Hadoop之MapReduce分布式计算

简单介绍一下项目背景——很简单，作死去接下老师的活，然后一干就是半个月，一直忙着从零基础到使用Hadoop中的MapReduce来解决一个实际问题，也就是用来计算一个数据量较大的二度朋友关系。

那么首先是我的上一篇博文：Hadoop之初体验

上一篇博文是将所有的准备前的环境搭建起来了，接下来就HDFS的一些基本的命令操作，那么这些命令如果是想要使用Hadoop的话，那么你就应当熟练的使用（类似于Linux中的命令，那么使用时稍微参考一下，时间不长就能够熟悉）

下边开始介绍MapReduce。

为了介绍MapReduce，我在这里提出来三个问题

问题一：如何统计一个字符串中出现的所有的小写字母出现的次数？

问题二：如何统计一个文件中所有单词出现的次数？

问题三：如何统计多个文件中所有单词出现的一个次数？

好的面对问题一我设计了一个c语言的程序代码，同时将其运行结果展示出来

 #include <iostream>
 #include <stdlib.h>
 #include <string>
 #include <string.h>

 #define MAX_LENGH 100
 using namespace std;
 char str[MAX_LENGH];
 int count[];
 int main()
 {
     for(int i = ;i < MAX_LENGH;i++){

         str[i] = (char)('a' + rand()%);
         cout<<str[i];
     }
     str[MAX_LENGH] = '\n';
     cout<<str<<endl<<"下面开始匹配"<<endl;
     ///将结果初始化
     for(int i = ;i < ;i++)count[i] = ;
     for(int i = ;str[i]!='\n';i++){
         count[str[i] - 'a']++;
     }
     cout<<"Every char and it's time(s):"<<endl;
     for(int i = ;i < ;i++){
         cout<<(char)('a'+i)<<" : "<<count[i]<<endl;
     }
     return ;
 }

phqghumeaylnlfdxfircvscxggbwkfnqduxwfnfozvsrtkjprepggxrpnrvystmwcysyycqpevikeffm
znimkkasvwsrenzkycxfphqghumeaylnlfdxfircvscxggbwkfnqduxwfnfozvsrtkjprepggxrpnrvy
stmwcysyycqpevikeffmznimkkasvwsrenzkycxf

下面开始匹配
Every char and it's time(s):
a :
b :
c :
d :
e :
f :
g :
h :
i :
j :
k :
l :
m :
n :
o :
p :
q :
r :
s :
t :
u :
v :
w :
x :
y :
z : 

Process returned  (0x0)   execution time : 0.149 s
Press any key to continue.

可以看到，代码的一个关键之处就将ascii对应的小写字母和数组的下标进行了一个简单的映射，最后使得统计起来极为方便，只要通过数组下标来访问就可以成功了。

关键代码：

for(int i = 0;str[i]!='\n';i++){ count[str[i] - 'a']++; } cout<<"Every char and it's time(s):"<<endl; for(int i = 0;i < 26;i++){ cout<<(char)('a'+i)<<" : "<<count[i]<<endl; }

好的，我们接着处理问题二：

如何统计一个文件中的所有单词的一个数量。

如何统计呢？我们就会设想，能不能像上一个问题的处理方式一样，也直接使用下标的方式来访问，然后每次对应一个就加一？显然不行，在我们的语法中没有这种形式？？？有的，在C++中或者在Java中，我们可以使用一个map容器，其中有一个键值对，也就是说来保存一个key和一个value的键值对，最后如同上一题一样将问题处理好

第三问：如何面对同一个问题，我们对多个文件进行处理呢？

在这里我就不提出一个很好的答案了，因为我自己也不知道。我只能给大家一些馊主意，比如说，多次运行上一个程序，一个个的访问文件，将文件中的所有的单词都统计完。或者呢，将所有的文件拼成一个文件，最后再对这个文件进行访问。

好的问题提出来了，然后也给解决了，那么现在就来提出我们一个MapReduce的背景

大计算量，然后短时间计算出结果，同时可以处理一些复杂的问题。

下边我将会从概念，实现步骤和简单的实例对其进行介绍

概念

不想说太多，网上随便找找就有非常多的案例

MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）"和"Reduce（归约）"，是它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。 当前的软件实现是指定一个Map（映射）函数，用来把一组键值对映射成一组新的键值对，指定并发的Reduce（归约）函数，用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。

那么这里我要推荐两个东西，第一个是相对比较生活化的介绍MapReduce，也就是《给老婆讲讲什么是MapReduce》，好像挺火的一篇博问，随便百度一下就能找到

然后第二个就是谷歌，为啥提谷歌呢，毕竟是MapReduce的爸爸吧，谷歌的三篇论文中有一个就是专门讲解MapReduce的

好的，我来说一下实现步骤

这里我上传一些图片供大家参考

这张图片要注意的就是一个控制的命令流，还有一个就是数据流，两个流的一个流向

这张图片是MapReduce的一个简单案例，wordcount的实现原理

第一步：程序将数据拆分成splits，由于测试用的数据较小，所以每个文件就是一个split，并将文件拆分成<key,value>键值对，这里的key是包括回车在内的字符数的偏移量，value的值为一行文字。 第二步：将分割好的<key,value>键值对交由map()方法进行处理，生成新的键值对<'',1>(其中的''表示的是一个单词) 第三步:得到map()方法输出的<world,1>对，Mapper会将他们按照key值进行排序，并执行Combine过程，将key值相同的value值进行相加，得到Mapper的最终结果 第四步:Reduce先对从Mapper接收的数据进行排序，再交由用户自定义的reduce方法按照相同的键值把数形成累加，新成新的键值对

Shuffle过程优化
    Map端的shuffle优化
    Reduce端的shuffle优化
任务执行
    推测执行
    任务jvm重用
    跳过坏的记录
    任务执行的信息
故障处理
    任务失败（分为map或reduce任务失败及子进程jvm突然退出）
    TaskTracker失败
    JobTracker失败
    任务失败重试的处理方法
作业调度
    先进先出调度器
    能力调度器
    公平调度器
MapReduce编程接口
MapReducer编程开发

好的，最后介绍一个具体的数据操作

第一步是我们的wordcount

那么首先我们是使用在Hadoop中的一个默认的一个example中的jar包进行wordcount实验

[root@master wordcount_in]# cat *
hello
world
hello hadoop
hello nice to meet you
my name is zhangjie
以上步骤均为准备输入数据文件

好的，今天先写到这里，后期有时间我将简单为大家介绍一下我那个二度人脉的统计项目