• Hadoop MapReduce执行过程实例分析

    1.MapReduce是如何执行任务的？
    2.Mapper任务是怎样的一个过程？
    3.Reduce是如何执行任务的？
    4.键值对是如何编号的？
    5.实例，如何计算没见最高气温？

    分析MapReduce执行过程    
        MapReduce运行的时候，会通过Mapper运行的任务读取HDFS中的数据文件，然后调用自己的方法，处理数据，最后输出。Reducer任务会接收Mapper任务输出的数据，作为自己的输入数据，调用自己的方法，最后输出到HDFS的文件中。整个流程如图：
    1.png 

    Mapper任务的执行过程详解
        每个Mapper任务是一个java进程，它会读取HDFS中的文件，解析成很多的键值对，经过我们覆盖的map方法处理后，转换为很多的键值对再输出。整个Mapper任务的处理过程又可以分为以下几个阶段，如图所示。
    1.png 

    在上图中，把Mapper任务的运行过程分为六个阶段。

    • 第一阶段是把输入文件按照一定的标准分片(InputSplit)，每个输入片的大小是固定的。默认情况下，输入片(InputSplit)的大小与数据块(Block)的大小是相同的。如果数据块(Block)的大小是默认值64MB，输入文件有两个，一个是32MB，一个是72MB。那么小的文件是一个输入片，大文件会分为两个数据块，那么是两个输入片。一共产生三个输入片。每一个输入片由一个Mapper进程处理。这里的三个输入片，会有三个Mapper进程处理。
    • 第二阶段是对输入片中的记录按照一定的规则解析成键值对。有个默认规则是把每一行文本内容解析成键值对。“键”是每一行的起始位置(单位是字节)，“值”是本行的文本内容。
    • 第三阶段是调用Mapper类中的map方法。第二阶段中解析出来的每一个键值对，调用一次map方法。如果有1000个键值对，就会调用1000次map方法。每一次调用map方法会输出零个或者多个键值对。
    • 第四阶段是按照一定的规则对第三阶段输出的键值对进行分区。比较是基于键进行的。比如我们的键表示省份(如北京、上海、山东等)，那么就可以按照不同省份进行分区，同一个省份的键值对划分到一个区中。默认是只有一个区。分区的数量就是Reducer任务运行的数量。默认只有一个Reducer任务。
    • 第五阶段是对每个分区中的键值对进行排序。首先，按照键进行排序，对于键相同的键值对，按照值进行排序。比如三个键值对<2,2>、<1,3>、<2,1>，键和值分别是整数。那么排序后的结果是<1,3>、<2,1>、<2,2>。如果有第六阶段，那么进入第六阶段；如果没有，直接输出到本地的linux文件中。
    • 第六阶段是对数据进行归约处理，也就是reduce处理。键相等的键值对会调用一次reduce方法。经过这一阶段，数据量会减少。归约后的数据输出到本地的linxu文件中。本阶段默认是没有的，需要用户自己增加这一阶段的代码。

    Reducer任务的执行过程详解
       每个Reducer任务是一个java进程。Reducer任务接收Mapper任务的输出，归约处理后写入到HDFS中，可以分为如下图所示的几个阶段。
    1.png 

    • 第一阶段是Reducer任务会主动从Mapper任务复制其输出的键值对。Mapper任务可能会有很多，因此Reducer会复制多个Mapper的输出。
    • 第二阶段是把复制到Reducer本地数据，全部进行合并，即把分散的数据合并成一个大的数据。再对合并后的数据排序。
    • 第三阶段是对排序后的键值对调用reduce方法。键相等的键值对调用一次reduce方法，每次调用会产生零个或者多个键值对。最后把这些输出的键值对写入到HDFS文件中。

