom.mapreduce.reduceJoin;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
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 TableDirver {
public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
Job job = Job.getInstance(new Configuration());
job.setJarByClass(TableDirver.class);
job.setMapperClass(TableMapper.class);
job.setReducerClass(TableReducer.class);
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(TableBean.class);
job.setOutputKeyClass(TableBean.class);
job.setOutputValueClass(NullWritable.class);
FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("E:\\input\\inputtable"));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("E:\\hadoop\\output222"));
boolean b = job.waitForCompletion(true);
System.exit(b ? 0 : 1);
}
}
运行结果
总结
缺点：这种方式中，合并的操作是在Reduce阶段完成， Reduce端的处理压力太大， Map节点的运算负载则很低，资源利用率不高，且在 Reduce阶段极易产生数据倾斜。
解决方案：Map端实现数据合并 。
1.6.4 Map Join 案例实操
需求
将商品信息表中数据根据商品pid 合并到订单数据表中。最终形式为：
需求分析
MapJoin 适用于关联表中有小表的情形。
Map端表合并案例分析（Distributedcache）：
实现代码
（1）先在MapJoinDriver 驱动类中添加缓存文件
package com.Tom.mapreduce.mapJoin;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
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;
import java.net.URI;
import java.net.URISyntaxException;
public class mapJoinDriver {
public static void main(String[] args) throws IOException, URISyntaxException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
// 1 获取job信息
Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf);
// 2 设置加载jar包路径
job.setJarByClass(mapJoinDriver.class);
// 3 关联mapper
job.setMapperClass(mapJoinMapper.class);
// 4 设置Map输出KV类型
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(NullWritable.class);
// 加载缓存数据
job.addCacheFile(new URI("file:///E:/input/tablecache/pd.txt"));
// Map端Join的逻辑不需要Reduce阶段，设置reduceTask数量为0
job.setNumReduceTasks(0);
// 6 设置输入输出路径
FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("E:\\input\\inputtable2"));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("E:\\hadoop\\output888"));
// 7 提交
boolean b = job.waitForCompletion(true);
System.exit(b ? 0 : 1);
}
}
（2）在 MapJoinMapper类中的setup 方法中读取缓存文件
package com.Tom.mapreduce.mapJoin;
import org.apache.commons.lang.StringUtils;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IOUtils;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.net.URI;
import java.util.HashMap;
public class mapJoinMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, NullWritable> {
HashMap<String, String> pdMap = new HashMap<>();
private Text outK = new Text();
@Override
protected void setup(Context context) throws IOException, InterruptedException {
// 获取缓存的文件，并把文件内容封装到计划pd.txt
URI[] cacheFiles = context.getCacheFiles();
FileSystem fs = FileSystem.get(context.getConfiguration());
FSDataInputStream fis = fs.open(new Path(cacheFiles[0]));
// 从流中读取数据
BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(fis, "UTF-8"));
String line;
while (StringUtils.isNotEmpty(line = reader.readLine())) {
// 切割
String[] fields = line.split("\t");
// 赋值
pdMap.put(fields[0], fields[1]);
}
// 关流
IOUtils.closeStream(reader);
}
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
// 处理order.txt
String line = value.toString();
String[] fields = line.split("\t");
// 获取pid
String pname = pdMap.get(fields[1]);
// 获取订单id 和订单数量
// 封装
