大数据开发之Hadoop（MapReduce）

第 1 章：MapReduce概述

1.1 MapReduce定义

MapReduce是一个分布式运算程序的编程框架，是用户开发“基于Hadoop的数据分析应用”的核心框架。
MapReduce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。

1.2 MapReduce优缺点

1.2.1 优点

1、MapReduce易于编程
它简单的实现一些接口，就可以完成一个分布式程序，这个分布式程序可以分布到大量廉价的PC机器上运行。也就是说你写一个分布式程序，跟写一个简单的串行程序是一模一样的。就是因为这个特点使得MapReduce编程变得非常流行。
2、良好的扩展性
当你的计算资源不能得到满足的时候，你可以通过简单的增加机器来扩展它的计算能力。
3、高容错性
MapReduce设计的初衷就是使程序能够部署在廉价的PC机器上，这就要求它具有很高的容错性。比如其中一台机器挂了，它可以把上面的计算任务转移到另外一个节点上运行，不至于这个任务运行失败，而且这个过程不需要人工参与，而完全是由Hadoop内部完成的。
4、适合PB级以上海量数据的离线处理
可以实现上千台服务器集群并发工作，提供数据处理能力。

1.2.2 缺点

1、不擅长实时计算
MapReduce无法像MySQL一样，在毫秒或者秒级返回结果。
2、不擅长流式计算
流式计算的输入数据是动态的，而MapReduce的输入数据集是静态的，不能动态变化，这是因为MapReduce自身的设计特点决定了数据源必须是静态的。
3、不擅长DAG（有向无环图）计算
多个应用程序存在依赖关系，后一个应用程序的输入为前一个的输出。在这种情况下，MapReduce并不是不能做，而是使用后，每个MapReduce作业的输出结果都会写入到磁盘，造成大量的磁盘IO，导致性能非常的低下。

1.3 MapReduce核心思想

1、分布式的运算程序往往需要分成至少2个阶段。
2、第一个阶段的MapTask并发实例，完全并行运行，互不干扰。
3、第二个阶段的ReduceTask并发实例互不相干，但是他们的数据依赖于上一个阶段的所有MapTask并发实例的输出。
4、MapReduce编程模型只能包含一个Map阶段和一个Reduce阶段，如果用户的业务逻辑非常复杂，那就只能多个MapReduce程序，串行运行。
总结：分析WordCount数据流走向深入理解MapReduce核心思想。

1.4 MapReduce 进程

一个完整的MapReduce程序在分布式运行时有三类实例进程：
1、MrAppMaster：负责整个程序的过程调度及状态协调。
2、MapTask：负责Map阶段的整个数据处理流程。
3、ReduceTask：负责Reduce阶段的整个数据处理流程。

1.5 官方WordCount源码

采用反编译工具反编译源码，发现WordCount案例有Map类、Reduce类和驱动类。且数据的类型是Hadoop自身封装的序列化类型。

1.6 常用数据序列化类型

1.7 MapReduce编程规范

用户编写的程序分成三个部分：Mapper、Reduce和Driver。
1、Mapper阶段
1）用户自定义的Mapper要继承自己的父类
2）Mapper的输入数据是KV对的形式（KV的类型可自定义）
3）Mapper中的业务逻辑写在map()方法中。
4）Mapper的输出数据是KV对的形式（KV的类型可自定义）
5）map()方法（MapTask进程）对每个<K,V>调用一次
2、Reducer阶段
1）用户自定义的Reducer要继承自己的父类
2）Reducer的输入数据类型对应Mapper的输出数据类型，也是KV
3）Reducer的业务逻辑写在reduce()方法中
4）ReduceTask进程对每一组相同k的<k,v>组调用一次reduce()方法
3、Driver阶段
相当于YARN集群的客户端，用于提交我们整个程序到YARN集群，提交的是封装了MapReduce程序相关运行参数的job对象。

1.8 WordCount案例实操

1.8.1 本地测试

1、需求
给定文本文件统计输出每一个单词出现的总次数
1）输入数据

2）期望输出数据

2、需求分析
按照MapReduce编程规范，分别编写Mapper、Reducer、Driver。

3、环境准备
1）创建maven工程，MapReduceDemo
2）在pom.xml文件中添加如下依赖

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
        <artifactId>hadoop-client</artifactId>
        <version>3.1.3</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>junit</groupId>
        <artifactId>junit</artifactId>
        <version>4.12</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.slf4j</groupId>
        <artifactId>slf4j-log4j12</artifactId>
        <version>1.7.30</version>
    </dependency>
</dependencies>