    在整个MapReduce程序的开发过程中，我们最大的工作量是覆盖map函数和覆盖reduce函数。
    键值对的编号
       在对Mapper任务、Reducer任务的分析过程中，会看到很多阶段都出现了键值对，读者容易混淆，所以这里对键值对进行编号，方便大家理解键值对的变化情况，如下图所示。
    1.png 
    在上图中，对于Mapper任务输入的键值对，定义为key1和value1。在map方法中处理后，输出的键值对，定义为key2和value2。reduce方法接收key2和value2，处理后，输出key3和value3。在下文讨论键值对时，可能把key1和value1简写为<k1,v1>，key2和value2简写为<k2,v2>，key3和value3简写为<k3,v3>。
    以上内容来自：http://www.superwu.cn/2013/08/21/530/

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    例子：求每年最高气温
    在HDFS中的根目录下有以下文件格式： /input.txt

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    2007010812
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    2010010114
    2010010216
    2010010317
    2010010410
    2010010506
    2015010649
    2015010722
    2015010812
    2015010999
    2015011023



        比如：2010012325表示在2010年01月23日的气温为25度。现在要求使用MapReduce，计算每一年出现过的最大气温。

        在写代码之前，先确保正确的导入了相关的jar包。我使用的是maven，可以到http://mvnrepository.com去搜索这几个artifactId。
        此程序需要以Hadoop文件作为输入文件，以Hadoop文件作为输出文件，因此需要用到文件系统，于是需要引入hadoop-hdfs包；我们需要向Map-Reduce集群提交任务，需要用到Map-Reduce的客户端，于是需要导入hadoop-mapreduce-client-jobclient包；另外，在处理数据的时候会用到一些hadoop的数据类型例如IntWritable和Text等，因此需要导入hadoop-common包。于是运行此程序所需要的相关依赖有以下几个：

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    <dependency>
        <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
        <artifactId>hadoop-hdfs</artifactId>
        <version>2.4.0</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
        <artifactId>hadoop-mapreduce-client-jobclient</artifactId>
        <version>2.4.0</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
        <artifactId>hadoop-common</artifactId>
        <version>2.4.0</version>
    </dependency>



        包导好了后， 设计代码如下：

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    package com.abc.yarn;
      
    import java.io.IOException;
      
    import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
    import org.apache.hadoop.fs.Path;
    import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
    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;
      
    public class Temperature {
        /**
         * 四个泛型类型分别代表：
         * KeyIn        Mapper的输入数据的Key，这里是每行文字的起始位置（0,11,...）
         * ValueIn      Mapper的输入数据的Value，这里是每行文字
         * KeyOut       Mapper的输出数据的Key，这里是每行文字中的“年份”
         * ValueOut     Mapper的输出数据的Value，这里是每行文字中的“气温”
         */
        static class TempMapper extends
                Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
            @Override
            public void map(LongWritable key, Text value, Context context)
                    throws IOException, InterruptedException {
                // 打印样本: Before Mapper: 0, 2000010115
                System.out.print("Before Mapper: " + key + ", " + value);
                String line = value.toString();
                String year = line.substring(0, 4);
                int temperature = Integer.parseInt(line.substring(8));
                context.write(new Text(year), new IntWritable(temperature));
                // 打印样本: After Mapper:2000, 15
                System.out.println(
                        "======" +
                        "After Mapper:" + new Text(year) + ", " + new IntWritable(temperature));
            }
        }
      
        /**
         * 四个泛型类型分别代表：
         * KeyIn        Reducer的输入数据的Key，这里是每行文字中的“年份”
         * ValueIn      Reducer的输入数据的Value，这里是每行文字中的“气温”
         * KeyOut       Reducer的输出数据的Key，这里是不重复的“年份”
         * ValueOut     Reducer的输出数据的Value，这里是这一年中的“最高气温”
         */
        static class TempReducer extends
                Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
            @Override
            public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,
                    Context context) throws IOException, InterruptedException {
                int maxValue = Integer.MIN_VALUE;
                StringBuffer sb = new StringBuffer();
                //取values的最大值
                for (IntWritable value : values) {
                    maxValue = Math.max(maxValue, value.get());
                    sb.append(value).append(", ");
                }
                // 打印样本： Before Reduce: 2000, 15, 23, 99, 12, 22,
                System.out.print("Before Reduce: " + key + ", " + sb.toString());
                context.write(key, new IntWritable(maxValue));
                // 打印样本： After Reduce: 2000, 99
                System.out.println(
                        "======" +
                        "After Reduce: " + key + ", " + maxValue);
            }
        }
      
