大数据之Hadoop分布式计算框架MapReduce

这里写目录标题

一、MapReduce概述

Hadoop MapReduce 是一个分布式计算框架，用于编写批处理应用程序。编写好的程序可以提交到Hadoop集群上用于并行处理大规模的数据集。
MapReduce 作业通过将输入的数据集拆分为独立的块，这些块由 map 以并行的方式处理，框架对 map的输出进行排序，然后输入到reduce 中。
MapReduce 框架专门用于 <key，value> 键值对处理，它将作业的输入视为一组 <key，value> 对，并生成一组<key，value> 对作为输出。
输入和输出的 key 和 value 都必须实现Writable 接口。

(input) <k1, v1> -> map -> <k2, v2> -> combine -> <k2, v2> -> reduce -> <k3, v3> (output)

二、MapReduce编程模型简述

在这里插入图片描述

input : 读取文本文件；
splitting : 将文件按照行进行拆分，此时得到的 K1 行数，V1 表示对应行的文本内容；
mapping : 并行将每一行按照空格进行拆分，拆分得到的 List(K2,V2)，其中 K2 代表每一个单词，由于是做词频统计，所以V2 的值为 1，代表出现 1 次；
shuffling：由于 Mapping 操作可能是在不同的机器上并行处理的，所以需要通过 shuffling 将相同 key值的数据分发到同一个节点上去合并，这样才能统计出最终的结果，此时得到 K2 为每一个单词，List(V2) 为可迭代集合，V2 就是 Mapping 中的 V2；
Reducing : 这里的案例是统计单词出现的总次数，所以 Reducing 对 List(V2) 进行归约求和操作，最终输出。

MapReduce 编程模型中 splitting 和 shuffing 操作都是由框架实现的，需要我们自己编程实现的只有 mapping 和 reducing，这也就是 MapReduce 这个称呼的来源。

三、MapReduce词频统计案例

2.1 项目简介

这里给出一个经典的词频统计的案例：统计如下样本数据中每个单词出现的次数。

Spark	HBase
Hive	Flink	Storm	Hadoop	HBase	Spark
Flink
HBase	Storm
HBase	Hadoop	Hive	Flink
HBase	Flink	Hive	Storm
Hive	Flink	Hadoop
HBase	Hive
Hadoop	Spark	HBase	Storm
HBase	Hadoop	Hive	Flink
HBase	Flink	Hive	Storm
Hive	Flink	Hadoop
HBase	Hive

为方便大家开发，我在项目源码中放置了一个工具类 WordCountDataUtils，用于模拟产生词频统计的样本，生成的文件支持输出到本地或者直接写到 HDFS 上。

2.2 项目依赖
想要进行 MapReduce 编程，需要导入 hadoop-client 依赖：

<dependency>
    <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
    <artifactId>hadoop-client</artifactId>
    <version>${
    
    hadoop.version}</version>
</dependency>

2.3 WordCountMapper
将每行数据按照指定分隔符进行拆分。这里需要注意在 MapReduce 中必须使用 Hadoop 定义的类型，因为 Hadoop 预定义的类型都是可序列化，可比较的，所有类型均实现了 WritableComparable 接口。

public class WordCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
    
    

    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, 
                                                                      InterruptedException {
    
    
        String[] words = value.toString().split("\t");
        for (String word : words) {
    
    
            context.write(new Text(word), new IntWritable(1));
        }
    }

}

WordCountMapper 对应下图的 Mapping 操作：
在这里插入图片描述

WordCountMapper 继承自 Mapper 类，这是一个泛型类，定义如下：

WordCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable>

public class Mapper<KEYIN, VALUEIN, KEYOUT, VALUEOUT> {
    
    
   ......
}

KEYIN : mapping 输入 key 的类型，即每行的偏移量 (每行第一个字符在整个文本中的位置)，Long 类型，对应
Hadoop 中的 LongWritable 类型；
VALUEIN : mapping 输入 value 的类型，即每行数据；String 类型，对应 Hadoop 中 Text 类型；
KEYOUT ：mapping 输出的 key 的类型，即每个单词；String 类型，对应 Hadoop 中 Text 类型；
VALUEOUT：mapping 输出 value 的类型，即每个单词出现的次数；这里用 int 类型，对应 IntWritable
类型。

2.4 WordCountReducer

在 Reduce 中进行单词出现次数的统计：

public class WordCountReducer 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 value : values) {
    
    
            count += value.get();
        }
        context.write(key, new IntWritable(count));
    }
}

如下图，shuffling 的输出是 reduce 的输入。这里的 key 是每个单词，values 是一个可迭代的数据类型，类似 (1,1,1,…)。
在这里插入图片描述

2.4 WordCountApp

组装 MapReduce 作业，并提交到服务器运行，代码如下：

/**
 * 组装作业 并提交到集群运行
 */
public class WordCountApp {
    
    


    // 这里为了直观显示参数 使用了硬编码，实际开发中可以通过外部传参
    private static final String HDFS_URL = "hdfs://192.168.0.107:8020";
    private static final String HADOOP_USER_NAME = "root";

    public static void main(String[] args) throws Exception {
    
    

        //  文件输入路径和输出路径由外部传参指定
        if (args.length < 2) {
    
    
            System.out.println("Input and output paths are necessary!");
            return;
        }

        // 需要指明 hadoop 用户名，否则在 HDFS 上创建目录时可能会抛出权限不足的异常
        System.setProperty("HADOOP_USER_NAME", HADOOP_USER_NAME);

