（转）Hadoop MapReduce链式实践--ChainReducer

版本：CDH5.0.0，HDFS：2.3.0，Mapreduce:2.3.0,Yarn:2.3.0。

场景描述：求一组数据中按照不同类别的最大值，比如，如下的数据：

data1:

1. A,10
2. A,11
3. A,12
4. A,13
5. B,21
6. B,31
7. B,41
8. B,51

data2:

1. A,20
2. A,21
3. A,22
4. A,23
5. B,201
6. B,301
7. B,401
8. B,501

最后输出为：

1. A,23
2. B,501

假如这样的逻辑的mapreduce数据流如下：

假设C组数据比较多，同时假设集群有2个节点，那么这个任务分配2个reducer，且C组数据平均分布到两个reducer中，（这样做是为了效率考虑，如果只有一个reducer，那么当一个节点在运行reducer的时候另外一个节点会处于空闲状态）那么如果在reducer之后，还可以再次做一个reducer，那么不就可以整合数据到一个文件了么，同时还可以再次比较C组数据中，以得到真正比较大的数据。

首先说下，不用上面假设的方式进行操作，那么一般的操作方法。一般有两种方法：其一，直接读出HDFS数据，然后进行整合；其二，新建另外一个Job来进行整合。这两种方法，如果就效率来说的话，可能第一种效率会高点。

考虑到前面提出的mapreduce数据流，以前曾对ChainReducer有点印象，好像可以做这个，所以就拿ChainReducer来试，同时为了学多点知识，也是用了多个Mapper（即使用ChainMapper）。

主程序代码如下：

1. package chain;
2. import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
3. import org.apache.hadoop.conf.Configured;
4. import org.apache.hadoop.fs.Path;
5. import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
6. import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
7. import org.apache.hadoop.io.Text;
8. import org.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat;
9. import org.apache.hadoop.mapred.FileOutputFormat;
10. import org.apache.hadoop.mapred.JobClient;
11. import org.apache.hadoop.mapred.JobConf;
12. import org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat;
13. import org.apache.hadoop.mapred.TextOutputFormat;
14. import org.apache.hadoop.mapred.lib.ChainMapper;
15. import org.apache.hadoop.mapred.lib.ChainReducer;
16. import org.apache.hadoop.util.Tool;
17. import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;
18. public class ChainDriver2 extends Configured implements Tool{
19. /**
20. * ChainReducer 实战
21. * 验证多个reducer的整合
22. * 逻辑：寻找最大值
23. * @param args
24. */
25. private String input=null;
26. private String output=null;
27. private String delimiter=null;
28. private int reducer=1;
29. public static void main(String[] args) throws Exception {
30. ToolRunner.run(new Configuration(), new ChainDriver2(),args);
31. }
32. @Override
33. public int run(String[] arg0) throws Exception {
34. configureArgs(arg0);
35. checkArgs();
36. Configuration conf = getConf();
37. conf.set("delimiter", delimiter);
38. JobConf  job= new JobConf(conf,ChainDriver2.class);
39. ChainMapper.addMapper(job, MaxMapper.class, LongWritable.class,
40. Text.class, Text.class, IntWritable.class, true, new JobConf(false)) ;
41. ChainMapper.addMapper(job, MergeMaxMapper.class, Text.class,
42. IntWritable.class, Text.class, IntWritable.class, true, new JobConf(false));
43. ChainReducer.setReducer(job, MaxReducer.class, Text.class, IntWritable.class,
44. Text.class, IntWritable.class, true, new JobConf(false));
45. ChainReducer.addMapper(job, MergeMaxMapper.class, Text.class,
46. IntWritable.class, Text.class, IntWritable.class, false, new JobConf(false));
47. job.setJarByClass(ChainDriver2.class);
48. job.setJobName("ChainReducer test job");
49. job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
50. job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
51. job.setOutputKeyClass(Text.class);
52. job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
53. /* job.setMapperClass(MaxMapper.class);
54. job.setReducerClass(MaxReducer.class);*/
55. job.setInputFormat(TextInputFormat.class);;
56. job.setOutputFormat(TextOutputFormat.class);
57. job.setNumReduceTasks(reducer);
58. FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(input));
59. FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(output));
60. JobClient.runJob(job);
61. return 0;
62. }
63. /**
64. * check the args
65. */
66. private void checkArgs() {
67. if(input==null||"".equals(input)){
68. System.out.println("no input...");
69. printUsage();
70. System.exit(-1);
71. }
72. if(output==null||"".equals(output)){
73. System.out.println("no output...");
74. printUsage();
75. System.exit(-1);
76. }
77. if(delimiter==null||"".equals(delimiter)){
78. System.out.println("no delimiter...");
79. printUsage();
80. System.exit(-1);
81. }
82. if(reducer==0){
83. System.out.println("no reducer...");
84. printUsage();
85. System.exit(-1);
86. }
87. }
88. /**
89. * configuration the args
90. * @param args
91. */
92. private void configureArgs(String[] args) {
93. for(int i=0;i<args.length;i++){
94. if("-i".equals(args[i])){
95. input=args[++i];
96. }
97. if("-o".equals(args[i])){
98. output=args[++i];
99. }
100. if("-delimiter".equals(args[i])){
101. delimiter=args[++i];
102. }
103. if("-reducer".equals(args[i])){
104. try {
105. reducer=Integer.parseInt(args[++i]);
106. } catch (Exception e) {
107. reducer=0;
108. }
109. }
110. }
111. }
112. public static void printUsage(){
113. System.err.println("Usage:");
114. System.err.println("-i input \t cell data path.");
115. System.err.println("-o output \t output data path.");
116. System.err.println("-delimiter  data delimiter , default is blanket  .");
117. System.err.println("-reducer  reducer number , default is 1  .");
118. }
119. }