        public static void main(String[] args) throws Exception {
            //输入路径
            String dst = "hdfs://localhost:9000/intput.txt";
            //输出路径，必须是不存在的，空文件加也不行。
            String dstOut = "hdfs://localhost:9000/output";
            Configuration hadoopConfig = new Configuration();
              
            hadoopConfig.set("fs.hdfs.impl",
                org.apache.hadoop.hdfs.DistributedFileSystem.class.getName()
            );
            hadoopConfig.set("fs.file.impl",
                org.apache.hadoop.fs.LocalFileSystem.class.getName()
            );
            Job job = new Job(hadoopConfig);
              
            //如果需要打成jar运行，需要下面这句
            //job.setJarByClass(NewMaxTemperature.class);
      
            //job执行作业时输入和输出文件的路径
            FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(dst));
            FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(dstOut));
      
            //指定自定义的Mapper和Reducer作为两个阶段的任务处理类
            job.setMapperClass(TempMapper.class);
            job.setReducerClass(TempReducer.class);
              
            //设置最后输出结果的Key和Value的类型
            job.setOutputKeyClass(Text.class);
            job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
              
            //执行job，直到完成
            job.waitForCompletion(true);
            System.out.println("Finished");
        }
    }



    上面代码中，注意Mapper类的泛型不是java的基本类型，而是Hadoop的数据类型Text、IntWritable。我们可以简单的等价为java的类String、int。
    代码中Mapper类的泛型依次是<k1,v1,k2,v2>。map方法的第二个形参是行文本内容，是我们关心的。核心代码是把行文本内容按照空格拆分，把每行数据中“年”和“气温”提取出来，其中“年”作为新的键，“温度”作为新的值，写入到上下文context中。在这里，因为每一年有多行数据，因此每一行都会输出一个<年份, 气温>键值对。
    下面是控制台打印结果：

