[Hadoop in Action] 第1章 Hadoop简介
- 编写可扩展、分布式的数据密集型程序和基础知识
- 理解Hadoop和MapReduce
- 编写和运行一个基本的MapReduce程序
- 方便——Hadoop运行在由一般商用机器构成的大型集群上,或者云计算服务之上;
- 健壮——Hadoop致力于在一般商用硬件上运行,其架构假设硬件会频繁地出现失效;
- 可扩展——Hadoop通过增加集群节点,可以线性地扩展以处理更大的数据集;
- 简单——Hadoop运行用户快速编写出高效的并行代码。
- 用向外扩展代替向上扩展——扩展商用关系型数据库的代价会更加昂贵的
- 用键/值对代替关系表——Hadoop使用键/值对作为基本数据单元,可足够灵活地处理较少结构化的数据类型
- 用函数式编程(MapReduce)代替声明式查询(SQL)——在MapReduce中,实际的数据处理步骤是由你指定的,很类似于SQL引擎的一个执行计划
- 用离线处理代替在线处理——Hadoop是专为离线处理和大规模数据分析而设计的,并不适合那种对几个记录随机读写的在线事务处理模式
- 存储文件到许多计算机上(第一阶段)
- 编写一个基于磁盘的散列表,使得处理不受内存容量限制
- 划分来自第一阶段的中间数据(即wordcount)
- 洗牌这些分区到第二阶段中合适的计算机上
- 应用的输入必须组织为一个键/值对的列表list(<k1,v1>);
- 含有键/值对的列表被拆分,进而通过调用mapper的map函数对每个单独的键/值对<k1,v1>进行处理;
- 所有mapper的输出被聚合到一个包含<k2,v2>对的巨大列表中;
- 每个reducer分别处理每个被聚合起来的<k2,list(v2)>,并输出<k3,v3>。
- Linux操作系统
- JDK1.6以上运行环境
- Hadoop操作环境
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()); //(1)使用空格进行分词
while (itr.hasMoreTokens()) {
word.set(itr.nextToken()); //(2)把Token放入Text对象中
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); //(3)输出每个Token的统计结果
}
} 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> [<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);
for (int i = 0; i < otherArgs.length - 1; ++i) {
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[i]));
}
FileOutputFormat.setOutputPath(job,
new Path(otherArgs[otherArgs.length - 1]));
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}
}
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