MapReduce定义：
MapReduce可以分解为Map (映射) + Reduce (规约) ， 具体过程：
- Map : 输入数据集被切分成多个小块，并分配给不同的计算节点进行处理
- Shuffle and Sort：洗牌和排序，在 Map 阶段结束后，将每个 Mapper 生成的键值对按照键进行排序，并将相同键的值归并在一起，并将相同的键发送给后续的reduce
- Reduce： 规约计算，每个计算节点独立处理它们的键值对，并生成最终的输出结果。
MapReduce是一个分布式运算程序的编程框架，用于用户开发“基于Hadoop的数据分析应用”的核心框架。f核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序，并发运行在一个Hadoop集群上。
优点：
- 易于编程：用户只关心，业务逻辑。实现框架的接口。
- 良好扩展性：可以动态增加服务器，解决计算资源不够问题
- 高容错性：任何一台机器挂掉，可以将任务转移到其他节点。
- 并行处理：能够有效地利用集群中多个计算节点进行并行计算，提高处理速度。
- 适合海量数据计算（TB、PB）几千台服务器共同计算
缺点：
- 不擅长实时计算。Mysql
- 不擅长流式计算。Sparkstreaming flink
- 不擅长DAG有向无环图计算。Spark
MapReduce架构：
MapReduce中，执行MapReduce任务的机器角色有两种： JobTracker 和 TaskTracker， 其中JobTracker 用于任务调度， TaskTracker用于执行任务。 一个Hadoop集群中， 只有一台JobTracker。
当Client向JobTracker提交作业时， JobTracker会讲作业拆分到多个TaskTracker去执行， TaskTracker会定时发送心跳信息，如果一段时间JobTracker未收到TaskTracker的心跳信息，则认定该TaskTracker出现故障， 会讲该TaskTracker的任务分配给其他TackTracker。
MapReduce执行过程：
- 客户端启动一个job
- 客户端向JobTracker请求一个JobID
- JobClient讲运行作业所需要的资源复制到HDFS上， 包括jar文件、配置文件、客户端计算所得的输入划分信息，并存档在以JobID 为名的文件夹中。
- JobClient 提交任务给JobTracker.
- JobTracker 调度作业，并根据输入划分信息为每一个划分创建一个map任务，并将map任务分配给taskTracker执行。【图中的5/6步骤】
- TaskTracker每隔一段时间给JobTracker发送一个Heartbeat告诉JobTracker它仍然在运行，同时心跳还携带很多比如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，便把作业设置成“成功”，JobClient再传达信息给用户。
MapReduce并行度与调优
MapReduce并行度是指在执行MapReduce任务时，同时处理的数据块的数量。它与系统资源的利用、任务执行效率和任务完成时间等方面密切相关。正确设置并行度可以提高任务的并行性和整体性能。
并行度调优是通过合理设置MapReduce任务中的并行度参数来优化任务的执行效率和资源利用，并行度调优策略：
-
Map任务并行度：可以通过适当增加并行度来充分利用集群中的计算资源。可以通过调整参数
mapreduce.job.maps来设置Map任务的数量。通常情况下，Map任务的数量可以设置为输入分片的数量或者集群中可用的计算槽位数，以充分利用集群资源。比如：- 如果硬件配置为
2*12core+64G，恰当的map并行度是大约每个节点20-100个map，最好每个map的执行时间至少一分钟。 - 如果job的每个map或者 reduce task的运行时间都只有30-40秒钟，那么就减少该job的map或者reduce数，每一个task(map|reduce)的setup和加入到调度器中进行调度，这个中间的过程可能都要花费几秒钟，所以如果每个task都非常快就跑完了，就会在task的开始和结束的时候浪费太多的时间
- 如果硬件配置为
-
Reduce任务并行度：可以通过调整并行度来提高任务的执行效率。可以手动设置 job.setNumReduceTasks(num)， 也可以通过调整参数
mapreduce.job.reduces来设置Reduce任务的数量- 如果数据分布不均匀，就有可能在
reduce阶段产生数据倾斜。 -
ReduceTask数量并不是任意设置，还要考虑业务逻辑需求，有些情况下，需要计算全局汇总结果，就只能有1个ReduceTask - 尽量不要运行太多的
ReduceTask，对大多数job来说，最好reduce的个数最多和集群中的reduce持平，或者比集群的reduce slots小 ，这个对于小集群而言，尤其重要。
- 如果数据分布不均匀，就有可能在
-
Combiner的使用：Combiner是在Map阶段之后，在将数据传递给Reduce任务之前对中间结果进行合并的函数。通过合理设置Combiner的使用，可以减少数据传输和磁盘IO的开销，从而提高任务的执行效率。
Combiner使用的原则是，有或没有都不能影响业务逻辑。- 减少数据传输：Combiner可以将Map任务局部合并的结果发送给下一个阶段的Reduce任务，减少了网络传输的开销。
- 减少磁盘IO：Combiner的结果可以在Map任务本地进行合并，减少了磁盘读写的次数和数据量。