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    Before Mapper: 0, 2014010114======After Mapper:2014, 14
    Before Mapper: 11, 2014010216======After Mapper:2014, 16
    Before Mapper: 22, 2014010317======After Mapper:2014, 17
    Before Mapper: 33, 2014010410======After Mapper:2014, 10
    Before Mapper: 44, 2014010506======After Mapper:2014, 6
    Before Mapper: 55, 2012010609======After Mapper:2012, 9
    Before Mapper: 66, 2012010732======After Mapper:2012, 32
    Before Mapper: 77, 2012010812======After Mapper:2012, 12
    Before Mapper: 88, 2012010919======After Mapper:2012, 19
    Before Mapper: 99, 2012011023======After Mapper:2012, 23
    Before Mapper: 110, 2001010116======After Mapper:2001, 16
    Before Mapper: 121, 2001010212======After Mapper:2001, 12
    Before Mapper: 132, 2001010310======After Mapper:2001, 10
    Before Mapper: 143, 2001010411======After Mapper:2001, 11
    Before Mapper: 154, 2001010529======After Mapper:2001, 29
    Before Mapper: 165, 2013010619======After Mapper:2013, 19
    Before Mapper: 176, 2013010722======After Mapper:2013, 22
    Before Mapper: 187, 2013010812======After Mapper:2013, 12
    Before Mapper: 198, 2013010929======After Mapper:2013, 29
    Before Mapper: 209, 2013011023======After Mapper:2013, 23
    Before Mapper: 220, 2008010105======After Mapper:2008, 5
    Before Mapper: 231, 2008010216======After Mapper:2008, 16
    Before Mapper: 242, 2008010337======After Mapper:2008, 37
    Before Mapper: 253, 2008010414======After Mapper:2008, 14
    Before Mapper: 264, 2008010516======After Mapper:2008, 16
    Before Mapper: 275, 2007010619======After Mapper:2007, 19
    Before Mapper: 286, 2007010712======After Mapper:2007, 12
    Before Mapper: 297, 2007010812======After Mapper:2007, 12
    Before Mapper: 308, 2007010999======After Mapper:2007, 99
    Before Mapper: 319, 2007011023======After Mapper:2007, 23
    Before Mapper: 330, 2010010114======After Mapper:2010, 14
    Before Mapper: 341, 2010010216======After Mapper:2010, 16
    Before Mapper: 352, 2010010317======After Mapper:2010, 17
    Before Mapper: 363, 2010010410======After Mapper:2010, 10
    Before Mapper: 374, 2010010506======After Mapper:2010, 6
    Before Mapper: 385, 2015010649======After Mapper:2015, 49
    Before Mapper: 396, 2015010722======After Mapper:2015, 22
    Before Mapper: 407, 2015010812======After Mapper:2015, 12
    Before Mapper: 418, 2015010999======After Mapper:2015, 99
    Before Mapper: 429, 2015011023======After Mapper:2015, 23
    Before Reduce: 2001, 12, 10, 11, 29, 16, ======After Reduce: 2001, 29
    Before Reduce: 2007, 23, 19, 12, 12, 99, ======After Reduce: 2007, 99
    Before Reduce: 2008, 16, 14, 37, 16, 5, ======After Reduce: 2008, 37
    Before Reduce: 2010, 10, 6, 14, 16, 17, ======After Reduce: 2010, 17
    Before Reduce: 2012, 19, 12, 32, 9, 23, ======After Reduce: 2012, 32
    Before Reduce: 2013, 23, 29, 12, 22, 19, ======After Reduce: 2013, 29
    Before Reduce: 2014, 14, 6, 10, 17, 16, ======After Reduce: 2014, 17
    Before Reduce: 2015, 23, 49, 22, 12, 99, ======After Reduce: 2015, 99



        执行结果：

    1.png 

    对分析的验证    
        从打印的日志中可以看出：

    • Mapper的输入数据(k1,v1)格式是：默认的按行分的键值对<0, 2010012325>，<11, 2012010123>...
    • Reducer的输入数据格式是：把相同的键合并后的键值对：<2001, [12, 32, 25...]>，<2007, [20, 34, 30...]>...
    • Reducer的输出数(k3,v3)据格式是：经自己在Reducer中写出的格式：<2001, 32>，<2007, 34>...

        其中，由于输入数据太小，Map过程的第1阶段这里不能证明。但事实上是这样的。
        结论中第一点验证了Map过程的第2阶段：“键”是每一行的起始位置(单位是字节)，“值”是本行的文本内容。
        另外，通过Reduce的几行

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    Before Reduce: 2001, 12, 10, 11, 29, 16, ======After Reduce: 2001, 29
    Before Reduce: 2007, 23, 19, 12, 12, 99, ======After Reduce: 2007, 99
    Before Reduce: 2008, 16, 14, 37, 16, 5, ======After Reduce: 2008, 37
    Before Reduce: 2010, 10, 6, 14, 16, 17, ======After Reduce: 2010, 17
    Before Reduce: 2012, 19, 12, 32, 9, 23, ======After Reduce: 2012, 32
    Before Reduce: 2013, 23, 29, 12, 22, 19, ======After Reduce: 2013, 29
    Before Reduce: 2014, 14, 6, 10, 17, 16, ======After Reduce: 2014, 17
    Before Reduce: 2015, 23, 49, 22, 12, 99, ======After Reduce: 2015, 99



