MapReduce编程基础

MapReduce编程基础

1. WordCount示例及MapReduce程序框架

2.  MapReduce程序执行流程

3.  深入学习MapReduce编程（1）

4. 参考资料及代码下载

<1>. WordCount示例及MapReduce程序框架 

首先通过一个简单的程序来实际运行一个MapReduce程序，然后通过这个程序我们来哦那个结一下MapReduce编程模型。

下载源程序：/Files/xuqiang/WordCount.rar，将该程序打包成wordcount.jar下面的命令,随便写一个文本文件，这里是WordCountMrtrial，并上传到hdfs上，这里的路径是/tmp/WordCountMrtrial，运行下面的命令：

xuqiang@ubuntu:~/hadoop/src/hadoop-0.21.0$ ./bin/hadoop jar wordcount.jar WordCount /tmp/WordCountMrtrial /tmp/result

如果该任务运行完成之后，将在hdfs的/tmp/result目录下生成类似于这样的结果：

gentleman 11

get 12

give 8

go 6

good 9

government 16

运行一个程序的基本上就是这样一个过程，我们来看看具体程序：

main函数中首先生成一个Job对象， Job job = new Job(conf, "word count");然后设置job的MapperClass，ReducerClass，设置输入文件路径 FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));设置输出文件路径：FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));等待程序运行完成：System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);可以看出main中仅仅是启动了一个job，然后设置该job相关的参数，具体实现MapReduce是mapper类和reducer类。

TokenizerMapper类中map函数将一行分割成<K2, V2>,然后IntSumReducer的reduce将<K2, list<V2>>转换成最终结果<K3, V3>。

通过这个示例基本上也能总结出简单的MapReduce编程的模型：一个Mapper类，一个Reducer类，一个Driver类。

<2>. MapReduce程序执行流程 

这里所描述的执行流程更加注重是从程序的角度去理解，更加全面的流程可参考[这里]。

首先用户指定待处理的文件，在WordCount就是文件WordCountMrtrial，这是hadoop根据设定的 InputDataFormat来将输入文件分割成一个record（key/value对），然后将这些record传递给map函数，在 WordCount示例中，对应的record就是<line_number行号, line_content该行内容>；

然后map函数根据输入的record，形成<K2, V2>，在WordCount示例中形成<K2, V2>就是<single_word, word_count>，例如<"a", 1>;

如果map过程完成之后，hadoop将这些生成的<K2, V2>按照K2进行分组，形成<K2,list(V2) >,之后传递给reduce函数，在该函数中最终得到程序的输出结果<K3, V3>。

<3>. 深入学习MapReduce编程（1）

3.1 hadoop data types

由于在hadoop需要将key/value对序列化，然后通过网络network发送到集群中的其他机器上，所以说hadoop中的类型需要能够序列化。

具体而言，自定义的类型，如果一个类class实现了Writable interface的话，那么这个可以作为value类型，如果一个class实现了WritableComparable<T> interface的话，那么这个class可以作为value类型或者是key类型。

hadoop本身已经实现了一些预定义的类型predefined classes，并且这些类型实现了WritableComparable<T>接口。

3.2 Mapper

如果一个类想要成为一个mapper，那么该类需要实现Mapper接口，同时继承自MapReduceBase。在MapReduceBase类中，两个方法是特别需要注意的：

void configure( JobConf job)：这个方法是在任务被运行之前调用

void close()：在任务运行完成之后调用

剩下的工作就是编写map方法，原型如下：

void map(Object key, Text value, Context context

) throws IOException, InterruptedException;

这个方法根据<K1, V1>生成<K2, V2>，然后通过context输出。

同样的在hadoop中预先定义了如下的Mapper：

3.3 Reducer

如果一个类想要成为Reducer的话，需要首先实现Reducer接口，然后需要继承自MapReduceBase。

当reducer接收从mapper传递而来的key/value对，然后根据key来排序，分组，最终生成<K2, list<V2>> ,然后reducer根据<K2, list<V2>>生成<K3, V3>.

同样在hadoop中预定义了一些Reducer:

3.4 Partitioner

Partitioner的作用主要是将mapper运行的结果“导向directing”到reducer。如果一个类想要成为Partitioner，那么需要实现Partitioner接口，该接口继承自JobConfigurable，定义如下：

 
public interface Partitioner<K2, V2> extends JobConfigurable {
  /** 
   * Get the paritition number for a given key (hence record) given the total 
   * number of partitions i.e. number of reduce-tasks for the job.
   *   
   * <p>Typically a hash function on a all or a subset of the key.</p>
   *
   * @param key the key to be paritioned.
   * @param value the entry value.
   * @param numPartitions the total number of partitions.
   * @return the partition number for the <code>key</code>.
   */
  int getPartition(K2 key, V2 value, int numPartitions);
} 

hadoop将根据方法getPartition的返回值确定将mapper的值发送到那个reducer上。返回值相同的key/value对将被“导向“至同一个reducer。

3.5 Input Data Format and Output Data Format

3.5.1 Input Data Format

上面我们的假设是MapReduce程序的输入是key/value对，也就是<K1,
V1>，但是实际上一般情况下MapReduce程序的输入是big file的形式，那么如何将这个文件转换成<K1,
V1>，即file -> <K1, V1>。这就需要使用InputFormat接口了。

下面是几个常用InputFormat的实现类：

当然除了使用hadoop预先定义的InputDataFormat之外，还可以自定义，这是需要实现InputFormat接口。该接口仅仅包含两个方法：

 InputSplit[] getSplits(JobConf job, int numSplits) throws  IOException;该接口实现将大文件分割成小块split。

