mapreduce实例

文章目录 一.MapReduce简介 1.1 MapReduce特点 扩展性强 使用起来比较简单 高容错性 1.2 MapReduce适用场景 二.MapReduce工作原理（重要） 2.1 MapReduce编程规范 Mapper Reducer Driver 2.2 MapReduce程序执行过程中的两个主要步骤 2.3 MapReduce的三类进程及其作用 2.4 MapReduce程序工作流程分析（重要） 2.4.1 MapReduce的数据切片机制及MapTask并行度 数据切片与MapTask并行度并行度的关系 数据块及数据切片 MapReduce的数据切片机制 默认切片方式 小文件数据切片方式 虚拟存储过程： 切片过程： 2.4.2 MapReduce对输入数据文件的初步处理 TextInputFormat KeyValueTextInputFormat NLineInputFormat 自定义InputFormat 2.4.3 Map阶段 Read操作： Map操作： Collect操作： Spill操作： Combine操作： 2.4.4 Reduce阶段 Copy操作： Merge操作： Sort操作： Reduce操作： 2.4.5 Shuffle机制 三.MapReduce中的序列化 3.1 Hadoop序列化特点 3.2 Hadoop中使用序列化 一

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> MapReduce: 超大机群上的简单数据处理 摘要 MapReduce是一个编程模型,和处理,产生大数据集的相关实现.用户指定一个 map函数处理一个key/value对,从而产生中间的key/value对集.然后再指定一个reduce函数合并所有的具有相同中间key的中间 value.下面将列举许多可以用这个模型来表示的现实世界的工作. 以这种方式写的程序能自动的在大规模的普通机器上实现并行化.这个运行时系统关心这些细节:分割输入数据,在机群上的调度,机器的错误处理,管理机器之间必要的通信.这样就可以让那些没有并行分布式处理系统经验的程序员利用大量分布式系统的资源. 我们的MapReduce实现运行在规模可以灵活调整的由普通机器组成的机群上,一个典 型的MapReduce计算处理几千台机器上的以TB计算的数据.程序员发现这个系统非常好用:已经实现了数以百计的MapReduce程序,每天在 Google的机群上都有1000多个MapReduce程序在执行. 1. 介绍 在过去的5年里,作者和Google的许多人已经实现了数以百计的为专门目的而写的计算 来处理大量的原始数据,比如,爬行的文档,Web请求日志,等等.为了计算各种类型的派生数据,比如,倒排索引,Web文档的图结构的各种表示,每个主机

原理 MapReduce 提供了表连接操作其中包括 Map 端 join 、 Reduce 端 join 还有单表连接，现在我们要讨论的是 Map 端 join ， Map 端 join 是指数据到达 map 处理函数之前进行合并的，效率要远远高于 Reduce 端 join ，因为 Reduce 端 join 是把所有的数据都经过 Shuffle ，非常消耗资源。 1.Map 端 join 的使用场景：一张表数据十分小、一张表数据很大。 Map 端 join 是针对以上场景进行的优化：将小表中的数据全部加载到内存，按关键字建立索引。大表中的数据作为 map 的输入，对 map() 函数每一对 <key,value> 输入，都能够方便地和已加载到内存的小数据进行连接。把连接结果按 key 输出，经过 shuffle 阶段， reduce 端得到的就是已经按 key 分组并且连接好了的数据。 为了支持文件的复制， Hadoop 提供了一个类 DistributedCache ，使用该类的方法如下： （ 1 ）用户使用静态方法 DistributedCache.addCacheFile() 指定要复制的文件，它的参数是文件的 URI （如果是 HDFS 上的文件，可以这样： hdfs://namenode:9000/home/XXX/file ，其中 9000 是自己配置的

MapReduce分布式计算框架 MapReduce是谷歌开发的分布式计算框架。MapReduce需用户指定Map和Reduce两个函数具体操作内容。现实世界大多数计算操作都可以基于该操作完成。 Map&&Reduce操作 Map MapReduce按照记录读取文件，针对每条记录执行Map操作，将记录转化为KeyValues形式保存到中间文件中（根据Key的哈希值映射到指定文件中，文件如何分割根据partition函数） Reduce Reduce 读取中间文件，将相同Key的多个Values合并成到一个Value中。 MapReduce计算框架结构： MapReduce 首先将输入文件划分成M份放入到worker中，每个worker中都有一份代码的副本 其中一份副本作为master，其他worker被master分配工作。设定M个map任务以及R个reduce任务。master选择空闲的worker分配map任务或者reduce任务 分配map任务的worker，将输入文件的内容利用map函数将其解析为key-value，放入到内存中。 与此同时，内存中key-value pair分为R个文件写入到磁盘中。将文件地址传给master。 reduce worker收到文件地址后，利用远程过程调用（RPC）读取所有中间文件，根据key值对文件排序（相同key的pair组成一起）

hadoop(三) 1.对MapReduce的认识   MapReduce是运行在yarn上面的一个分布式运算框架,它是用来解决海量的分布式运算的.对于MapReduce来说,我们可以把它分成两部分来看: Map:负责分,就是把复杂的任务分解为若干个"简单的任务"即 把数据或者计算的规模相对于任务要大大的缩小 会把任务分配到存放到所需数据的节点上面运行(也就是就近原则) 这些任务可以并行计算 Reduce:负责对map阶段的汇总 1.1 MapReduce的设计思想   mapreduce的核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带的默认组件整合成一个完整的分布式运算程序,并运行在一个hadoop集群上面. Hadoop MapReduce构建思想体现在下面的几个方面 对大数据处理采取分而治之   对相互间不具有计算依赖关系的大数据，实现并行最自然的办法就是采取分而治之的策略。并行计算的第一个重要问题是如何划分计算任务或者计算数据以 便对划分的子任务或数据块同时进行计算。不可分拆的计算任务或相互间有依赖 关系的数据无法进行并行计算！ 构建抽象模型: Map和Reduce MapReduce 借鉴了函数式语言中的思想，用 Map 和 Reduce 两个函数提供了 高层的并行编程抽象模型。 Map: 对一组数据元素进行某种重复式的处理； Reduce: 对 Map