MaxMapper：

1. package chain;
2. import java.io.IOException;
3. import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
4. import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
5. import org.apache.hadoop.io.Text;
6. import org.apache.hadoop.mapred.JobConf;
7. import org.apache.hadoop.mapred.MapReduceBase;
8. import org.apache.hadoop.mapred.Mapper;
9. import org.apache.hadoop.mapred.OutputCollector;
10. import org.apache.hadoop.mapred.Reporter;
11. import org.slf4j.Logger;
12. import org.slf4j.LoggerFactory;
13. public class MaxMapper extends MapReduceBase implements Mapper<LongWritable ,Text,Text,IntWritable>{
14. private Logger log = LoggerFactory.getLogger(MaxMapper.class);
15. private String delimiter=null;
16. @Override
17. public void configure(JobConf conf){
18. delimiter=conf.get("delimiter");
19. log.info("delimiter:"+delimiter);
20. log.info("This is the begin of MaxMapper");
21. }
22. @Override
23. public void map(LongWritable key, Text value,
24. OutputCollector<Text, IntWritable> out, Reporter reporter)
25. throws IOException {
26. // TODO Auto-generated method stub
27. String[] values= value.toString().split(delimiter);
28. log.info(values[0]+"-->"+values[1]);
29. out.collect(new Text(values[0]), new IntWritable(Integer.parseInt(values[1])));
30. }
31. public void close(){
32. log.info("This is the end of MaxMapper");
33. }
34. }

