Hadoop——MapReduce（概述）

第一章 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。

3）高容错性
MapReduce设计的初衷就是使程序能够部署在廉价的PC机器上，这就要求它具有很高的容错性。比如其中一台机器挂了，它可以把上面的计算任务转移到另外一个节点上运行，不至于这个任务运行失败，而且这个过程不需要人工参与，而完全是由Hadoop内部完成的。

4）适合PB级以上海量数据的离线处理
可以实现上千台服务器集群并发工作，提供数据处理能力。

1.2.2 缺点

1）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。

2）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。

3）不擅长DAG（有向无环图）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

（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

一个完整的MapReduce程序在分布式运行时有三类实例进程：

• MrAppMaster：负责整个程序的过程调度及状态协调。
• MapTask：负责Map阶段的整个数据处理流程。
• ReduceTask：负责Reduce阶段的整个数据处理流程。

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

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

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

1.8.1 本地测试

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

atguigu atguigu
ss ss
cls cls
jiao
banzhang
xue
hadoop

（2）期望输出数据

atguigu    2
banzhang    1
cls    2
hadoop    1
jiao    1
ss    2
xue    1

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）创建maven工程，MapReduceDemo
（2）在pom.xml文件中添加如下依赖

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
        <artifactId>hadoop-client</artifactId>
        <version>3.1.3</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>junit</groupId>
        <artifactId>junit</artifactId>
        <version>4.12</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.slf4j</groupId>
        <artifactId>slf4j-log4j12</artifactId>
        <version>1.7.30</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）创建包名：com.atguigu.mapreduce.wordcount

4）编写程序
（1）编写Mapper类

/**
 * KEYIN, map阶段输入的key的类型：LongWritable
 * VALUEIN,map阶段输入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 获取一行
        // atguigu atguigu
        String line = value.toString();

        // 2 切割
        // atguigu
        // atguigu
        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

/**
 * KEYIN, reduce阶段输入的key的类型：Text
 * VALUEIN,reduce阶段输入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;
        // atguigu, (1,1)
        // 累加
        for (IntWritable value : values) {
            sum += value.get();
        }

        outV.set(sum);

        // 写出
        context.write(key,outV);
    }
}

（3）编写Driver驱动类

public class WordCountDriver {

    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);

//        job.setNumReduceTasks(2);

        // 6 设置输入路径和输出路径
        FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("D:\\input\\inputword"));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("D:\\hadoop\\output2222"));

        // 7 提交job
        boolean result = job.waitForCompletion(true);

        System.exit(result ? 0 : 1);
    }
}

5）本地测试
（1）需要首先配置好HADOOP_HOME变量以及Windows运行依赖
（2）在IDEA/Eclipse上运行程序

1.8.2 提交到集群测试

集群上测试
（1）用maven打jar包，需要添加的打包插件依赖

<build>
    <plugins>
        <plugin>
            <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
            <version>3.6.1</version>
            <configuration>
                <source>1.8</source>
                <target>1.8</target>
            </configuration>
        </plugin>
        <plugin>
            <artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId>
            <configuration>
                <descriptorRefs>
                    <descriptorRef>jar-with-dependencies</descriptorRef>
                </descriptorRefs>
            </configuration>
            <executions>
                <execution>
                    <id>make-assembly</id>
                    <phase>package</phase>
                    <goals>
                        <goal>single</goal>
                    </goals>
                </execution>
            </executions>
        </plugin>
    </plugins>
</build>

注意：如果工程上显示红叉。在项目上右键->maven->Reimport刷新即可。
（2）将程序打成jar包

（3）修改不带依赖的jar包名称为wc.jar，并拷贝该jar包到Hadoop集群的/opt/module/hadoop-3.1.3路径。
（4）启动Hadoop集群

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]sbin/start-dfs.sh
[atguigu@hadoop103 hadoop-3.1.3]$ sbin/start-yarn.sh

（5）执行WordCount程序

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop jar  wc.jar
 com.atguigu.mapreduce.wordcount.WordCountDriver /user/atguigu/input /user/atguigu/output

第二章 Hadoop序列化

2.1 序列化概述

1）什么是序列化

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。

2）为什么要序列化
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一台计算机。 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。

3）为什么不用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自己开发了一套序列化机制（Writable）。

4）Hadoop序列化特点：
（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）互操作：支持多语言的交互

2.2 自定义bean对象实现序列化接口（Writable）

在企业开发中往往常用的基本序列化类型不能满足所有需求，比如在Hadoop框架内部传递一个bean对象，那么该对象就需要实现序列化接口。
具体实现bean对象序列化步骤如下7步。
（1）必须实现Writable接口
（2）反序列化时，需要反射调用空参构造函数，所以必须有空参构造

public FlowBean() {
    super();
}

 （3）重写序列化方法

@Override
public void write(DataOutput out) throws IOException {
    out.writeLong(upFlow);
    out.writeLong(downFlow);
    out.writeLong(sumFlow);
}

（4）重写反序列化方法

@Override
public void readFields(DataInput in) throws IOException {
    upFlow = in.readLong();
    downFlow = in.readLong();
    sumFlow = in.readLong();
}

