本文版权归作者和博客园共有，欢迎转载，但未经作者同意必须保留此段声明，且在文章页面明显位置给出原文连接，博主为石山园，博客地址为 http://www.cnblogs.com/shishanyuan 。该系列课程是应邀实验楼整理编写的，这里需要赞一下实验楼提供了学习的新方式，可以边看博客边上机实验，课程地址为 https://www.shiyanlou.com/courses/237

【注】该系列所使用到安装包、测试数据和代码均可在百度网盘下载，具体地址为 http://pan.baidu.com/s/10PnDs，下载该PDF文件

1、环境说明

部署节点操作系统为CentOS，防火墙和SElinux禁用，创建了一个shiyanlou用户并在系统根目录下创建/app目录，用于存放Hadoop等组件运行包。因为该目录用于安装hadoop等组件程序，用户对shiyanlou必须赋予rwx权限（一般做法是root用户在根目录下创建/app目录，并修改该目录拥有者为shiyanlou(chown –R shiyanlou:shiyanlou /app）。

Hadoop搭建环境：

l 虚拟机操作系统： CentOS6.6 64位，单核，1G内存

l JDK：1.7.0_55 64位

l Hadoop：1.1.2

2、MapReduce原理

2.1 MapReduce简介

MapReduce 是现今一个非常流行的分布式计算框架，它被设计用于并行计算海量数据。第一个提出该技术框架的是Google 公司，而Google 的灵感则来自于函数式编程语言，如LISP，Scheme，ML 等。MapReduce 框架的核心步骤主要分两部分：Map 和Reduce。当你向MapReduce 框架提交一个计算作业时，它会首先把计算作业拆分成若干个Map 任务，然后分配到不同的节点上去执行，每一个Map 任务处理输入数据中的一部分，当Map 任务完成后，它会生成一些中间文件，这些中间文件将会作为Reduce 任务的输入数据。Reduce 任务的主要目标就是把前面若干个Map 的输出汇总到一起并输出。从高层抽象来看，MapReduce的数据流图如下图所示：

2.2 MapReduce流程分析

2.2.1 Map过程

1. 每个输入分片会让一个map任务来处理，默认情况下，以HDFS的一个块的大小（默认为64M）为一个分片，当然我们也可以设置块的大小。map输出的结果会暂且放在一个环形内存缓冲区中（该缓冲区的大小默认为100M，由io.sort.mb属性控制），当该缓冲区快要溢出时（默认为缓冲区大小的80%，由io.sort.spill.percent属性控制），会在本地文件系统中创建一个溢出文件，将该缓冲区中的数据写入这个文件；

2. 在写入磁盘之前，线程首先根据reduce任务的数目将数据划分为相同数目的分区，也就是一个reduce任务对应一个分区的数据。这样做是为了避免有些reduce任务分配到大量数据，而有些reduce任务却分到很少数据，甚至没有分到数据的尴尬局面。其实分区就是对数据进行hash的过程。然后对每个分区中的数据进行排序，如果此时设置了Combiner，将排序后的结果进行Combia操作，这样做的目的是让尽可能少的数据写入到磁盘；

3. 当map任务输出最后一个记录时，可能会有很多的溢出文件，这时需要将这些文件合并。合并的过程中会不断地进行排序和combia操作，目的有两个：

l尽量减少每次写入磁盘的数据量

l尽量减少下一复制阶段网络传输的数据量。最后合并成了一个已分区且已排序的文件。为了减少网络传输的数据量，这里可以将数据压缩，只要将mapred.compress.map.out设置为true就可以了

4. 将分区中的数据拷贝给相对应的reduce任务。有人可能会问：分区中的数据怎么知道它对应的reduce是哪个呢？其实map任务一直和其父TaskTracker保持联系，而TaskTracker又一直和JobTracker保持心跳。所以JobTracker中保存了整个集群中的宏观信息。只要reduce任务向JobTracker获取对应的map输出位置就可以了。

