Hadoop集群系列7：WordCount运行详解-hadoop flink

1、MapReduce理论简介

1.1 MapReduce编程模型

　　MapReduce采用"分而治之"的思想，把对大规模数据集的操作，分发给一个主节点管理下的各个分节点共同完成，然后通过整合各个节点的中间结果，得到最终结果。简单地说，MapReduce就是"任务的分解与结果的汇总"。

　　在Hadoop中，用于执行MapReduce任务的机器角色有两个：一个是JobTracker；另一个是TaskTracker，JobTracker是用于调度工作的，TaskTracker是用于执行工作的。一个Hadoop集群中只有一台JobTracker。

　　在分布式计算中，MapReduce框架负责处理了并行编程中分布式存储、工作调度、负载均衡、容错均衡、容错处理以及网络通信等复杂问题，把处理过程高度抽象为两个函数：map和reduce，map负责把任务分解成多个任务，reduce负责把分解后多任务处理的结果汇总起来。

　　需要注意的是，用MapReduce来处理的数据集（或任务）必须具备这样的特点：待处理的数据集可以分解成许多小的数据集，而且每一个小数据集都可以完全并行地进行处理。

1.2 MapReduce处理过程

　　在Hadoop中，每个MapReduce任务都被初始化为一个Job，每个Job又可以分为两种阶段：map阶段和reduce阶段。这两个阶段分别用两个函数表示，即map函数和reduce函数。map函数接收一个<key,value>形式的输入，然后同样产生一个<key,value>形式的中间输出，Hadoop函数接收一个如<key,(list of values)>形式的输入，然后对这个value集合进行处理，每个reduce产生0或1个输出，reduce的输出也是<key,value>形式的。

MapReduce处理大数据集的过程

2、运行WordCount程序

　　单词计数是最简单也是最能体现MapReduce思想的程序之一，可以称为MapReduce版"Hello World"，该程序的完整代码可以在Hadoop安装包的"src/examples"目录下找到。单词计数主要完成功能是：统计一系列文本文件中每个单词出现的次数，如下图所示。

2.1 准备工作

　　现在以"hadoop"普通用户登录"Master.Hadoop"服务器。

　　1）创建本地示例文件

　　首先在"/home/hadoop"目录下创建文件夹"file"。

　　接着创建两个文本文件file1.txt和file2.txt，使file1.txt内容为"Hello World"，而file2.txt的内容为"Hello Hadoop"。

　　2）在HDFS上创建输入文件夹

　　3）上传本地file中文件到集群的input目录下

2.2 运行例子

　　1）在集群上运行WordCount程序

　　备注：以input作为输入目录，output目录作为输出目录。

　　已经编译好的WordCount的Jar在"/usr/hadoop"下面，就是"hadoop-examples-1.0.0.jar"，所以在下面执行命令时记得把路径写全了，不然会提示找不到该Jar包。

　　2）MapReduce执行过程显示信息

　　Hadoop命令会启动一个JVM来运行这个MapReduce程序，并自动获得Hadoop的配置，同时把类的路径（及其依赖关系）加入到Hadoop的库中。以上就是Hadoop Job的运行记录，从这里可以看到，这个Job被赋予了一个ID号：job_201202292213_0002，而且得知输入文件有两个（Total input paths to process : 2），同时还可以了解map的输入输出记录（record数及字节数），以及reduce输入输出记录。比如说，在本例中，map的task数量是2个，reduce的task数量是一个。map的输入record数是2个，输出record数是4个等信息。

2.3 查看结果

　　1）查看HDFS上output目录内容

　　从上图中知道生成了三个文件，我们的结果在"part-r-00000"中。

　　2）查看结果输出文件内容

#p#

3、WordCount源码分析

3.1 特别数据类型介绍

　　Hadoop提供了如下内容的数据类型，这些数据类型都实现了WritableComparable接口，以便用这些类型定义的数据可以被序列化进行网络传输和文件存储，以及进行大小比较。