        可以证实Map过程的第4阶段：先分区，然后对每个分区都执行一次Reduce（Map过程第6阶段）。

        对于Mapper的输出，前文中提到：如果没有Reduce过程，Mapper的输出会直接写入文件。于是我们把Reduce方法去掉（注释掉第95行即可）。
        再执行，下面是控制台打印结果： 

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    41
    Before Mapper: 0, 2014010114======After Mapper:2014, 14
    Before Mapper: 11, 2014010216======After Mapper:2014, 16
    Before Mapper: 22, 2014010317======After Mapper:2014, 17
    Before Mapper: 33, 2014010410======After Mapper:2014, 10
    Before Mapper: 44, 2014010506======After Mapper:2014, 6
    Before Mapper: 55, 2012010609======After Mapper:2012, 9
    Before Mapper: 66, 2012010732======After Mapper:2012, 32
    Before Mapper: 77, 2012010812======After Mapper:2012, 12
    Before Mapper: 88, 2012010919======After Mapper:2012, 19
    Before Mapper: 99, 2012011023======After Mapper:2012, 23
    Before Mapper: 110, 2001010116======After Mapper:2001, 16
    Before Mapper: 121, 2001010212======After Mapper:2001, 12
    Before Mapper: 132, 2001010310======After Mapper:2001, 10
    Before Mapper: 143, 2001010411======After Mapper:2001, 11
    Before Mapper: 154, 2001010529======After Mapper:2001, 29
    Before Mapper: 165, 2013010619======After Mapper:2013, 19
    Before Mapper: 176, 2013010722======After Mapper:2013, 22
    Before Mapper: 187, 2013010812======After Mapper:2013, 12
    Before Mapper: 198, 2013010929======After Mapper:2013, 29
    Before Mapper: 209, 2013011023======After Mapper:2013, 23
    Before Mapper: 220, 2008010105======After Mapper:2008, 5
    Before Mapper: 231, 2008010216======After Mapper:2008, 16
    Before Mapper: 242, 2008010337======After Mapper:2008, 37
    Before Mapper: 253, 2008010414======After Mapper:2008, 14
    Before Mapper: 264, 2008010516======After Mapper:2008, 16
    Before Mapper: 275, 2007010619======After Mapper:2007, 19
    Before Mapper: 286, 2007010712======After Mapper:2007, 12
    Before Mapper: 297, 2007010812======After Mapper:2007, 12
    Before Mapper: 308, 2007010999======After Mapper:2007, 99
    Before Mapper: 319, 2007011023======After Mapper:2007, 23
    Before Mapper: 330, 2010010114======After Mapper:2010, 14
    Before Mapper: 341, 2010010216======After Mapper:2010, 16
    Before Mapper: 352, 2010010317======After Mapper:2010, 17
    Before Mapper: 363, 2010010410======After Mapper:2010, 10
    Before Mapper: 374, 2010010506======After Mapper:2010, 6
    Before Mapper: 385, 2015010649======After Mapper:2015, 49
    Before Mapper: 396, 2015010722======After Mapper:2015, 22
    Before Mapper: 407, 2015010812======After Mapper:2015, 12
    Before Mapper: 418, 2015010999======After Mapper:2015, 99
    Before Mapper: 429, 2015011023======After Mapper:2015, 23
    Finished



        再来看看执行结果：

    1.png 
        结果还有很多行，没有截图了。

        由于没有执行Reduce操作，因此这个就是Mapper输出的中间文件的内容了。
        从打印的日志可以看出：


    • Mapper的输出数据(k2, v2)格式是：经自己在Mapper中写出的格式：<2010, 25>，<2012, 23>...

        从这个结果中可以看出，原数据文件中的每一行确实都有一行输出，那么Map过程的第3阶段就证实了。
        从这个结果中还可以看出，“年份”已经不是输入给Mapper的顺序了，这也说明了在Map过程中也按照Key执行了排序操作，即Map过程的第5阶段。
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