（5）注意反序列化的顺序和序列化的顺序完全一致
（6）要想把结果显示在文件中，需要重写toString()，可用"\t"分开，方便后续用。
（7）如果需要将自定义的bean放在key中传输，则还需要实现Comparable接口，因为MapReduce框中的Shuffle过程要求对key必须能排序。详见后面排序案例。

@Override
public int compareTo(FlowBean o) {
    // 倒序排列，从大到小
    return this.sumFlow > o.getSumFlow() ? -1 : 1;
}

2.3 序列化案例实操   

1）需求

统计每一个手机号耗费的总上行流量、总下行流量、总流量

（1）输入数据

1    13736230513    192.196.100.1    www.atguigu.com    2481    24681    200
2    13846544121    192.196.100.2            264    0    200
3     13956435636    192.196.100.3            132    1512    200
4     13966251146    192.168.100.1            240    0    404
5     18271575951    192.168.100.2    www.atguigu.com    1527    2106    200
6     84188413       192.168.100.3    www.atguigu.com    4116    1432    200
7     13590439668    192.168.100.4            1116    954    200
8     15910133277    192.168.100.5    www.hao123.com    3156    2936    200
9     13729199489    192.168.100.6            240    0    200
10     13630577991    192.168.100.7    www.shouhu.com    6960    690    200
11     15043685818    192.168.100.8    www.baidu.com    3659    3538    200
12     15959002129    192.168.100.9    www.atguigu.com    1938    180    500
13     13560439638    192.168.100.10            918    4938    200
14     13470253144    192.168.100.11            180    180    200
15     13682846555    192.168.100.12    www.qq.com    1938    2910    200
16     13992314666    192.168.100.13    www.gaga.com    3008    3720    200
17     13509468723    192.168.100.14    www.qinghua.com    7335    110349    404
18     18390173782    192.168.100.15    www.sogou.com    9531    2412    200
19     13975057813    192.168.100.16    www.baidu.com    11058    48243    200
20     13768778790    192.168.100.17            120    120    200
21     13568436656    192.168.100.18    www.alibaba.com    2481    24681    200
22     13568436656    192.168.100.19            1116    954    200

（2）输入数据格式：

7 13560436666120.196.100.991116 954200

id手机号码网络ip上行流量  下行流量     网络状态码

（3）期望输出数据格式

13560436666 1116      954 2070

手机号码    上行流量        下行流量总流量

2）需求分析

3）编写MapReduce程序

（1）编写流量统计的Bean对象

//1 继承Writable接口
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

    //2 提供无参构造
    public FlowBean() {
    }

    //3 提供三个参数的getter和setter方法
    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;
    }

    //4 实现序列化和反序列化方法,注意顺序一定要保持一致
    @Override
    public void write(DataOutput dataOutput) throws IOException {
        dataOutput.writeLong(upFlow);
        dataOutput.writeLong(downFlow);
        dataOutput.writeLong(sumFlow);
    }

    @Override
    public void readFields(DataInput dataInput) throws IOException {
        this.upFlow = dataInput.readLong();
        this.downFlow = dataInput.readLong();
        this.sumFlow = dataInput.readLong();
    }

    //5 重写ToString
    @Override
    public String toString() {
        return upFlow + "\t" + downFlow + "\t" + sumFlow;
    }
}

（2）编写Mapper类

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 获取一行数据,转成字符串
                String line = value.toString();
        //2 切割数据
                String[] split = line.split("\t");
        //3 抓取我们需要的数据:手机号,上行流量,下行流量
                String phone = split[1];
        String up = split[split.length - 3];
        String down = split[split.length - 2];

        //4 封装outK outV
        outK.set(phone);
        outV.setUpFlow(Long.parseLong(up));
        outV.setDownFlow(Long.parseLong(down));
        outV.setSumFlow();

        //5 写出outK outV
        context.write(outK, outV);
    }
}

（3）编写Reducer类

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 {

        long totalUp = 0;
        long totalDown = 0;

        //1 遍历values,将其中的上行流量,下行流量分别累加
                for (FlowBean flowBean : values) {
            totalUp += flowBean.getUpFlow();
            totalDown += flowBean.getDownFlow();
        }

        //2 封装outKV
        outV.setUpFlow(totalUp);
        outV.setDownFlow(totalDown);
        outV.setSumFlow();

        //3 写出outK outV
        context.write(key,outV);
    }
}

（4）编写Driver驱动类

 

public class FlowDriver {
    public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {

        //1 获取job对象
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf);

        //2 关联本Driver类
        job.setJarByClass(FlowDriver.class);

        //3 关联Mapper和Reducer
        job.setMapperClass(FlowMapper.class);
        job.setReducerClass(FlowReducer.class);
        
       //4 设置Map端输出KV类型
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(FlowBean.class);
        
        //5 设置程序最终输出的KV类型
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(FlowBean.class);
        
        //6 设置程序的输入输出路径
        FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("D:\\inputflow"));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("D:\\flowoutput"));
        
        //7 提交Job
        boolean b = job.waitForCompletion(true);
        System.exit(b ? 0 : 1);
    }
}