MaxReducer：

1. package chain;
2. import java.io.IOException;
3. import java.util.Iterator;
4. import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
5. import org.apache.hadoop.io.Text;
6. import org.apache.hadoop.mapred.JobConf;
7. import org.apache.hadoop.mapred.MapReduceBase;
8. import org.apache.hadoop.mapred.OutputCollector;
9. import org.apache.hadoop.mapred.Reducer;
10. import org.apache.hadoop.mapred.Reporter;
11. import org.slf4j.Logger;
12. import org.slf4j.LoggerFactory;
13. public   class MaxReducer extends MapReduceBase implements Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable>{
14. private Logger log = LoggerFactory.getLogger(MaxReducer.class);
15. @Override
16. public void configure(JobConf conf){
17. log.info("This is the begin of the MaxReducer");
18. }
19. @Override
20. public void reduce(Text key, Iterator<IntWritable> values,
21. OutputCollector<Text, IntWritable> out, Reporter reporter)
22. throws IOException {
23. // TODO Auto-generated method stub
24. int max=-1;
25. while(values.hasNext()){
26. int value=values.next().get();
27. if(value>max){
28. max=value;
29. }
30. }
31. log.info(key+"-->"+max);
32. out.collect(key, new IntWritable(max));
33. }
34. @Override
35. public void close(){
36. log.info("This is the end of the MaxReducer");
37. }
38. }

MergeMaxMapper：

1. package chain;
2. import java.io.IOException;
3. //import java.util.ArrayList;
4. //import java.util.HashMap;
5. //import java.util.Map;
6. import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
7. import org.apache.hadoop.io.Text;
8. import org.apache.hadoop.mapred.JobConf;
9. import org.apache.hadoop.mapred.MapReduceBase;
10. import org.apache.hadoop.mapred.Mapper;
11. import org.apache.hadoop.mapred.OutputCollector;
12. import org.apache.hadoop.mapred.Reporter;
13. import org.slf4j.Logger;
14. import org.slf4j.LoggerFactory;
15. public class MergeMaxMapper extends MapReduceBase implements Mapper<Text ,IntWritable,Text,IntWritable>{
16. private Logger log = LoggerFactory.getLogger(MergeMaxMapper.class);
17. //  private Map<Text,ArrayList<IntWritable>> outMap= new HashMap<Text,ArrayList<IntWritable>>();
18. @Override
19. public void configure(JobConf conf){
20. log.info("This is the begin of MergeMaxMapper");
21. }
22. @Override
23. public void map(Text key, IntWritable value,
24. OutputCollector<Text, IntWritable> out, Reporter reporter)
25. throws IOException {
26. log.info(key.toString()+"_MergeMaxMapper"+"-->"+value.get());
27. out.collect(new Text(key.toString()+"_MergeMaxMapper"), value);
28. }
29. @Override
30. public void close(){
31. log.info("this is the end of MergeMaxMapper");
32. }
33. }

编程思路如下：原始测试数据data1、data2首先经过MaxMapper（由于两个文件，所以生成了2个map），然后经过MergeMaxMapper，到MaxReducer，最后再次经过MergeMaxMapper。

在程序中添加了输出数据的log，可以通过log来查看各个map和reduce的数据流程。

mapper端的log（其中的一个mapper）：

1. 2014-05-14 17:23:51,307 INFO [main] chain.MaxMapper: delimiter:,
2. 2014-05-14 17:23:51,307 INFO [main] chain.MaxMapper: This is the begin of MaxMapper
3. 2014-05-14 17:23:51,454 INFO [main] chain.MergeMaxMapper: This is the begin of MergeMaxMapper
4. 2014-05-14 17:23:51,471 INFO [main] chain.MaxMapper: A-->20
5. 2014-05-14 17:23:51,476 INFO [main] chain.MergeMaxMapper: A_MergeMaxMapper-->20
6. 2014-05-14 17:23:51,476 INFO [main] chain.MaxMapper: A-->21
7. 2014-05-14 17:23:51,477 INFO [main] chain.MergeMaxMapper: A_MergeMaxMapper-->21
8. 2014-05-14 17:23:51,477 INFO [main] chain.MaxMapper: A-->22
9. 2014-05-14 17:23:51,477 INFO [main] chain.MergeMaxMapper: A_MergeMaxMapper-->22
10. 2014-05-14 17:23:51,477 INFO [main] chain.MaxMapper: A-->23
11. 2014-05-14 17:23:51,477 INFO [main] chain.MergeMaxMapper: A_MergeMaxMapper-->23
12. 2014-05-14 17:23:51,477 INFO [main] chain.MaxMapper: B-->201
13. 2014-05-14 17:23:51,477 INFO [main] chain.MergeMaxMapper: B_MergeMaxMapper-->201
14. 2014-05-14 17:23:51,477 INFO [main] chain.MaxMapper: B-->301
15. 2014-05-14 17:23:51,477 INFO [main] chain.MergeMaxMapper: B_MergeMaxMapper-->301
16. 2014-05-14 17:23:51,478 INFO [main] chain.MaxMapper: B-->401
17. 2014-05-14 17:23:51,478 INFO [main] chain.MergeMaxMapper: B_MergeMaxMapper-->401
18. 2014-05-14 17:23:51,478 INFO [main] chain.MaxMapper: B-->501
19. 2014-05-14 17:23:51,478 INFO [main] chain.MergeMaxMapper: B_MergeMaxMapper-->501
20. 2014-05-14 17:23:51,481 INFO [main] chain.MaxMapper: This is the end of MaxMapper
21. 2014-05-14 17:23:51,481 INFO [main] chain.MergeMaxMapper: this is the end of MergeMaxMapper

