wordcount打包在集群上运行+hadoop序列化+MapReduce并行度决定机制

1、wordcount打包在集群上运行

点击idea右侧的mavenproject

成功之后：

 然后重命名为1.jar上传到我们的linux集群中

 

 之后在linux中运行刚刚上传的jar文件

 

之后就会成功运行了。

 2、hadoop序列化

首先神魔是序列化：

序列化就是把内存中的对象，转换成字节序列(或其他数据传输协议)以便于存储到磁盘(持久化)和网络传输。
反序列化就是将收到字节序列(或其他数据传输协议)或者是磁盘的持久化数据，转换成内存中的对象。

为神魔要进行序列化：

一般来说， “活的" 对象只生存在内存里，关机断电就没有了。而且“活的”对象只能由本地的进程使用，不能被发送到网络.上的另外-台计算机。 然而序列化可以存储“活的"对象，可以将“活的”对象发送到远程计算机。

为神魔不用java的序列化：

Java的序列化是一个重量级序列化框架 (Serializable) ,一个对象被序列化后,会附带很多额外的信息(各种校验信息，Header, 继承体系等)，不便于 在网络中高效传输。所以，Hadoop自己开发了 -套序列化机制(Writable) 。

Hadoop序列化的特点：

(1)紧凑:高效使用存储空间。
(2)快速:读写数据的额外开销小。
(3)可扩展:随着通信协议的升级而可升级.
(4)互操作:支持多语言的交互

本次代码的目标是：

统计每一个手机号耗费的总上行流量、下行流量、总流量

原始的数据是这样的：

 代码如下：

FlowBean.java

package flow;

import org.apache.hadoop.io.Writable;

import java.io.DataInput;
import java.io.DataOutput;
import java.io.IOException;

public class FlowBean implements Writable {
    private long upFlow;
    private long downFlow;
    private long sumFlow;
    //准备一个空参构造器
    public FlowBean()
    {}
    public void set(long upFlow,long downFlow)
    {
        this.downFlow=downFlow;
        this.upFlow=upFlow;
        this.sumFlow=upFlow+downFlow;
    }
    @Override
    public String toString()
    {
        return upFlow+"	"+downFlow+"	"+sumFlow;
    }
    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;
    }
    //序列化方法
    //提供数据的出口
    public void write(DataOutput dataOutput) throws IOException {
        dataOutput.writeLong(upFlow);
        dataOutput.writeLong(downFlow);
        dataOutput.writeLong(sumFlow);

    }
   //反序列化方法
    //框架提供的数据来源
    public void readFields(DataInput dataInput) throws IOException {
        upFlow=dataInput.readLong();
        downFlow=dataInput.readLong();
        sumFlow=dataInput.readLong();
    }
    //这两个方法里面的内容顺序要一样uds，
}

FlowMapper.java

package flow;
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;
public class FlowMapper extends Mapper<LongWritable,Text,Text,FlowBean> {
    private Text phone=new Text();
    private FlowBean flow=new FlowBean();
    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        String[] files=value.toString().split("	");
        phone.set(files[1]);
        Long upFlow=Long.parseLong(files[files.length-3]);
        Long downFlow=Long.parseLong(files[files.length-2]);
        flow.set(upFlow,downFlow);
        context.write(phone,flow);


    }
}

FlowReduce.java

package flow;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
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 sumFlow=new FlowBean();

    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable<FlowBean> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        long sumUpFlow=0;
        long sumDownFLow=0;
        for(FlowBean value:values)
        {
            sumUpFlow+=value.getUpFlow();
            sumDownFLow+=value.getDownFlow();
        }
        sumFlow.set(sumUpFlow,sumDownFLow);
        context.write(key,sumFlow);
    }
}

FlowDriver.java

package flow;
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.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;

import java.io.IOException;
public class FlowDriver {
    public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
        //1、获取job实例
        Job job=Job.getInstance(new Configuration());
        //2、设置类路径
        job.setJarByClass(FlowDriver.class);
        //3、设置Mapper和Reducer
        job.setMapperClass(FlowMapper.class);
        job.setReducerClass(FlowReducer.class);
        //4、设置输入输入输出类型
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(FlowBean.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(FlowBean.class);
        //5、设置输入输出路径
        FileInputFormat.setInputPaths(job,new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path(args[1]));
        //6、进行提交
        boolean b=job.waitForCompletion(true);
        System.exit(b ? 0:1);
    }
}

运行成功代表是：

运行之后的数据：

3、MapReduce框架原理（并行度决定机制 ）

mapreduce的数据流。