3）项目的src/main/resources目录下，新建一个文件，命名为“log4j.properties”，在文件中填入。

log4j.rootLogger=INFO, stdout  
log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender  
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout  
log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n  
log4j.appender.logfile=org.apache.log4j.FileAppender  
log4j.appender.logfile.File=target/spring.log  
log4j.appender.logfile.layout=org.apache.log4j.PatternLayout  
log4j.appender.logfile.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n

4）创建包名：com.atguigu.mapreduce.wordcount
4、编写程序
1）编写Mapper类

package com.atguigu.mapreduce.wordcount;
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 WordCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable>{
	
	Text k = new Text();
	IntWritable v = new IntWritable(1);
	
	@Override
	protected void map(LongWritable key, Text value, Context context)	throws IOException, InterruptedException {
		
		// 1 获取一行
		String line = value.toString();
		
		// 2 切割
		String[] words = line.split(" ");
		
		// 3 输出
		for (String word : words) {
			
			k.set(word);
			context.write(k, v);
		}
	}
}

2）编写Reducer类

package com.atguigu.mapreduce.wordcount;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

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

int sum;
IntWritable v = new IntWritable();

	@Override
	protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,Context context) throws IOException, InterruptedException {
		
		// 1 累加求和
		sum = 0;
		for (IntWritable count : values) {
			sum += count.get();
		}
		
		// 2 输出
         v.set(sum);
		context.write(key,v);
	}
}

3）编写Driver驱动类

package com.atguigu.mapreduce.wordcount;
import java.io.IOException;
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;

public class WordCountDriver {

	public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {

		// 1 获取配置信息以及获取job对象
		Configuration conf = new Configuration();
		Job job = Job.getInstance(conf);

		// 2 关联本Driver程序的jar
		job.setJarByClass(WordCountDriver.class);

		// 3 关联Mapper和Reducer的jar
		job.setMapperClass(WordCountMapper.class);
		job.setReducerClass(WordCountReducer.class);

		// 4 设置Mapper输出的kv类型
		job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
		job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);

		// 5 设置最终输出kv类型
		job.setOutputKeyClass(Text.class);
		job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
		
		// 6 设置输入和输出路径
		FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
		FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));

		// 7 提交job
		boolean result = job.waitForCompletion(true);
		System.exit(result ? 0 : 1);
	}
}

5、本地测试
1）需要首先配置好HADOOP_HOME变量以及Windows运行依赖
2）在IDEA/Eclipse上运行程序

1.8.2 提交到集群测试

1、集群上测试
1）用maven打jar包，需要添加的打包插件依赖

<build>
    <plugins>
        <plugin>
            <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
            <version>3.6.1</version>
            <configuration>
                <source>1.8</source>
                <target>1.8</target>
            </configuration>
        </plugin>
        <plugin>
            <artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId>
            <configuration>
                <descriptorRefs>
                    <descriptorRef>jar-with-dependencies</descriptorRef>
                </descriptorRefs>
            </configuration>
            <executions>
                <execution>
                    <id>make-assembly</id>
                    <phase>package</phase>
                    <goals>
                        <goal>single</goal>
                    </goals>
                </execution>
            </executions>
        </plugin>
    </plugins>
</build>

注意：如果工程上显示红叉。在项目上右键->maven->Reimport刷新即可。
2）将程序打成jar包

3）修改不带依赖的jar包名称为wc.jar，并拷贝该jar包到Hadoop集群的/opt/module/hadoop-3.1.3路径。
4）启动Hadoop集群

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]sbin/start-dfs.sh
[atguigu@hadoop103 hadoop-3.1.3]$ sbin/start-yarn.sh

5）执行WordCount程序

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop jar  wc.jar
 com.atguigu.mapreduce.wordcount.WordCountDriver /user/atguigu/input /user/atguigu/output

1.8.3 在Windows上向集群提交任务

1、添加必要配置信息

public class WordcountDriver {

	public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {

		// 1 获取配置信息以及封装任务
		Configuration conf = new Configuration();

       //设置在集群运行的相关参数-设置HDFS,NAMENODE的地址
        conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://hadoop102:8020");
        //指定MR运行在Yarn上
        conf.set("mapreduce.framework.name","yarn");
        //指定MR可以在远程集群运行
        conf.set("mapreduce.app-submission.cross-platform",
"true");
        //指定yarn resourcemanager的位置
        conf.set("yarn.resourcemanager.hostname",
"hadoop103")
		Job job = Job.getInstance(configuration);
		// 2 设置jar加载路径
		job.setJarByClass(WordcountDriver.class);

