【Hadoop】一个例子带你了解MapReduce

写在前面：博主是一只经过实战开发历练后投身培训事业的“小山猪”，昵称取自动画片《狮子王》中的“彭彭”，总是以乐观、积极的心态对待周边的事物。本人的技术路线从Java全栈工程师一路奔向大数据开发、数据挖掘领域，如今终有小成，愿将昔日所获与大家交流一二，希望对学习路上的你有所助益。同时，博主也想通过此次尝试打造一个完善的技术图书馆，任何与文章技术点有关的异常、错误、注意事项均会在末尾列出，欢迎大家通过各种方式提供素材。

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一个例子带你了解MapReduce

本文关键字：大数据、Hadoop、MapReduce、WordCount

一、前期准备

1. 运行环境

想要运行WordCount程序，其实可以不需要安装任何的Hadoop软件环境，因为实际上执行计算任务的是Hadoop框架集成的各种jar包。Hadoop启动后的各项进程主要用于支持HDFS的使用，各个节点间的通讯，任务调度等等。所以如果我们只是想测试程序的可用性的话可以只新建一个Java项目，然后集成Hadoop相关的jar包，直接运行程序即可。
这种方式只限于代码测试，因为可以随时修改代码并且执行，结果也可以很方便查看。本文主要讲解MapReduce的运行流程，因此不需要搭建任何Hadoop环境，关于Hadoop任务的提交方式将在其它文章中详细说明。

2. 项目新建

• 首先在IDEA中新建一个Maven项目：

• 修改pom.xml，添加Hadoop相关的依赖：

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-client</artifactId>
            <version>3.3.5</version>
        </dependency>
    </dependencies>

二、从WordCount开始

对于Hadoop来说，它的Hello World经典案例当属WordCount了，给出一段文本，我们统计出其中一共包含多少单词。我们可以使用MapReduce的思想来将任务分步执行，这样的好处是更利于任务的分割与合并。现在描述可能没有多大的感觉，我们直接来看下面两个对比。

1. 基本流程梳理

按照常规思路，我们希望最终的结果是以Map形式存储，每个key存储单词，对应的value存储统计数量。于是，我们定义一个Map<String, Integer>类型用来存储最终的结果。数据集先使用一个String[]来代替，在最后的MR完整实现中，会从文件中进行读取。

    static String[] text = {
            "what day is today",
            "today is a good day",
            "good good study",
            "day day up"
    };

2. 常规思路实现

如果只是单个的Java程序，我们可以这样做：

    public static void main(String[] args) {
        // 定义用于存放统计结果的Map结构
        Map<String, Integer> map = new HashMap<>();
        // 读取数组中的每个元素，模拟一次读取一行
        for (String line : text){
            // 将每个单词以空格分割
            String[] words = line.split(" ");
            // 读取每一个单词
            for (String word : words){
                // 每次将单词的统计结果取出，加1后放回
                if (map.containsKey(word)){
                    map.put(word, map.get(word) + 1);
                }else {
                    // 如果是第一次遇到这个单词，则存放1
                    map.put(word, 1);
                }
            }
        }
        // 输出结果
        System.out.println(map);
    }

由于是简单的Java程序，这里就不过多说明了，大家可以自己看一下注释。

3. MR思想实现

从上面的程序可以看到，我们使用循环结构，逐行逐个的处理每行字符串中的每个单词，然后将结果不断的更新到Map结构中。在这种情况下，如果我们让不同的线程【相当于不同的Hadoop节点】去处理不同行的数据，再放到Map中时，为了考虑线程安全问题，其实是无法发挥最大作用的，很多时候要等待锁的释放。如果我们用MapReduce的思想来将程序改写一些就会不同了。

• 定义一个K-V键值对结构

    static class KeyValuePair<K,V>{
        K key;
        V value;

        public KeyValuePair(K key, V value){
            this.key = key;
            this.value = value;
        }

        @Override
        public String toString() {
            return "{" +
                    "key=" + key +
                    ", value=" + value +
                    '}';
        }
    }

以下程序的编写可以帮助大家理解MR过程中最为重要的3个核心步骤：Map、Shuffling、Reduce。这三个阶段会完成许许多多的工作，对于开发者来说我们最关心的是数据结构上的变化，因此，其中涉及到的排序等相关操作并没有去实现，想要深挖的小伙伴可以去看源码。