        Configuration configuration = new Configuration();
        // 指明 HDFS 的地址
        configuration.set("fs.defaultFS", HDFS_URL);

        // 创建一个 Job
        Job job = Job.getInstance(configuration);

        // 设置运行的主类
        job.setJarByClass(WordCountApp.class);

        // 设置 Mapper 和 Reducer
        job.setMapperClass(WordCountMapper.class);
        job.setReducerClass(WordCountReducer.class);

  		// 设置Combiner（自行选择）
        job.setCombinerClass(WordCountReducer.class);
        // 设置自定义分区规则（自行选择）
        job.setPartitionerClass(CustomPartitioner.class);

        // 设置 Mapper 输出 key 和 value 的类型
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);

        // 设置 Reducer 输出 key 和 value 的类型
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

        // 如果输出目录已经存在，则必须先删除，否则重复运行程序时会抛出异常
        FileSystem fileSystem = FileSystem.get(new URI(HDFS_URL), configuration, HADOOP_USER_NAME);
        Path outputPath = new Path(args[1]);
        if (fileSystem.exists(outputPath)) {
    
    
            fileSystem.delete(outputPath, true);
        }

        // 设置作业输入文件和输出文件的路径
        FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, outputPath);

        // 将作业提交到群集并等待它完成，参数设置为 true 代表打印显示对应的进度
        boolean result = job.waitForCompletion(true);

        // 关闭之前创建的 fileSystem
        fileSystem.close();

        // 根据作业结果,终止当前运行的 Java 虚拟机,退出程序
        System.exit(result ? 0 : -1);

    }
}

需要注意的是：如果不设置 Mapper 操作的输出类型，则程序默认它和 Reducer 操作输出的类型相同。

2.5 提交到服务器运行

在实际开发中，可以在本机配置 hadoop 开发环境，直接在 IDE 中启动进行测试。这里主要介绍一下打包提交到服务器运行。由于本项目没有使用除 Hadoop 外的第三方依赖，直接打包即可：

mvn clean package

使用以下命令提交作业：

hadoop jar /usr/appjar/hadoop-word-count-1.0.jar \
com.heibaiying.WordCountApp \
/wordcount/input.txt /wordcount/output/WordCountApp

作业完成后查看 HDFS 上生成目录：

# 查看目录
hadoop fs -ls /wordcount/output/WordCountApp

# 查看统计结果
hadoop fs -cat /wordcount/output/WordCountApp/part-r-00000

在这里插入图片描述

四、词频统计案例进阶之Combiner

3.1 代码实现
想要使用 combiner 功能只要在组装作业时，添加下面一行代码即可：

// 设置 Combiner
job.setCombinerClass(WordCountReducer.class);

3.2 执行结果
加入 combiner 后统计结果是不会有变化的，但是可以从打印的日志看出 combiner 的效果：

没有加入 combiner 的打印日志：
在这里插入图片描述

加入 combiner 后的打印日志如下：
在这里插入图片描述

这里我们只有一个输入文件并且小于 128M，所以只有一个 Map 进行处理。可以看到经过 combiner 后，records 由 3519 降低为 6(样本中单词种类就只有 6 种)，在这个用例中 combiner 就能极大地降低需要传输的数据量。

五、词频统计案例进阶之Partitioner

4.1 默认的Partitioner

这里假设有个需求：将不同单词的统计结果输出到不同文件。这种需求实际上比较常见，比如统计产品的销量时，需要将结果按照产品种类进行拆分。要实现这个功能，就需要用到自定义 Partitioner。

这里先介绍下 MapReduce 默认的分类规则：在构建 job 时候，如果不指定，默认的使用的是 HashPartitioner：对 key 值进行哈希散列并对 numReduceTasks 取余。其实现如下：

public class HashPartitioner<K, V> extends Partitioner<K, V> {
    
    

  public int getPartition(K key, V value,
                          int numReduceTasks) {
    
    
    return (key.hashCode() & Integer.MAX_VALUE) % numReduceTasks;
  }

}

4.2 自定义Partitioner

这里我们继承 Partitioner 自定义分类规则，这里按照单词进行分类：

public class CustomPartitioner extends Partitioner<Text, IntWritable> {
    
    

    public int getPartition(Text text, IntWritable intWritable, int numPartitions) {
    
    
        return WordCountDataUtils.WORD_LIST.indexOf(text.toString());
    }
}

在构建 job 时候指定使用我们自己的分类规则，并设置 reduce 的个数：

// 设置自定义分区规则
job.setPartitionerClass(CustomPartitioner.class);
// 设置 reduce 个数
job.setNumReduceTasks(WordCountDataUtils.WORD_LIST.size());

4.3 执行结果

执行结果如下，分别生成 6 个文件，每个文件中为对应单词的统计结果：
在这里插入图片描述

六、案例二介绍

参考链接

链接作者是将文本内容清洗后，手动上传到Hdfs平台上，然后进行分析，导入到hive数据库进行整理合并，再利用sqoop工具导入到mysql，然后使用ssm框架返回给前端页面展示。

其实可以自动化优化：

本文的代码可以实现文本内容清洗自动上传到HDFS平台
分析结果就是执行liunx命令，可以使用runtime类执行脚本
利用代码读取目录的内容，并将结果数据导入到hive数据库
再就是hive到数据到mysql
再就是ssm框架页面展示数据

也不知道是否可行，网上大都是手动处理的，我这里提供思路，网友们自行实现。
利用java代码将hive表的数据导入到mysql