BooleanWritable：标准布尔型数值

ByteWritable：单字节数值

DoubleWritable：双字节数

FloatWritable：浮点数

IntWritable：整型数

LongWritable：长整型数

Text：使用UTF8格式存储的文本

NullWritable：当<key,value>中的key或value为空时使用

3.2 旧的WordCount分析

　　1）源代码程序

package org.apache.hadoop.examples; 
 
import java.io.IOException; 
import java.util.Iterator; 
import java.util.StringTokenizer; 
 
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.mapred.FileInputFormat; 
import org.apache.hadoop.mapred.FileOutputFormat; 
import org.apache.hadoop.mapred.JobClient; 
import org.apache.hadoop.mapred.JobConf; 
import org.apache.hadoop.mapred.MapReduceBase; 
import org.apache.hadoop.mapred.Mapper; 
import org.apache.hadoop.mapred.OutputCollector; 
import org.apache.hadoop.mapred.Reducer; 
import org.apache.hadoop.mapred.Reporter; 
import org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat; 
import org.apache.hadoop.mapred.TextOutputFormat; 
 
public class WordCount { 
 
    public static class Map extends MapReduceBase implements 
            Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> { 
        private final static IntWritable one = new IntWritable(1); 
        private Text word = new Text(); 
 
        public void map(LongWritable key, Text value, 
                OutputCollector<Text, IntWritable> output, Reporter reporter) 
                throws IOException { 
            String line = value.toString(); 
            StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(line); 
            while (tokenizer.hasMoreTokens()) { 
                word.set(tokenizer.nextToken()); 
                output.collect(word, one); 
            } 
        } 
    } 
 
    public static class Reduce extends MapReduceBase implements 
            Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> { 
        public void reduce(Text key, Iterator<IntWritable> values, 
                OutputCollector<Text, IntWritable> output, Reporter reporter) 
                throws IOException { 
            int sum = 0; 
            while (values.hasNext()) { 
                sum += values.next().get(); 
            } 
            output.collect(key, new IntWritable(sum)); 
        } 
    } 
 
    public static void main(String[] args) throws Exception { 
        JobConf conf = new JobConf(WordCount.class); 
        conf.setJobName("wordcount"); 
 
        conf.setOutputKeyClass(Text.class); 
        conf.setOutputValueClass(IntWritable.class); 
 
        conf.setMapperClass(Map.class); 
        conf.setCombinerClass(Reduce.class); 
        conf.setReducerClass(Reduce.class); 
 
        conf.setInputFormat(TextInputFormat.class); 
        conf.setOutputFormat(TextOutputFormat.class); 
 
        FileInputFormat.setInputPaths(conf, new Path(args[0])); 
        FileOutputFormat.setOutputPath(conf, new Path(args[1])); 
 
        JobClient.runJob(conf); 
    } 
}

　　3）主方法Main分析

public static void main(String[] args) throws Exception { 
    JobConf conf = new JobConf(WordCount.class); 
    conf.setJobName("wordcount"); 
 
    conf.setOutputKeyClass(Text.class); 
    conf.setOutputValueClass(IntWritable.class); 
 
    conf.setMapperClass(Map.class); 
    conf.setCombinerClass(Reduce.class); 
    conf.setReducerClass(Reduce.class); 
 
    conf.setInputFormat(TextInputFormat.class); 
    conf.setOutputFormat(TextOutputFormat.class); 
 
    FileInputFormat.setInputPaths(conf, new Path(args[0])); 
    FileOutputFormat.setOutputPath(conf, new Path(args[1])); 
 
    JobClient.runJob(conf); 
}

　　首先讲解一下Job的初始化过程。main函数调用Jobconf类来对MapReduce Job进行初始化，然后调用setJobName()方法命名这个Job。对Job进行合理的命名有助于更快地找到Job，以便在JobTracker和Tasktracker的页面中对其进行监视。

JobConf conf = new JobConf(WordCount. class ); conf.setJobName("wordcount" );

　　接着设置Job输出结果<key,value>的中key和value数据类型，因为结果是<单词,个数>，所以key设置为"Text"类型，相当于Java中String类型。Value设置为"IntWritable"，相当于Java中的int类型。

conf.setOutputKeyClass(Text.class );

conf.setOutputValueClass(IntWritable.class );