为什么需要MapReduce 进行分析数据，计算方便和复用性强；而且是文件级别的 进程包括三个 mrappmaster：负责整个程序管理 maptask：负责map阶段的整个过程 reducemask：负责reduce阶段的整个过程 为什么需要把jar包上传到集群上？ 因为不止一个节点需要用到jar包，放到本地不能够被使用，因此放到集群上， namenode会告诉需要的节点，jar包所在位置 hadoop解决问题？ 主要解决，海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。 Hadoop三大发行版本？ 三大发行版本: Apache、Cloudera、Hortonworks Apache版本最原始（最基础）的版本，对于入门学习最好。 Cloudera在大型互联网企业中用的较多。主要为CDH Hortonworks文档较好。 Hadoop的优势 1、高可靠2、高扩展性3、高效性4、高容错性 Hadoop组成 1）Hadoop HDFS：一个高可靠、高吞吐量的分布式文件系统。 2）Hadoop MapReduce：一个分布式的离线并行计算框架。 3）Hadoop YARN：作业调度与集群资源管理的框架。 4）Hadoop Common：支持其他模块的工具模块。 yarn架构 1）ResourceManager(rm)、2）NodeManager(nm)、3）ApplicationMaster、4

1. MapReduce概述： 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 优点 MapReduce易于编程 它简单的实现- -些接口，就可以完成一一个分布式程序，这个分布式程序可 以份布到大量廉价的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。 缺点 1.不擅长实时计算 MapReduce无法像MySQL- -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

程序使用的测试文本数据 ： Dear River Dear River Bear Spark Car Dear Car Bear Car Dear Car River Car Spark Spark Dear Spark 1编写主要类 （1）Maper类 首先是自定义的Maper类代码 public class WordCountMap extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> { public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException { //fields:代表着文本一行的的数据: dear bear river String[] words = value.toString().split("\t"); for (String word : words) { // 每个单词出现１次，作为中间结果输出 context.write(new Text(word), new IntWritable(1)); } } }      这个Map类是一个泛型类型，它有四个形参类型，分别指定map()函数的输入键、输入值、输出键和输出值的类型。 LongWritable

资源相关参数 /*在MapReduce 应用程序中配置就可以生效*/ (1) mapreduce.map.memory.mb: 一个 Map Task 可使用的内存上限（单位 :MB ），默认为 1024 。如果 Map Task 实际使用的资源量超过该值，则会被强制杀死。 (2) mapreduce.reduce.memory.mb: 一个 Reduce Task 可使用的资源上限（单位 :MB ），默认为 1024 。如果 Reduce Task 实际使用的资源量超过该值，则会被强制杀死。 (3) mapreduce.map.cpu.vcores : 每个 Maptask 可用的最多 cpu core 数目 , 默认值 : 1 (4) mapreduce.reduce.cpu.vcores : 每个 Reducetask 可用最多 cpu core 数目默认值 : 1 (5) mapreduce.map.java.opts: Map Task 的 JVM 参数，你可以在此配置默认的 java heap size 等参数, 例如：“-Xmx1024m -verbose:gc -Xloggc:/tmp/@taskid@.gc” （ @taskid@ 会被 Hadoop 框架自动换为相应的 taskid ） , 默认值 : “” (6) mapreduce.reduce.java

一 hadoop 简介 1 Hadoop 整体框架 Hadoop 由HDFS 、MapReduce、HBASE、hive 和zookeeper 等成员组成，其中最 基础最重要的元素是底层用于存储集群中所有存储节点文件的文件系统HDFS 来 执行MapReduce 程序的MapReduce 引擎 1 pig 是一个基于Hadoop 的大规模数据分析平台，pig 为复杂的海量数据并行计 算提供了一个简单的操作和编程接口 2 hive 是基于Hadoop 的一个工具，提供完整的SQL 查询，可以将sql 语句转换 为MapReduce （映射）任务进行执行 3 zookeeper：高效的，可扩展的协调系统，存储和协调关键共享状态 4 HBASE 是一个开源的，基于列存储模型的分布式数据库 5 hdfs 是一个分布式文件系统，具有高容错的特点，适合于那些超大数据集的应 用程序， 6 MapReduce 是一种编程模式，用于大规模数据集的并行计算 2 hadoop 集群部署结构 3 hadoop 核心设计 1 HDFS 是一个高度容错性的分布式文件系统，可以被广泛的部署于廉价的PC 上，他以流式访问模式访问应用程序的数据，这样可以提高系统的数据吞吐量，因而非常适合用于具有超大数据集的应用程序中 HDFS 架构采用主从架构，一个HDFS 集群应该包含一个namenode