- 提高任务执行效率：通过减少数据传输和磁盘IO的开销，Combiner可以加快任务的执行速度，提高整体性能。
- 数据本地性优化：在设置并行度时，可以考虑数据的本地性，尽量将处理同一数据块的任务调度到该数据块所在的节点执行，以减少数据的网络传输开销。
-
资源调优：MapReduce任务的并行度调优还涉及到对集群资源的调优。可以通过增加节点的数量、增加计算和存储资源，或者调整任务执行时的内存分配等方式来提高并行度和任务的整体性能
注意：
Combiner函数不是MapReduce框架的强制要求，其是否被使用由具体的MapReduce程序决定。且Combiner使用的前提是输入和输出类型要保持一致。可以通过实现自定义的Combiner函数或使用原始类型的内置Combiner函数（如Sum、Max、Min等）来实现合并操作。
Shuffle机制：
Shuffle机制指在Map阶段输出后，将Mapper产生的中间键值对按照键进行分组和排序的过程，以及将相同键的值分发给相应的Reducer任务进行最终的聚合操作。
shuffle过程主要分三个步骤：
- partition（分区）：在Map阶段输出后， 中间键值对需要按照制定的分区进行划分，以确定哪些键值应该由哪个Reducer任务进行处理。默认的分区函数会根据键的hash值进行分区，确保相同键的数据被分到同一个Reducer上。
- sort（排序）：分区完成后，相同分区的键值对将根据键进行排序，以保证相同的键值在排序后是连续的，方便后续的聚合操作。排序可以使用外排算法或者内排算法来实现，具体实现取决于系统的可用内存和数据量大小
- Combine and Transfer (合并和传输)：排序后， 相同的键的值可被合并，并发送给对应的Reducer任务进行聚合操作。这里设计网络传输的过程，将数据从Map节点发送到对应的Reducer节点， 为了提高性能，可使用Combiner函数进行局部合并，减少数据传输的开销
Shuffle中的缓冲区大小会影响到MapReduce程序的执行效率，原则上说，缓冲区越大，磁盘io的次数越少，执行速度就越快 。
MapReduce wordCount的案例：
| Java类型 | Hadoop Writable类型 |
| Boolean | BooleanWritable |
| Byte | ByteWritable |
| Int | IntWritable |
| Float | FloatWritable |
| Long | LongWritable |
| Double | DoubleWritable |
| String | Text |
| Map | MapWritable |
| Array | ArrayWritable |
| Null | NullWritabl |
统计文档中单词出现的频次
1、引入pom依赖：
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-client</artifactId>
<version>3.1.3</version>
</dependency>
2、序列化类 Writable
【当前案例中并未使用到自定义的序列化接口】
Hadoop有自己的序列化机制--Writable， 相比于Java的序列化，hadoop的序列化更紧凑、快速、支持多语言。
Hadoop的序列化步骤：
- 实现Writable接口
- 反序列化时需要调用无参构造，所以序列化对象必须要有无参构造
- 重写序列化方法write()
- 重写反序列化方法readFidlds()
- 反序列化的顺序和序列化的顺序必须完全一致
- 重写toString() ，将结果显示在文件中
- 实现Comparable接口，将自定义的序列化对象放在key中传输
//1 实现Writable接口
@Data
public class FlowBeanWritable implements Writable, Comparable<FlowBeanWritable> {
private long upFlow;
private long downFlow;
private long sumFlow;
//2 提供无参构造
public FlowBeanWritable() { }
//4 实现序列化和反序列化方法,注意顺序一定要保持一致
@Override
public void write(DataOutput dataOutput) throws IOException {
dataOutput.writeLong(upFlow);
dataOutput.writeLong(downFlow);
dataOutput.writeLong(sumFlow);
}
@Override
public void readFields(DataInput dataInput) throws IOException {
this.upFlow = dataInput.readLong();
this.downFlow = dataInput.readLong();
this.sumFlow = dataInput.readLong();
}
//5 重写ToString
@Override
public String toString() {
return upFlow + "\t" + downFlow + "\t" + sumFlow;
}
// 6 如果作为Key传输，则还需要实现compareTo方法
@Override
public int compareTo(FlowBeanWritable o) {
// 倒序排列，从大到小