		// 3 设置map和reduce类
		job.setMapperClass(WordcountMapper.class);
		job.setReducerClass(WordcountReducer.class);

		// 4 设置map输出
		job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
		job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);

		// 5 设置最终输出kv类型
		job.setOutputKeyClass(Text.class);
		job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
		
		// 6 设置输入和输出路径
		FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
		FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));

		// 7 提交
		boolean result = job.waitForCompletion(true);

		System.exit(result ? 0 : 1);
	}
}

2、编写任务配置

3、打包
4、将Jar包设置到Driver中

public class WordcountDriver {

	public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {

		// 1 获取配置信息以及封装任务
		Configuration configuration = new Configuration();

       configuration.set("fs.defaultFS", "hdfs://hadoop102:8020");
       configuration.set("mapreduce.framework.name","yarn");
       configuration.set("mapreduce.app-submission.cross-platform","true");
    configuration.set("yarn.resourcemanager.hostname","hadoop103");

		Job job = Job.getInstance(configuration);

		// 2 设置jar加载路径
		job.setJar("C:\\Users\\skiin\\IdeaProjects\\mapreduce1021\\target\\mapreduce1021-1.0-SNAPSHOT.jar");

		// 3 设置map和reduce类
		job.setMapperClass(WordcountMapper.class);
		job.setReducerClass(WordcountReducer.class);

		// 4 设置map输出
		job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
		job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);

		// 5 设置最终输出kv类型
		job.setOutputKeyClass(Text.class);
		job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
		
		// 6 设置输入和输出路径
		FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
		FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));

		// 7 提交
		boolean result = job.waitForCompletion(true);

		System.exit(result ? 0 : 1);
	}
}

第 2 章：Hadoop序列化

2.1 序列化概述

1、什么是序列化
序列化就是把内存中的对象，转换成字节序列（或其它数据传输协议）以便于存储到磁盘（持节化）和网络传输。
反序列化就是将收到字节序列（或其它数据传输协议）或者是磁盘的持久化数据，转换成内存中的对象。
2、为什么要序列化
一般来说，“活的”对象只生存在内存里，关机断电就没有了。而且“活的”对象只能由本地的进程使用，不能被发送到网络上的另外一台计算机。然而序列化可以存储“活的”对象，可以将“活的”对象发送到远程计算机。
3、为什么不用Java的序列化
Java的序列化是一个重量级序列化框架（Serializable），一个对象被序列化后，会附带很多额外的信息（各种校验信息，Header，继承体系等），不便于在网络中高效传输。所以，Hadoop自己开发了一套序列化机制（Writable）。
4、Hadoop序列化特点
紧凑：高效使用存储空间。
快速：读写数据的额外开销小。
互操作：支持多语言的交互。

2.2 自定义bean对象实现序列化接口（Writable）

在企业开发中往往常用的基本序列化类型不能满足所有需求，比如在Hadoop框架内部传递一个bean对象，那么该对象就需要实现序列化接口。
1、必须实现Writable接口
2、反序列化时，需要反射调用空参数构造函数，所以必须有空参构造

public FlowBean() {
	super();
}

3、重写序列化方法

@Override
public void write(DataOutput out) throws IOException {
	out.writeLong(upFlow);
	out.writeLong(downFlow);
	out.writeLong(sumFlow);
}

4、重写反序列化方法

@Override
public void readFields(DataInput in) throws IOException {
	upFlow = in.readLong();
	downFlow = in.readLong();
	sumFlow = in.readLong();
}

5、注意反序列化的顺序和序列化的顺序完全一致
6、要想把结果显示在文件中，需要重写toString()，可用“\t”分开，方便后续用。
7、如果需要将自定义的bean放在key中传输，则还需要实现Comparable接口，因为MapReduce框中的Shuffle过程中要求对key必须能排序。

@Override
public int compareTo(FlowBean o) {
	// 倒序排列，从大到小
	return this.sumFlow > o.getSumFlow() ? -1 : 1;
}

2.3 序列化实例

1、需求
统计每个手机号耗费的总上行流量，总下行流量、总流量
1）输入数据

2）输入数据格式：

7 	13560436666	120.196.100.99		1116		 954			200
id	手机号码		网络ip			上行流量  下行流量     网络状态码

3）期望输出数据格式

13560436666 		1116		      954 			2070
手机号码		    上行流量        下行流量		总流量

2、需求分析

3、编写MapReduce程序
1）编写流量统计的Bean对象

package com.atguigu.mapreduce.writable;

import org.apache.hadoop.io.Writable;
import java.io.DataInput;
import java.io.DataOutput;
import java.io.IOException;