　　然后设置Job处理的Map（拆分）、Combiner（中间结果合并）以及Reduce（合并）的相关处理类。这里用Reduce类来进行Map产生的中间结果合并，避免给网络数据传输产生压力。

conf.setMapperClass(Map.class );

conf.setCombinerClass(Reduce.class );

conf.setReducerClass(Reduce.class );

　　接着就是调用setInputPath()和setOutputPath()设置输入输出路径。

conf.setInputFormat(TextInputFormat.class );

conf.setOutputFormat(TextOutputFormat.class );

　　（1）InputFormat和InputSplit

　　InputSplit是Hadoop定义的用来传送给每个单独的map的数据，InputSplit存储的并非数据本身，而是一个分片长度和一个记录数据位置的数组。生成InputSplit的方法可以通过InputFormat()来设置。

　　当数据传送给map时，map会将输入分片传送到InputFormat，InputFormat则调用方法getRecordReader()生成RecordReader，RecordReader再通过creatKey()、creatValue()方法创建可供map处理的<key,value>对。简而言之，InputFormat()方法是用来生成可供map处理的<key,value>对的。

　　Hadoop预定义了多种方法将不同类型的输入数据转化为map能够处理的<key,value>对，它们都继承自InputFormat，分别是：

InputFormat 
 
    | 
 
    |---BaileyBorweinPlouffe.BbpInputFormat 
 
    |---ComposableInputFormat 
 
    |---CompositeInputFormat 
 
    |---DBInputFormat 
 
    |---DistSum.Machine.AbstractInputFormat 
 
    |---FileInputFormat 
 
        |---CombineFileInputFormat 
 
        |---KeyValueTextInputFormat 
 
        |---NLineInputFormat 
 
        |---SequenceFileInputFormat 
 
        |---TeraInputFormat 
 
        |---TextInputFormat

　　其中TextInputFormat是Hadoop默认的输入方法，在TextInputFormat中，每个文件（或其一部分）都会单独地作为map的输入，而这个是继承自FileInputFormat的。之后，每行数据都会生成一条记录，每条记录则表示成<key,value>形式：

key值是每个数据的记录在数据分片中字节偏移量，数据类型是LongWritable；

value值是每行的内容，数据类型是Text。

　　（2）OutputFormat

　　每一种输入格式都有一种输出格式与其对应。默认的输出格式是TextOutputFormat，这种输出方式与输入类似，会将每条记录以一行的形式存入文本文件。不过，它的键和值可以是任意形式的，因为程序内容会调用toString()方法将键和值转换为String类型再输出。

　　3）Map类中map方法分析

public static class Map extends MapReduceBase implements 
        Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> { 
    private final static IntWritable one = new IntWritable(1); 
    private Text word = new Text(); 
 
    public void map(LongWritable key, Text value, 
            OutputCollector<Text, IntWritable> output, Reporter reporter) 
            throws IOException { 
        String line = value.toString(); 
        StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(line); 
        while (tokenizer.hasMoreTokens()) { 
            word.set(tokenizer.nextToken()); 
            output.collect(word, one); 
        } 
    } 
}

　　Map类继承自MapReduceBase，并且它实现了Mapper接口，此接口是一个规范类型，它有4种形式的参数，分别用来指定map的输入key值类型、输入value值类型、输出key值类型和输出value值类型。在本例中，因为使用的是TextInputFormat，它的输出key值是LongWritable类型，输出value值是Text类型，所以map的输入类型为<LongWritable,Text>。在本例中需要输出<word,1>这样的形式，因此输出的key值类型是Text，输出的value值类型是IntWritable。

　　实现此接口类还需要实现map方法，map方法会具体负责对输入进行操作，在本例中，map方法对输入的行以空格为单位进行切分，然后使用OutputCollect收集输出的<word,1>。

　　4）Reduce类中reduce方法分析

public static class Reduce extends MapReduceBase implements 
        Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> { 
    public void reduce(Text key, Iterator<IntWritable> values, 
            OutputCollector<Text, IntWritable> output, Reporter reporter) 
            throws IOException { 
        int sum = 0; 
        while (values.hasNext()) { 
            sum += values.next().get(); 
        } 
        output.collect(key, new IntWritable(sum)); 
    } 
}