2.2.2 Reduce过程

1. Reduce会接收到不同map任务传来的数据，并且每个map传来的数据都是有序的。如果reduce端接受的数据量相当小，则直接存储在内存中（缓冲区大小由mapred.job.shuffle.input.buffer.percent属性控制，表示用作此用途的堆空间的百分比），如果数据量超过了该缓冲区大小的一定比例（由mapred.job.shuffle.merge.percent决定），则对数据合并后溢写到磁盘中；

2. 随着溢写文件的增多，后台线程会将它们合并成一个更大的有序的文件，这样做是为了给后面的合并节省时间。其实不管在map端还是reduce端，MapReduce都是反复地执行排序，合并操作；

3. 合并的过程中会产生许多的中间文件（写入磁盘了），但MapReduce会让写入磁盘的数据尽可能地少，并且最后一次合并的结果并没有写入磁盘，而是直接输入到reduce函数。

2.3 MapReduce工作机制剖析

1.在集群中的任意一个节点提交MapReduce程序；

2.JobClient收到作业后，JobClient向JobTracker请求获取一个Job ID；

3.将运行作业所需要的资源文件复制到HDFS上（包括MapReduce程序打包的JAR文件、配置文件和客户端计算所得的输入划分信息），这些文件都存放在JobTracker专门为该作业创建的文件夹中，文件夹名为该作业的Job ID；

4.获得作业ID后，提交作业；

5.JobTracker接收到作业后，将其放在一个作业队列里，等待作业调度器对其进行调度，当作业调度器根据自己的调度算法调度到该作业时，会根据输入划分信息为每个划分创建一个map任务，并将map任务分配给TaskTracker执行；

6.对于map和reduce任务，TaskTracker根据主机核的数量和内存的大小有固定数量的map槽和reduce槽。这里需要强调的是：map任务不是随随便便地分配给某个TaskTracker的，这里有个概念叫：数据本地化（Data-Local）。意思是：将map任务分配给含有该map处理的数据块的TaskTracker上，同时将程序JAR包复制到该TaskTracker上来运行，这叫“运算移动，数据不移动”；

7.TaskTracker每隔一段时间会给JobTracker发送一个心跳，告诉JobTracker它依然在运行，同时心跳中还携带着很多的信息，比如当前map任务完成的进度等信息。当JobTracker收到作业的最后一个任务完成信息时，便把该作业设置成“成功”。当JobClient查询状态时，它将得知任务已完成，便显示一条消息给用户；

8.运行的TaskTracker从HDFS中获取运行所需要的资源，这些资源包括MapReduce程序打包的JAR文件、配置文件和客户端计算所得的输入划分等信息；

9.TaskTracker获取资源后启动新的JVM虚拟机；

10. 运行每一个任务；

3、测试例子1

3.1 测试例子1内容

下载气象数据集部分数据，写一个Map-Reduce作业，求每年的最低温度

3.2 运行代码

3.2.1 MinTemperature

 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.lib.input.FileInputFormat;

 import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

 public class MinTemperature {

     public static void main(String[] args) throws Exception {

         if(args.length != 2) {

             System.err.println("Usage: MinTemperature<input path> <output path>");

             System.exit(-1);

         }

         Job job = new Job();

         job.setJarByClass(MinTemperature.class);

         job.setJobName("Min temperature");

         FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));

         FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));

         job.setMapperClass(MinTemperatureMapper.class);

         job.setReducerClass(MinTemperatureReducer.class);

         job.setOutputKeyClass(Text.class);

         job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

         System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);

     }

 }

3.2.2 MinTemperatureMapper

 import java.io.IOException;

 import org.apache.hadoop.io.IntWritable;

 import org.apache.hadoop.io.LongWritable;

 import org.apache.hadoop.io.Text;

 import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

 public class MinTemperatureMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable>{

     private static final int MISSING = 9999;

     @Override

     public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {

         String line = value.toString();

         String year = line.substring(15, 19);

         int airTemperature;

         if(line.charAt(87) == '+') {

             airTemperature = Integer.parseInt(line.substring(88, 92));