outK.set(fields[0] + "\t" + pname + "\t" + fields[2]);
context.write(outK, NullWritable.get());
}
}
（3）运行结果
1.7 数据清洗（ETL）
“ETL，是英文Extract-Transform-Load 的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load） 至目的端的过程。ETL 一词较常用在数据仓库，但其对象并不限于数据仓库。
在运行核心业务MapReduce 程序之前，往往要先对数据进行清洗，清理掉不符合用户要求的数据。清理的过程往往只需要运行Mapper 程序，不需要运行Reduce 程序。
需求
去除日志中字段个数小于等于11 的日志。
（1）输入数据
（2）期望输出数据：每行字段长度都大于11。
需求分析
需要在Map 阶段对输入的数据根据规则进行过滤清洗。
实现代码
（1）编写 WebLogMapper类
package com.Tom.mapreduce.etl;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import java.io.IOException;
public class WebLogMapper extends Mapper<LongWritable, Text,Text, NullWritable> {
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
// 1 获取一行
String line = value.toString();
// 2 ETL
boolean result = parselog(line, context);
if(!result){
return;
}
// 3 写出
context.write(value,NullWritable.get());
}
private boolean parselog(String line, Context context){
// 1 切割
// 58.215.204.118 - - [18/Sep/2013:06:51:41 +0000] "-" 400 0 "-" "-"
String[] fields = line.split(" ");
// 2 判断一下日志的长度是否大于11
if (fields.length > 11){
return true;
}else {
return false;
}
}
}
（2）编写 WebLogDriver类
package com.Tom.mapreduce.etl;
import com.huxili.mapreduce.outputformat.LogDriver;
import com.huxili.mapreduce.outputformat.LogMapper;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
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 WebLogDriver {
public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
// 输入输出路径需要根据自己电脑上实际的输入输出路径设置
args = new String[]{
"E:/input/inputlog", "E:/output1"};
// 1 获取job信息
Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf);
// 2 加载jar包
job.setJarByClass(LogDriver.class);
// 3 关联map
job.setMapperClass(WebLogMapper.class);
// 4 设置最终输出类型
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(NullWritable.class);
// 设置reduceTask个数为0
job.setNumReduceTasks(0);
// 设置输入和输出路径
FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
// 6 提交
boolean b = job.waitForCompletion(true);
System.exit(b ? 0 : 1);
}
}
（3）运行结果
1.8 MapReduce开发总结
输入数据接口： InputFormat
（1）默认使用的实现类是： TextInputFormat
（2）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。
（3）CombineTextInputFormat可以把多个小文件合并成一个切片处理，提高处理效率。
逻辑处理接口： Mapper
用户根据业务需求实现其中三个方法：map() setup() cleanup ()
Partitioner分区
（1）有默认实现 HashPartitioner，逻辑是根据 key的哈希值和 numReduces来返回一个
分区号；key.hashCode()&Integer.MAXVALUE % numReduces
（2）如果业务上有特别的需求，可以自定义分区。
Comparable排序
（1）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。
（2）部分排序：对最终输出的每一个文件进行内部排序。
（3）全排序：对所有数据进行排序，通常只有一个 Reduce。
（4）二次排序：排序的条件有两个。
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。
逻辑处理接口： Reducer
用户根据业务需求实现其中三个方法：reduce() setup() cleanup ()
输出数据接口： OutputFormat
（1）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。
（2）用户还可以自定义 OutputFormat。
2 Hadoop 数据压缩
2.1 概述
压缩的好处和坏处
压缩的优点：以减少磁盘 IO、减少磁盘存储空间。
压缩的缺点 ：增加 CPU开销。
压缩原则
（1）运算密集型的 Job，少用压缩
（2）IO密集型的 Job，多用压缩
2.2 MR支持的压缩编码
（1）压缩算法对比介绍
| 压缩格式 | Hadoop自带？ | 算法 | 文件扩展名 | 是否可切片 | 换成压缩格式后，原来的程序是否需要修改 |
|---|---|---|---|---|---|
| DEFLATE | 是，直接使用 | DEFLATE | .deflate | 否 | 和文本处理一样，不需要修改 |
| Gzip | 是，直接使用 | DEFLATE | .gz | 否 | 和文本处理一样，不需要修改 |
| bzip2 | 是，直接使用 | bzip2 | .bz2 | 是 | 和文本处理一样，不需要修改 |
| LZO | 否，需要安装 | LZO | .lzo | 是 | 需要建索引，还需要指定输入格式 |
| Snappy | 是，直接使用 | Snappy | .snappy | 否 | 和文本处理一样，不需要修改 |
（2）压缩性能的比较
链接：http://google.github.io/snappy/