通过上面log，可以看出，通过ChainMapper添加mapper的方式的mapper的处理顺序为：首先初始化第一个mapper（即调用configure方法）；接着初始第二个mapper（调用configure方法）；然后开始map函数，map函数针对一条记录，首先采用mapper1进行处理，然后使用mapper2进行处理；最后是关闭阶段，关闭的顺序同样是首先关闭mapper1（调用close方法），然后关闭mapper2。

reducer端的log（其中一个reducer）

1. 2014-05-14 17:24:10,171 INFO [main] chain.MergeMaxMapper: This is the begin of MergeMaxMapper
2. 2014-05-14 17:24:10,311 INFO [main] chain.MaxReducer: This is the begin of the MaxReducer
3. 2014-05-14 17:24:10,671 INFO [main] chain.MaxReducer: B_MergeMaxMapper-->501
4. 2014-05-14 17:24:10,672 INFO [main] chain.MergeMaxMapper: B_MergeMaxMapper_MergeMaxMapper-->501
5. 2014-05-14 17:24:10,673 INFO [main] chain.MergeMaxMapper: this is the end of MergeMaxMapper
6. 2014-05-14 17:24:10,673 INFO [main] chain.MaxReducer: This is the end of the MaxReducer

通过上面的log可以看出，通过ChainReducer添加mapper的方式，其数据处理顺序为：首先初始化Reducer之后的Mapper，接着初始化Reducer（看configure函数即可知道）；然后处理reducer，reducer的输出接着交给mapper处理；最后先关闭Mapper，接着关闭reducer。

同时，注意到，reducer后面的mapper也是两个的，即有多少个reducer，就有多少个mapper。

通过实验得到上面的ChainReducer的数据处理流程，且ChainReducer没有addReducer的方法，也即是不能添加reducer了，那么最开始提出的mapreduce数据流程就不能采用这种方式实现了。

最后，前面提出的mapreduce数据流程应该是错的，在reducer out里面C组数据不会被拆分为两个reducer，相同的key只会向同一个reducer传输。这里同样做了个试验，通过对接近90M的数据（只有一个分组A）执行上面的程序，可以看到有2个mapper，2个reducer（此数值为设置值），但是在其中一个reducer中并没有A分组的任何数据，在另外一个reducer中才有数据。其实，不用试验也是可以的，以前看的书上一般都会说相同的key进入同一个reducer中。不过，如果是这样的话，那么这样的数据效率应该不高。

返回最开始提出的场景，最开始提出的问题，如果相同的key只会进入一个reducer中，那么最后的2个数据文件（2个reducer生成2个数据文件）其实里面不会有key冲突的数据，所以在进行后面的操作的时候可以直接读多个文件即可，就像是读一个文件一样。

会产生这样的认知错误，应该是对mapreduce 原理不清楚导致。

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