　　Reduce类也是继承自MapReduceBase的，需要实现Reducer接口。Reduce类以map的输出作为输入，因此Reduce的输入类型是<Text，Intwritable>。而Reduce的输出是单词和它的数目，因此，它的输出类型是<Text,IntWritable>。Reduce类也要实现reduce方法，在此方法中，reduce函数将输入的key值作为输出的key值，然后将获得多个value值加起来，作为输出的值。

3.3 新的WordCount分析

　　1）源代码程序

package org.apache.hadoop.examples; 
import java.io.IOException; 
import java.util.StringTokenizer; 
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.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; 
import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser; 
public class WordCount { 
　　public static class TokenizerMapper 
　　　　　　extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{ 
　　　　　　private final static IntWritable one = new IntWritable(1); 
　　　　　　private Text word = new Text(); 
　　　　　　public void map(Object key, Text value, Context context) 
　　　　　　　　throws IOException, InterruptedException { 
　　　　　　　　StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString()); 
　　　　　　　　while (itr.hasMoreTokens()) { 
　　　　　　　　word.set(itr.nextToken()); 
　　　　　　　　context.write(word, one); 
　　　　　　} 
　　　　} 
　　} 
　　public static class IntSumReducer 
　　　　　　extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> { 
　　　　　　private IntWritable result = new IntWritable(); 
　　　　　　public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,Context context) 
　　　　　　　　　　 throws IOException, InterruptedException { 
　　　　　　　　int sum = 0; 
　　　　　　　　for (IntWritable val : values) { 
　　　　　　　　　　　sum += val.get(); 
　　　　　　　　} 
　　　　　　result.set(sum); 
　　　　　　context.write(key, result); 
　　　　} 
　　} 
　　public static void main(String[] args) throws Exception { 
　　　　Configuration conf = new Configuration(); 
　　　　String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs(); 
　　　　if (otherArgs.length != 2) { 
　　　　　　System.err.println("Usage: wordcount <in> <out>"); 
　　　　　　System.exit(2); 
　　　　} 
　　　　Job job = new Job(conf, "word count"); 
　　　　job.setJarByClass(WordCount.class); 
　　　　job.setMapperClass(TokenizerMapper.class); 
　　　　job.setCombinerClass(IntSumReducer.class); 
　　　　job.setReducerClass(IntSumReducer.class); 
　　　　job.setOutputKeyClass(Text.class); 
　　　　job.setOutputValueClass(IntWritable.class); 
　　　　FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0])); 
　　　　FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1])); 
　　　　System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1); 
} 
}

　 1）Map过程

public static class TokenizerMapper

　　extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{

　　private final static IntWritable one = new IntWritable(1);

　　private Text word = new Text();

　　public void map(Object key, Text value, Context context)

　　　　throws IOException, InterruptedException {

　　　　StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());

　　　　while (itr.hasMoreTokens()) {

　　　　　　word.set(itr.nextToken());

　　　　　　context.write(word, one);

　　}

}

　　Map过程需要继承org.apache.hadoop.mapreduce包中Mapper类，并重写其map方法。通过在map方法中添加两句把key值和value值输出到控制台的代码，可以发现map方法中value值存储的是文本文件中的一行（以回车符为行结束标记），而key值为该行的首字母相对于文本文件的首地址的偏移量。然后StringTokenizer类将每一行拆分成为一个个的单词，并将<word,1>作为map方法的结果输出，其余的工作都交有MapReduce框架处理。

2）Reduce过程

public static class IntSumReducer

　　extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> {

　　private IntWritable result = new IntWritable();

　　public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,Context context)

　　　　 throws IOException, InterruptedException {

　　　　int sum = 0;

　　　　for (IntWritable val : values) {

　　　　　　sum += val.get();

　　　　}

　　　　result.set(sum);

　　　　context.write(key, result);

　　}

}

　　Reduce过程需要继承org.apache.hadoop.mapreduce包中Reducer类，并重写其reduce方法。Map过程输出<key,values>中key为单个单词，而values是对应单词的计数值所组成的列表，Map的输出就是Reduce的输入，所以reduce方法只要遍历values并求和，即可得到某个单词的总次数。