2.3 压缩方式选择
压缩方式选择时重点考虑：压缩 /解压缩速度、压缩率（压缩后存储大小）、压缩后是否可以支持切片 。
Gzip压缩
优点：压缩率比较高
缺点：不支持Split，压缩 /解压速度一般
Bzip2压缩
优点：压缩率高，支持Split
缺点：压缩/解压速度慢。
Lzo压缩
优点：压缩/解压速度比较快；支持Split
缺点：压缩率一般，想支持切片需要额外创建索引 。
Snappy压缩
优点：压缩和解压缩速度快；
缺点：不支持Split；压缩率一般；
压缩位置选择
压缩可以在MapReduce 作用的任意阶段启用。
2.4 压缩参数配置
（1）为了支持多种压缩/解压缩算法，Hadoop 引入了编码/解码器
（2）要在Hadoop 中启用压缩，可以配置如下参数
2.5 压缩实操案例
即使你的MapReduce的输入输出文件都是未压缩的文件，你仍然可以对 Map任务的中间结果输出做压缩，因为它要写在硬盘并且通过网络传输到 Reduce节点，对其压缩可以提高很多性能，这些工作只要设置两个属性即可，我们来看下代码怎么设置 。
（1）编写 Mapper类
package com.Tom.mapreduce.compress;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import java.io.IOException;
/**
* KEYIN, map阶段输入的key的类型：LongWritable
* VALUEIN, map阶段的value类型：Text
* KEYOUT, map阶段输出的Key类型：Text
* VALUEOUT, map阶段输出的value类型：IntWritable
*/
public class WordCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
private Text outK = new Text();
private IntWritable outV = new IntWritable(1);
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
// 1 获取1行
// hello hello
String line = value.toString();
// 2 切割
// hello
// hello
String[] words = line.split(" ");
// 3 循环写出
for (String word : words) {
// 封装outK
outK.set(word);
// 写出
context.write(outK, outV);
}
}
}
（2）编写 Reducer类
package com.Tom.mapreduce.compress;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import java.io.IOException;
/**
* KEYIN, reduce阶段输入的key的类型：Text
* VALUEIN, reduce阶段的value类型：IntWritable
* KEYOUT, reduce阶段输出的Key类型：Text
* VALUEOUT, reduce阶段输出的value类型：IntWritable
*/
public class WordCountReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
private IntWritable outV = new IntWritable();
@Override
protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
int sum = 0;
// hello, (1, 1)
// 累加
for (IntWritable value : values) {
sum += value.get();
}
outV.set(sum);
// 写出
context.write(key, outV);
}
}
（3）编写 Driver类
package com.Tom.mapreduce.compress;
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.io.compress.*;
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 WordCountDriver {
public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
// 1 获取job
Configuration conf = new Configuration();
// 开启map端输出压缩
conf.setBoolean("mapreduce.map.output.compress",true);
// 设置map端输出压缩方式
conf.setClass("mapreduce.map.output.compress.codec", BZip2Codec.class, CompressionCodec.class);
Job job = Job.getInstance(conf);
// 2 设置jar包路径
job.setJarByClass(WordCountDriver.class);
// 3 关联mapper和reducer
job.setMapperClass(WordCountMapper.class);
job.setReducerClass(WordCountReducer.class);
// 4 设置map输出的kv类型
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
// 5 设置最终输出的kv类型
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
// 6 设置输入路径和输出路径
FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("E:\\input\\inputword"));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("E:\\hadoop\\output333"));
// 设置reduce端输出压缩开启
FileOutputFormat.setCompressOutput(job,true);
// 设置压缩的方式
// FileOutputFormat.setOutputCompressorClass(job,BZip2Codec.class);
//FileOutputFormat.setOutputCompressorClass(job, GzipCodec.class);
FileOutputFormat.setOutputCompressorClass(job, DefaultCodec.class);
// 7 提交job
boolean result = job.waitForCompletion(true);
System.exit(result ? 0 : 1);
}
}
（4）采样不同压缩方式得到的结果
参考：
https://www.bilibili.com/video/BV1Qp4y1n7ENspm_id_from=333.788.b_636f6d6d656e74.7