• Map阶段

在这一阶段，会对数据逐行处理，key为偏移量，value则是这一行出现的数据键值对列表。

    static Map<Integer, List<KeyValuePair<String, Integer>>> doMapper(){
        Map<Integer, List<KeyValuePair<String, Integer>>> mapper = new HashMap<>();
        // 定义偏移量指标，作为key
        int offset = 0;
        for (String line : text){
            String[] words = line.split(" ");
            List<KeyValuePair<String, Integer>> list = new ArrayList<>();
            for (String word : words){
                // 将出现的单词作为键值对的key，将出现次数作为键值对的value
                KeyValuePair<String, Integer> keyValuePair = new KeyValuePair<>(word, 1);
                list.add(keyValuePair);
            }
            // 每次处理一行的数据，生成对应的键值对列表
            mapper.put(offset, list);
            // 调整偏移量，总字符加一个换行符
            offset += line.length() + 1;
        }
        return mapper;
    }

结果如下所示：

{0=[{key=what, value=1}, {key=day, value=1}, {key=is, value=1}, {key=today, value=1}], 18=[{key=today, value=1}, {key=is, value=1}, {key=a, value=1}, {key=good, value=1}, {key=day, value=1}], 38=[{key=good, value=1}, {key=good, value=1}, {key=study, value=1}], 54=[{key=day, value=1}, {key=day, value=1}, {key=up, value=1}]}

• Shuffling阶段

在这一阶段，将会把所有的key进行排序，并把相同的value放在同一个列表中。

    static Map<String, List<Integer>> doShuffle(Map<Integer, List<KeyValuePair<String, Integer>>> mapper){
        Map<String, List<Integer>> shuffle = new HashMap<>();
        for (Integer key : mapper.keySet()){
            List<KeyValuePair<String, Integer>> keyValuePairs = mapper.get(key);
            for (KeyValuePair<String, Integer> keyValuePair : keyValuePairs){
                // 将出现过的相同单词放在同一个列表中
                if (shuffle.containsKey(keyValuePair.key)){
                    shuffle.get(keyValuePair.key).add(keyValuePair.value);
                } else {
                    // 如果是第一次记录，则创建一个列表
                    List<Integer> list = new ArrayList<>();
                    list.add(keyValuePair.value);
                    shuffle.put(keyValuePair.key, list);
                }
            }
        }
        return shuffle;
    }

此时，依然不涉及计算逻辑，结果如图所示：

{a=[1], study=[1], what=[1], today=[1, 1], is=[1, 1], up=[1], day=[1, 1, 1, 1], good=[1, 1, 1]}

• Reduce阶段

在这一阶段，会在每个key对应的value列表中执行我们需要的计算逻辑。

    static Map<String, Integer> doReducer(Map<String, List<Integer>> shuffle){
        Map<String, Integer> reducer = new HashMap<>();
        for (String key : shuffle.keySet()){
            List<Integer> values = shuffle.get(key);
            Integer result = 0;
            // 此处对value进行处理，执行累加
            for (Integer value : values){
                result += value;
            }
            reducer.put(key, result);
        }
        return reducer;
    }

得到最终结果，执行结果如下：

{a=1, study=1, what=1, today=2, is=2, up=1, day=4, good=3}

• 程序运行结果

三、MapReduce

上面的例子帮大家简单的梳理了一下整体流程，这样我们就不需要debug去看每一步的执行效果了，因为只是模拟实现，所以省略了一些步骤。上面定义的KeyValuePair中出现的泛型也是整个流程的重要组成部分，实际执行计算任务时经常要根据需要合理的去定义Key与Value的类型。

1. Mapper

新建一个Class，继承Mapper，重写其中的map方法。可以先定义好泛型，然后再自动生成map方法。

import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.util.StringUtils;

import java.io.IOException;

/**
 * 以下泛型声明的是map阶段输入和输出数据的对应类型
 * KEYIN: 偏移量，为整数类型
 * VALUEIN: 每一行的字符串，为文本类型
 * KEYOUT: 单词，为文本类型
 * VALUEOUT: 出现次数1，为整数类型
 */
public class WordCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, LongWritable> {