return this.sumFlow > o.getSumFlow() ? -1 : 1;
}
}
3、编写Mapper 类，实现Mapper接口
public class WordCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
private Text outK = new Text();
private IntWritable outV = new IntWritable(1);
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable>.Context context) throws IOException, InterruptedException {
// 1 获取一行并将其转成String类型来处理
String line = value.toString();
// 2 将String类型按照空格切割后存进String数组
String[] words = line.split(" ");
// 3 依次取出单词，将每个单词和次数包装成键值对，写入context上下文中供后续调用
for (String word : words) {
// 先将String类型，转为text，再包装成健值对
outK.set(word);
context.write(outK, outV);
}
}
}Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> 泛型里面有四个类， 这里其实是两对键值对：
- LongWritable 、Text ：表示输入数据，LongWritable表示数据的索引，类似于第几行数据； Text表示读取的文件内容。一般使用系统默认的键值对。
- Text、IntWritable： 表示输出数据， Text表示输入的单词， IntWritable表示该单词出现的次数。这个键值对需要根据业务需求来确定。
4、编写Reducer类，继承Reduce抽象类
public class WordCountReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
IntWritable outV = new IntWritable();
@Override
protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>.Context context) throws IOException, InterruptedException {
int sum = 0;
for (IntWritable value : values) {
sum += value.get();
}
outV.set(sum);
//写出
context.write(key,outV);
}
}Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> 泛型里面有四个类， 这里也是两对键值对：
- Text, IntWritable：第一个键值对，要跟Mapper的输出泛型保持一致
- Text, IntWritable：第二个键值对，表示输出的结果数据，因为这里要输出的是单词出现的次数，所以还是 Text、IntWritable 类型
Reduce是每组会执行一次，就是相同的key是会分到同一组的，所以此处只需计算每个key的count叠加即可文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-555958.html
5、编写Driver驱动类 文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-555958.html
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
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;
import java.io.IOException;
public class WordCountDriver {
public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
// 获取配置信息以及job对象
Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf);
// 关联当前Driver程序的jar
job.setJarByClass(WordCountDriver.class);
// 指定Mapper和Reducer
job.setMapperClass(WordCountMapper.class);
job.setReducerClass(WordCountReducer.class);
// 设置输入、输出的k、v类型
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
// 设置输入输出路径
FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
// 将job提交给yarn运行
Boolean result = job.waitForCompletion(Boolean.TRUE);
}
}到了这里，关于hadoop --- MapReduce的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