         } else {

             airTemperature = Integer.parseInt(line.substring(87, 92));

         }

         String quality = line.substring(92, 93);

         if(airTemperature != MISSING && quality.matches("[01459]")) {

             context.write(new Text(year), new IntWritable(airTemperature));

         }

     }

 }

3.2.3 MinTemperatureReducer

 import java.io.IOException;

 import org.apache.hadoop.io.IntWritable;

 import org.apache.hadoop.io.Text;

 import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

 public class MinTemperatureReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {

     @Override

     public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {

         int minValue = Integer.MAX_VALUE;

         for(IntWritable value : values) {

             minValue = Math.min(minValue, value.get());

         }

         context.write(key, new IntWritable(minValue));

     }

 }

3.3 实现过程

3.3.1 编写代码

进入/app/hadoop-1.1.2/myclass目录，在该目录中建立MinTemperature.java、MinTemperatureMapper.java和MinTemperatureReducer.java代码文件，执行命令如下：

cd /app/hadoop-1.1.2/myclass/

vi MinTemperature.java

vi MinTemperatureMapper.java

vi MinTemperatureReducer.java

MinTemperature.java：

MinTemperatureMapper.java：

MinTemperatureReducer.java:

3.3.2 编译代码

在/app/hadoop-1.1.2/myclass目录中，使用如下命令对java代码进行编译，为保证编译成功，加入classpath变量，引入hadoop-core-1.1.2.jar包：

javac -classpath ../hadoop-core-1.1.2.jar *.java

3.3.3 打包编译文件

把编译好class文件打包，否则在执行过程会发生错误。把打好的包移动到上级目录并删除编译好的class文件：

jar cvf ./MinTemperature.jar ./Min*.class

mv *.jar ..

rm Min*.class

3.3.4 解压气象数据并上传到HDFS中

把NCDC气象数据解压，并使用zcat命令把这些数据文件解压并合并到一个temperature.txt文件中

cd /home/shiyanlou

unzip temperature

cd temperature

zcat *.gz > temperature.txt

气象数据具体的下载地址为 ftp://ftp3.ncdc.noaa.gov/pub/data/noaa/ ，该数据包括1900年到现在所有年份的气象数据，大小大概有70多个G，为了测试简单，我们这里选取一部分的数据进行测试。合并后把这个文件上传到HDFS文件系统的/class5/in目录中：

hadoop fs -mkdir -p /class5/in

hadoop fs -copyFromLocal temperature.txt /class5/in

hadoop fs -ls /class5/in

3.3.5 运行程序

以jar的方式启动MapReduce任务，执行输出目录为/class5/out：

cd /app/hadoop-1.1.2

hadoop jar MinTemperature.jar MinTemperature /class5/in/temperature.txt /class5/out

3.3.6 查看结果

执行成功后，查看/class5/out目录中是否存在运行结果，使用cat查看结果（温度需要除以10）：

hadoop fs -ls /class5/out

hadoop fs -cat /class5/out/part-r-00000

3.3.7 通过页面结果（由于实验楼环境是命令行界面，以下仅为说明运行过程和结果可以通过界面进行查看）

1.查看jobtracker.jsp

http://XX. XXX.XX.XXX:50030/jobtracker.jsp

查看已经完成的作业任务：

任务的详细信息：

2. 查看dfshealth.jsp

http://XX. XXX.XX.XXX:50070/dfshealth.jsp

分别查看HDFS文件系统和日志

4、测试例子2

4.1 测试例子2内容

如果求温度的平均值，能使用combiner吗？有没有变通的方法？

4.2 回答

不能直接使用，因为求平均值和前面求最值存在差异，各局部最值的最值还是等于整体的最值的，但是对于平均值而言，各局部平均值的平均值将不再是整体的平均值了，所以不能直接用combiner。可以通过变通的办法使用combiner来计算平均值，即在combiner的键值对中不直接存储最后的平均值，而是存储所有值的和个数，最后在reducer输出时再用和除以个数得到平均值。

