MapReduce编程job概念原理

　　在Hadoop中，每个MapReduce任务都被初始化为一个job,每个job又可分为两个阶段:map阶段和reduce阶段。这两个阶段分别用两个函数来表示。Map函数接收一个<key,value>形式的输入，然后同样产生一个<ey,value>形式的中间输出，Hadoop会负责将所有具有相同中间key值的value集合在一起传递给reduce函数，reduce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。

　　

简易代码：

public static class Map extends MapReduceBase implments Mapper<LongWritable,Text,Text,IntWritable>{
    //设置常量1，用来形成<word,1>形式的输出
    private fianll static IntWritable one = new IntWritable(1)
    private Text word = new Text();

public void map(LongWritable key,Text value,OutputCollector<Text,output,Reporter reporter) throws IOException{
   //hadoop执行map函数时为是一行一行的读取数据处理，有多少行，就会执行多少次map函数
    String line = value.toString();
    //进行单词的分割，可以多传入进行分割的参数
    StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(line);
    //遍历单词
    while(tokenizer.hasMoreTokens()){
       //往Text中写入<word,1>
        word.set(tokenizer.nextToken());
        output.collect(word,one);
    }
    }
}
//需要注意的是，reduce将相同key值(这里是word)的value值收集起来，形成<word,list of 1>的形式，再将这些1累加
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{
    //初始word个数设置
    int sum = 0;
    while(values,hasNext()){
     //单词个数相加
        sum += value.next().get();
    }
    output.collect(key,new IntWritbale(sum));
    }
}

执行概念总结:

job.setInputFormatClass(TextInputFormat.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(I)来设置。当数据传送给map时，map会将输入分片传送到inputFormat上，InputFormat则调用getREcordReduer()方法生成RecordReader,RecordReader再通过createKey()、createValue()方法创建可供map处理的<key,value>对，即<k1,v1>,简而言之InputFormat方法是用来生成可供map处理的<key,value>对的。

　　在这里如果不设置的话，TextInputFormat会是Hadoop默认的输入方法，在TextInputFormat中，每个人间(或其一部分）都会单独地作为map的输入，继承自FileInputFormat，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：

　　其中，key值是每个数据的记录在数据分片中的字节偏移量，数据类型是LongWritable.

　　value值是每行的内容，数据类型是Text。

job.setOutputValueClass(TextInputFormat.class);

2、OutputFormat

　　每一种输入格式都有一种输出格式与其对应。同样，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。不过它的键和值都可以以任意形式的，因为程序内部会调用toString()方法将键和值转换为String类型再输出。

3、map和reduce

　　map函数接收经过inputFormat处理产生的<k1,v1>，然后输出<k2,v2>,map函数老的版本写法是继承MapReduceBase然后实现Mapper接口，但是现在可以直接继承Mapper接口，此接口是一个泛型类型，有4种形式的参数，分别用来指定map的输入key值类型(LongWritable key)，输入value值类型(Text value)、输出key值类型和(Text)输出value值类型(IntWritable，本例是reporter)。

　　reduce函数以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>

4、任务调度

　　计算方面：Hadoop总会有限将任务分配给空闲的机器，使所有的任务能公平地分享系统资源，I/O方面：Hadoop会尽量将map任务分配给InputSplit所在机器，以减少网络I/O的消耗。

5、数据预处理与InputSplit的大小。

　　Hadoop会在处理每个block后将其作为一个InputSplit,因此合理地甚至block块大小是很重要的。也可通过合理地设置map任务的数量来调节map任务的数据输入。

6、map和reduce任务的数量

　　设置map任务槽和reduce任务槽，map/reduce任务槽是这个集群能够同时运行的map/reduce任务的最大数量。可以通过hadoop的配置文件设置每台机器最多可以同时运行map任务和reduce任务的个数，比如有10台机器，设置每台最多可以同时运行10个map任务和5个reduce任务，那么这个集群的map任务槽就是1000，reduce任务槽就是500.一般来说，设置的reduce任务数量应该是reduce任务槽的0.95或是1.75倍

7、combine函数

　　combine函数是用于在本地合并数据的函数，从wordcount程序中，词频是一个接近于zipf分布的，每个map任务可能会产生成千上万个<the,i>记录，若将这些记录一一传给reduce任务是很耗时的，所以可以设置一个combine函数，用于本地合并，大大减少网络I/O操作的消耗。

job.setCombinerClass(combine.class);
//指定reduce函数为combine函数
job.setReducerClass(Reduce.class);

8、Hadoop流的工作原理

　　当一个可执行文件作为Mapper时，每个map任务会以一个独立的进程启动这个可执行文件，然后在map任务运行时，会把输入切分成行提供给可执行文件，并作为它的标准输入(stdin)内容。当可执行文件运行处结果时，map从标准输出(stdout)中手机数据，并将其转化为<key,value>对，作为map的输出。

参考:<Hadoop实战>