  RecordReader<K, V> getRecordReader(InputSplit split,

                                     JobConf job, 

Reporter reporter) throws IOException;

该方法输入分割成的split，然后返回RecordReader，通过RecordReader来遍历该split内的record。

3.5.2 Output Data Format

每个reducer将自己的输出写入到结果文件中，这是使用output data format来配置输出的文件的格式。hadoop预先实现了：

3.6 Streaming in Hadoop

3.6.1 执行流程

我们知道在linux中存在所谓的“流”的概念，也就是说我们可以使用下面的命令：

cat input.txt | RandomSample.py 10 >sampled_output.txt

同样在hadoop中我们也可以使用类似的命令，显然这样能够在很大程度上加快程序的开发进程。下面来看看hadoop中流执行的过程：

hadoop streaming从标砖输入STDIN读取数据，默认的情况下使用\t来分割每行，如果不存在\t的话，那么这时正行的内容将被看作是key，而此时的value内容为空；

然后调用mapper程序，输出<K2, V2>;

之后，调用Partitioner来将<K2, V2>输出到对应的reducer上；

reducer根据输入的<K2, list(V2)> 得到最终结果<K3, V3>并输出到STDOUT上。

3.6.2 简单示例程序

下面我们假设需要做这样一个工作，输入一个文件，文件中每行是一个数字，然后得到该文件中的数字的最大值（当然这里可以使用streaming中自带的Aggregate）。 首先我们编写一个python文件（如果对python不是很熟悉，看看[这里]）：

3.6.2.1 准备数据

xuqiang@ubuntu:~/hadoop/src/hadoop-0.21.0$ echo "http://www.cs.brandeis.edu" >url1

xuqiang@ubuntu:~/hadoop/src/hadoop-0.21.0$ echo "http://www.nytimes.com" >url2

上传到hdfs上：

xuqiang@ubuntu:~/hadoop/src/hadoop-0.21.0$ bin/hadoop dfs -mkdir urls

xuqiang@ubuntu:~/hadoop/src/hadoop-0.21.0$ bin/hadoop dfs -put url1 urls/

xuqiang@ubuntu:~/hadoop/src/hadoop-0.21.0$ bin/hadoop dfs -put url2 urls/

3.6.2.2 编写mapper multifetch.py

 
#!/usr/bin/env python
 
import sys, urllib, re
 
title_re = re.compile("<title>(.*?)</title>",
 
        re.MULTILINE | re.DOTALL | re.IGNORECASE)
 
for line in sys.stdin:
 
    # We assume that we are fed a series of URLs, one per line
 
    url = line.strip()
 
    # Fetch the content and output the title (pairs are tab-delimited)
 
    match = title_re.search(urllib.urlopen(url).read())
 
    if match:
 
        print url, "\t", match.group(1).strip()

该文件的主要作用是给定一个url，然后输出该url代表的html页面的title部分。

在本地测试一下该程序：

xuqiang@ubuntu:~/hadoop/src/hadoop-0.21.0$ echo "http://www.cs.brandeis.edu" >urls

xuqiang@ubuntu:~/hadoop/src/hadoop-0.21.0$ echo "http://www.nytimes.com" >>urls

xuqiang@ubuntu:~/hadoop/src/hadoop-0.21.0$ sudo chmod u+x ./multifetch.py

xuqiang@ubuntu:~/hadoop/src/hadoop-0.21.0$ cat urls | ./multifetch.py 将输出：

http://www.cs.brandeis.edu Computer Science Department | Brandeis University

http://www.nytimes.com The New York Times - Breaking News, World News &amp; Multimedia

3.6.2.3 编写reducer reducer.py

编写reducer.py文件

 
 #!/usr/bin/env python
 
from operator import itemgetter
 
import sys
 
for line in sys.stdin:
 
    line = line.strip()
 
    print line

xuqiang@ubuntu:~/hadoop/src/hadoop-0.21.0$ chmod u+x ./reducer.py

现在我们的mapper和reducer已经准备好了，那么首先在本地上运行测试一下程序的功能，下面的命令模拟在hadoop上运行的过程：

首先mapper从stdin读取数据，这里是一行；

然后读取该行的内容作为一个url，然后得到该url代表的html的title的内容，输出<url, url-title-content>；

调用sort命令将mapper输出排序；

将排序完成的结果交给reducer，这里的reducer仅仅是将结果输出。

xuqiang@ubuntu:~/hadoop/src/hadoop-0.21.0$ cat urls | ./multifetch.py | sort | ./reducer.py 
 
http://www.cs.brandeis.edu     Computer Science Department | Brandeis University
 
http://www.nytimes.com     The New York Times - Breaking News, World News & Multimedia  

显然程序能够正确

3.6.2.4 在hadoop streaming上运行

xuqiang@ubuntu:~/hadoop/src/hadoop-0.21.0$ bin/hadoop jar ./mapred/contrib/streaming/hadoop-0.21.0-streaming.jar \
 
> -mapper /home/xuqiang/hadoop/src/hadoop-0.21.0/multifetch.py \
 
> -reducer /home/xuqiang/hadoop/src/hadoop-0.21.0/reducer.py \
 
> -input urls/* \
 
> -output titles 

程序运行完成之后，查看运行结果：

xuqiang@ubuntu:~/hadoop/src/hadoop-0.21.0$ bin/hadoop dfs -cat titles/part-00000

<4>. 参考资料及代码下载

http://pages.cs.brandeis.edu/~cs147a/lab/hadoop-example/

http://hadoop.apache.org/mapreduce/docs/r0.21.0/streaming.html#Hadoop+Streaming

<Hadoop In Action>

出处：http://www.cnblogs.com/xuqiang/archive/2011/06/05/2071935.html