4.3 程序代码

4.3.1 AvgTemperature.java

 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.lib.input.FileInputFormat;

 import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

 public class AvgTemperature {

     public static void main(String[] args) throws Exception {

         if(args.length != 2) {

             System.out.println("Usage: AvgTemperatrue <input path><output path>");

             System.exit(-1);

         }

         Job job = new Job();

         job.setJarByClass(AvgTemperature.class);

         job.setJobName("Avg Temperature");

         FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));

         FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));

         job.setMapperClass(AvgTemperatureMapper.class);

         job.setCombinerClass(AvgTemperatureCombiner.class);

         job.setReducerClass(AvgTemperatureReducer.class);

         job.setMapOutputKeyClass(Text.class);

         job.setMapOutputValueClass(Text.class);

         job.setOutputKeyClass(Text.class);

         job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

         System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);

     }

 }

4.3.2 AvgTemperatureMapper.java

 import java.io.IOException;

 import org.apache.hadoop.io.IntWritable;

 import org.apache.hadoop.io.LongWritable;

 import org.apache.hadoop.io.Text;

 import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

 public class AvgTemperatureMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> {

     private static final int MISSING = 9999;

     @Override

     public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException{

         String line = value.toString();

         String year = line.substring(15, 19);

         int airTemperature;

         if(line.charAt(87) == '+') {

             airTemperature = Integer.parseInt(line.substring(88, 92));

         } else {

             airTemperature =  Integer.parseInt(line.substring(87, 92));

         }

         String quality = line.substring(92, 93);

         if(airTemperature != MISSING && !quality.matches("[01459]")) {

             context.write(new Text(year), new Text(String.valueOf(airTemperature)));

         }

     }

 }

4.3.3 AvgTemperatureCombiner.java

 import java.io.IOException;

 import org.apache.hadoop.io.Text;

 import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

 public class AvgTemperatureCombiner extends Reducer<Text, Text, Text, Text>{

     @Override

     public void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {

         double sumValue = 0;

         long numValue = 0;

         for(Text value : values) {

             sumValue += Double.parseDouble(value.toString());

             numValue ++;

         }

         context.write(key, new Text(String.valueOf(sumValue) + ',' + String.valueOf(numValue)));

     }

 }

4.3.4 AvgTemperatureReducer.java

 import java.io.IOException;

 import org.apache.hadoop.io.IntWritable;

 import org.apache.hadoop.io.Text;

 import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

 public class AvgTemperatureReducer extends Reducer<Text, Text, Text, IntWritable>{

     @Override

     public void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {

         double sumValue = 0;

         long numValue = 0;

         int avgValue = 0;

         for(Text value : values) {

             String[] valueAll = value.toString().split(",");

             sumValue += Double.parseDouble(valueAll[0]);

             numValue += Integer.parseInt(valueAll[1]);

         }

         avgValue  = (int)(sumValue/numValue);

         context.write(key, new IntWritable(avgValue));

     }

 }

4.4 实现过程

4.4.1 编写代码

进入/app/hadoop-1.1.2/myclass目录，在该目录中建立AvgTemperature.java、AvgTemperatureMapper.java、AvgTemperatureCombiner.java和AvgTemperatureReducer.java代码文件，代码内容为4.3所示，执行命令如下：

cd /app/hadoop-1.1.2/myclass/

vi AvgTemperature.java

vi AvgTemperatureMapper.java

vi AvgTemperatureCombiner.java

vi AvgTemperatureReducer.java

AvgTemperature.java：

AvgTemperatureMapper.java：

AvgTemperatureCombiner.java：

AvgTemperatureReducer.java:

4.4.2 编译代码

在/app/hadoop-1.1.2/myclass目录中，使用如下命令对java代码进行编译，为保证编译成功，加入classpath变量，引入hadoop-core-1.1.2.jar包：

javac -classpath ../hadoop-core-1.1.2.jar Avg*.java

4.4.3 打包编译文件