    /**
     * map阶段将字符的偏移量作为key，每次得到的value为一行的数据
     * @param key 字符偏移量，包含换行符
     * @param value 整行的数据
     * @param context 将结果输出到下一阶段的对象
     */
    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Mapper<LongWritable, Text, Text, LongWritable>.Context context) throws IOException, InterruptedException {
        if (value != null){
            // 获取该行的数据
            String line = value.toString();
            // 根据空格分离出每个单词
            String[] words = StringUtils.split(line, ' ');
            // 将每个单词以键值对输出
            for(String word : words){
                context.write(new Text(word), new LongWritable(1));
            }

        }
    }

}

2. Reducer

新建一个Class，继承Reducer，重写其中的reduce方法。可以先定义好泛型，然后再自动生成reduce方法。

import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

import java.io.IOException;

/**
 * 以下泛型声明的是reduce阶段输入和输出数据的对应类型,输入类型对应的是Map阶段的输出
 * KEYIN: 单词，为文本类型
 * VALUEIN: 出现次数1，为整数类型
 * KEYOUT: 单词，为文本类型
 * VALUEOUT: 统计次数，为整数类型
 */
public class WordCountReducer extends Reducer<Text, LongWritable, Text, LongWritable> {

    /**
     * 本例中省略了对shuffle的自定义，获取到的是默认处理后的数据
     * @param key 单词
     * @param values 出现1次的数据列表[1,1,...]
     * @param context 将结果最终输出的对象
     */
    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable<LongWritable> values, Reducer<Text, LongWritable, Text, LongWritable>.Context context) throws IOException, InterruptedException {
        // 定义用于记录累加结果的变量
        long sum = 0;
        // 遍历列表，执行累加操作
        for (LongWritable value : values){
            sum += value.get();
        }
        // 输出最后的统计结果
        context.write(key, new LongWritable(sum));
    }
}

3. Executor

新建一个Class，继承Configured，并实现Tool接口，完整代码如下：

import edu.sand.mapper.WordCountMapper;
import edu.sand.reducer.WordCountReducer;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.conf.Configured;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
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 org.apache.hadoop.util.Tool;
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;


public class WordCountExecutor extends Configured implements Tool {

    @Override
    public int run(String[] strings) throws Exception {
        // 初始化配置，可以通过这个对象设置各种参数
        Configuration conf = new Configuration();
        // 完成Job初始化，设置任务名称
        Job job = Job.getInstance(conf, "wordCount");
        // 设置Job的运行主类
        job.setJarByClass(WordCountExecutor.class);
        // 设置Map阶段的执行类
        job.setMapperClass(WordCountMapper.class);
        // 设置Map阶段的数据输出类型
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(LongWritable.class);
        // 设置Reduce阶段的执行类
        job.setReducerClass(WordCountReducer.class);
        // 设置Reduce阶段的数据输出类型
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(LongWritable.class);
        // 指定数据输入文件路径，如果指定的是文件夹，将读取目录下所有文件
        FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("input/"));
        // 指定结果输出文件路径，最后一级路径会自动创建，每次重新执行时需要删除或修改名称
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("output/wordCount"));
        // 使用job调用执行，true代表显示详细信息，成功时返回0
        return job.waitForCompletion(true) ? 0 : -1;
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 调用执行
        ToolRunner.run(new Configuration(), new WordCountExecutor(), args);
    }
}

4. 运行结果

• 项目结构说明

由于是本地代码运行，所以数据输入和结果输出都保存在本地磁盘上，可以在src同级创建两个文件夹input和output。

• 日志配置

如果希望看到更详细的日志输出，可以在resources文件夹下创建一个log4j.properties，内容如下：

log4j.rootLogger=INFO,stdout

log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%p\t%d{ISO8601}\t%r\t%c\t[%t]\t%m%n

第一行的日志级别可以设置为INOF或者DEBUG。

• 执行结果

运行后会在对应路径下自动生成一个文件夹，其中主要包含3类文件：任务执行标志文件、结果输出文件、校验文件。以crc结尾的文件为校验类文件，当任务成功执行时，会产生一个**_SUCCESS文件，具体的运行结果会存放在part-r-xxxxx**文件中，part文件的名称和个数取决于Reduce的数量以及开发者的需要。

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