大数据技术之Hadoop之MapReduce（1）——MapReduce概述

第1章 MapReduce概述

1.1 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。

1.2 MapReduce优缺点

1.2.1 优点

1. 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。
2. 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。

1.2.2 缺点

3. 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。
4. 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。
5. 不擅长DAG（有向图）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。

1.3 MapReduce核心思想

MapReduce核心编程思想，如图:

1. 分布式的运算程序往往需要分成至少2个阶段。
2. 第一个阶段的MapTask并发实例，完全并行运行，互不相干。
3. 第二个阶段的ReduceTask并发实例互不相干，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。
   总结：分析WordCount数据流走向深入理解MapReduce核心思想。

1.4 MapReduce进程

1.5 官方WordCount源码

采用反编译工具反编译源码，发现WordCount案例有Map类、Reduce类和驱动类。且数据的类型是Hadoop自身封装的序列化类型。

1.6 常用数据序列化类型

表中常用的数据类型对应的Hadoop数据序列化类型

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

1.7 MapReduce编程规范

用户编写的程序分成三个部分：Mapper、Reducer和Driver。

1.8 WordCount案例实操

1．需求

在给定的文本文件中统计输出每一个单词出现的总次数
（1）输入数据
写date.txt文本：

zhangsan  lisi  wanger  maizi
xiangming zhangsan  wanger  lisi
xiaoha mazi zhangsan

（2）期望输出数据

lisi	2
maizi	1
mazi	1
wanger	2
xiangming	1
xiaoha	1
zhangsan	3

2．需求分析

按照MapReduce编程规范，分别编写Mapper，Reducer，Driver

3．环境准备

（1）用IDEA创建maven工程
（2）在pom.xml文件中添加如下依赖

<dependencies>
        <dependency>
            <groupId>junit</groupId>
            <artifactId>junit</artifactId>
            <version>4.12</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-client</artifactId>
            <version>3.1.2</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-common</artifactId>
            <version>3.1.2</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-hdfs</artifactId>
            <version>3.1.2</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-yarn-common</artifactId>
            <version>3.1.2</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-yarn-client</artifactId>
            <version>3.1.2</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-yarn-server-resourcemanager</artifactId>
            <version>3.1.2</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-mapreduce-client-core</artifactId>
            <version>3.1.2</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-mapreduce-client-jobclient</artifactId>
            <version>3.1.2</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-mapreduce-client-common</artifactId>
            <version>3.1.2</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>net.minidev</groupId>
            <artifactId>json-smart</artifactId>
            <version>2.3</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
            <artifactId>log4j-core</artifactId>
            <version>2.12.1</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.anarres.lzo</groupId>
            <artifactId>lzo-hadoop</artifactId>
            <version>1.0.6</version>
        </dependency>
    </dependencies>

（3）在项目的src/main/resources目录下，新建一个文件，命名为“log4j.properties”，在文件中填入。

log4j.rootLogger=INFO, stdout
log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n
log4j.appender.logfile=org.apache.log4j.FileAppender
log4j.appender.logfile.File=target/spring.log
log4j.appender.logfile.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.logfile.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n

4．编写程序

（1）编写Mapper类

package com.zhangyong.mapreduce;

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;

/**
 * @Author zhangyong
 * @Date 2020/3/4 16:35
 * @Version 1.0
 * Mapper类 计算量
 * 泛型一：程序读取数据的偏移量
 * 泛型二：读到的内容
 * 泛型三：输出结果的类型
 * 泛型四：输出结果的内容
 */
public class WordCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {

    @Override
    /**
     * key:偏移量
     * value：读取到的内容
     * context：上下文
     */
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        System.out.println (key.get () + " " + value.toString ());
        String line = value.toString ();
        String[] split = line.split ("\\W+");
        for (String s : split) {
            context.write (new Text (s), new IntWritable (1));
        }
    }
}

（2）编写Reducer类

package com.zhangyong.mapreduce;

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

import java.io.IOException;

/**
 * @Author zhangyong
 * @Date 2020/3/4 16:35
 * @Version 1.0
 * Reducer类 统计量
 * 泛型一：Map传递过来的结果的类型
 * 泛型二： Map传递过来的结果的内容
 * 泛型三：输出结果的类型
 * 泛型四：输出结果的内容
 */
public class WordCountReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        System.out.println (key + " : " + values);
        int sum = 0;
        for (IntWritable value : values) {
            sum += value.get ();
        }
        context.write (key, new IntWritable (sum));
    }
}

（3）编写Driver驱动类

package com.zhangyong.mapreduce;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
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.input.TextInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;

import java.io.IOException;


/**
 * @Author zhangyong
 * @Date 2020/3/4 16:35
 * @Version 1.0
 * Driver类 Hadoop入口程序
 */
public class WordCountDriver {
    public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
        Configuration cfg = new Configuration ();
        //设置本地模式运行（即使项目类路径下core-site.xml文件，依然采用本地模式）
        cfg.set ("mapreduce.framework.name", "local");
        cfg.set ("fs.defaultFS", "file:///");

        Job job = Job.getInstance (cfg);

        job.setJarByClass (WordCountDriver.class);

        //下面两行是默认值，可以省略
        job.setInputFormatClass (TextInputFormat.class);
        job.setOutputFormatClass (TextOutputFormat.class);

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

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

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

        //判断输出的路径是否存在，存在就删除
        Path out = new Path ("src/resources/output");
        FileSystem fs = FileSystem.get (cfg);
        if (fs.exists (out)) {
            fs.delete (out, true);
        }
        //设置待分析的文件夹路径
        FileInputFormat.addInputPath (job, new Path ("src/resources/input"));
        FileOutputFormat.setOutputPath (job, new Path ("src/resources/output"));

        boolean b = job.waitForCompletion (true);
    }
}

5．项目结构目录

6．本地测试

（1）需要配置本地的java1.8环境和Hadoop3.1.2环境
（2）在Idea上运行程序

运行完成会在output生成文件

7．集群测试