3）执行MapReduce任务

public static void main(String[] args) throws Exception { 
　　Configuration conf = new Configuration(); 
　　String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs(); 
　　if (otherArgs.length != 2) { 
　　　　System.err.println("Usage: wordcount <in> <out>"); 
　　　　System.exit(2); 
　　} 
　　Job job = new Job(conf, "word count"); 
　　job.setJarByClass(WordCount.class); 
　　job.setMapperClass(TokenizerMapper.class); 
　　job.setCombinerClass(IntSumReducer.class); 
　　job.setReducerClass(IntSumReducer.class); 
　　job.setOutputKeyClass(Text.class); 
　　job.setOutputValueClass(IntWritable.class); 
　　FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0])); 
　　FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1])); 
　　System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1); 
}

　　在MapReduce中，由Job对象负责管理和运行一个计算任务，并通过Job的一些方法对任务的参数进行相关的设置。此处设置了使用TokenizerMapper完成Map过程中的处理和使用IntSumReducer完成Combine和Reduce过程中的处理。还设置了Map过程和Reduce过程的输出类型：key的类型为Text，value的类型为IntWritable。任务的输出和输入路径则由命令行参数指定，并由FileInputFormat和FileOutputFormat分别设定。完成相应任务的参数设定后，即可调用job.waitForCompletion()方法执行任务。

4、WordCount处理过程

　　本节将对WordCount进行更详细的讲解。详细执行步骤如下：

　　1）将文件拆分成splits，由于测试用的文件较小，所以每个文件为一个split，并将文件按行分割形成<key,value>对，如图4-1所示。这一步由MapReduce框架自动完成，其中偏移量（即key值）包括了回车所占的字符数（Windows和Linux环境会不同）。

图4-1 分割过程

　　2）将分割好的<key,value>对交给用户定义的map方法进行处理，生成新的<key,value>对，如图4-2所示。

图4-2 执行map方法

　　3）得到map方法输出的<key,value>对后，Mapper会将它们按照key值进行排序，并执行Combine过程，将key至相同value值累加，得到Mapper的最终输出结果。如图4-3所示。

图4-3 Map端排序及Combine过程

　　4）Reducer先对从Mapper接收的数据进行排序，再交由用户自定义的reduce方法进行处理，得到新的<key,value>对，并作为WordCount的输出结果，如图4-4所示。

图4-4 Reduce端排序及输出结果

5、MapReduce新旧改变

　　Hadoop最新版本的MapReduce Release 0.20.0的API包括了一个全新的Mapreduce JAVA API，有时候也称为上下文对象。

　　新的API类型上不兼容以前的API，所以，以前的应用程序需要重写才能使新的API发挥其作用。

　　新的API和旧的API之间有下面几个明显的区别。

新的API倾向于使用抽象类，而不是接口，因为这更容易扩展。例如，你可以添加一个方法(用默认的实现)到一个抽象类而不需修改类之前的实现方法。在新的API中，Mapper和Reducer是抽象类。

新的API是在org.apache.hadoop.mapreduce包(和子包)中的。之前版本的API则是放在org.apache.hadoop.mapred中的。

新的API广泛使用context object(上下文对象)，并允许用户代码与MapReduce系统进行通信。例如，MapContext基本上充当着JobConf的OutputCollector和Reporter的角色。

新的API同时支持"推"和"拉"式的迭代。在这两个新老API中，键/值记录对被推mapper中，但除此之外，新的API允许把记录从map()方法中拉出，这也适用于reducer。"拉"式的一个有用的例子是分批处理记录，而不是一个接一个。

新的API统一了配置。旧的API有一个特殊的JobConf对象用于作业配置，这是一个对于Hadoop通常的Configuration对象的扩展。在新的API中，这种区别没有了，所以作业配置通过Configuration来完成。作业控制的执行由Job类来负责，而不是JobClient，它在新的API中已经荡然无存。

原文链接：http://www.cnblogs.com/xia520pi/archive/2012/05/16/2504205.html

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