//1 继承Writable接口
public class FlowBean implements Writable {

    private long upFlow; //上行流量
    private long downFlow; //下行流量
    private long sumFlow; //总流量

    //2 提供无参构造
    public FlowBean() {
    }

    //3 提供三个参数的getter和setter方法
    public long getUpFlow() {
        return upFlow;
    }

    public void setUpFlow(long upFlow) {
        this.upFlow = upFlow;
    }

    public long getDownFlow() {
        return downFlow;
    }

    public void setDownFlow(long downFlow) {
        this.downFlow = downFlow;
    }

    public long getSumFlow() {
        return sumFlow;
    }

    public void setSumFlow(long sumFlow) {
        this.sumFlow = sumFlow;
    }

    public void setSumFlow() {
        this.sumFlow = this.upFlow + this.downFlow;
    }

    //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;
    }
}

2）编写Mapper类

package com.atguigu.mapreduce.writable;

import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import java.io.IOException;

public class FlowMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, FlowBean> {
    private Text outK = new Text();
    private FlowBean outV = new FlowBean();

    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {

        //1 获取一行数据,转成字符串
        String line = value.toString();

        //2 切割数据
        String[] split = line.split("\t");

        //3 抓取我们需要的数据:手机号,上行流量,下行流量
        String phone = split[1];
        String up = split[split.length - 3];
        String down = split[split.length - 2];

        //4 封装outK outV
        outK.set(phone);
        outV.setUpFlow(Long.parseLong(up));
        outV.setDownFlow(Long.parseLong(down));
        outV.setSumFlow();

        //5 写出outK outV
        context.write(outK, outV);
    }
}

3）编写Reducer类

package com.atguigu.mapreduce.writable;

import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import java.io.IOException;

public class FlowReducer extends Reducer<Text, FlowBean, Text, FlowBean> {
    private FlowBean outV = new FlowBean();
    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable<FlowBean> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {

        long totalUp = 0;
        long totalDown = 0;

        //1 遍历values,将其中的上行流量,下行流量分别累加
        for (FlowBean flowBean : values) {
            totalUp += flowBean.getUpFlow();
            totalDown += flowBean.getDownFlow();
        }

        //2 封装outKV
        outV.setUpFlow(totalUp);
        outV.setDownFlow(totalDown);
        outV.setSumFlow();

        //3 写出outK outV
        context.write(key,outV);
    }
}

4）编写Driver驱动类

package com.atguigu.mapreduce.writable;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
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 FlowDriver {
    public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {

        //1 获取job对象
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf);

        //2 关联本Driver类
        job.setJarByClass(FlowDriver.class);

        //3 关联Mapper和Reducer
        job.setMapperClass(FlowMapper.class);
        job.setReducerClass(FlowReducer.class);
        
//4 设置Map端输出KV类型
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(FlowBean.class);
        
//5 设置程序最终输出的KV类型
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(FlowBean.class);
        
//6 设置程序的输入输出路径
        FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("D:\\inputflow"));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("D:\\flowoutput"));
        
//7 提交Job
        boolean b = job.waitForCompletion(true);
        System.exit(b ? 0 : 1);
    }
}

第 3 章：MapReduce框架原理

3.1 InputFormat数据输入

3.1.1 切片与MapTask并行度决定机制

1、问题引入
MapTask的并行度决定Map阶段的任务处理并发度，进而影响到整个Job的处理速度。
撕开：1G的数据，启动8个MapTask，可以提高集群的并发处理能力。那么1K的数据，也启动8个MapTask，会提高集群性能吗？MapTask并发任务是否越多越好呢？哪些因素影响了MapTask并行度？
2、MapTask并行度决定机制
数据块：Block是HDFS物理上把数据分成一块一块。数据块是HDFS存储数据单位。
数据切片：数据切片只是在逻辑对输入进行分片，并不会在磁盘上将其切分成片存储。数据切片是MapReduce程序计算输入数据的单位，一个切片会对应启动一个MapTask。

3.1.2 Job提交流程源码和切片源码详情

1、Job提交流程源码详解

waitForCompletion()

submit();

// 1建立连接
	connect();	
		// 1）创建提交Job的代理
		new Cluster(getConfiguration());
			// （1）判断是本地运行环境还是yarn集群运行环境
			initialize(jobTrackAddr, conf); 

// 2 提交job
submitter.submitJobInternal(Job.this, cluster)

	// 1）创建给集群提交数据的Stag路径
	Path jobStagingArea = JobSubmissionFiles.getStagingDir(cluster, conf);

	// 2）获取jobid ，并创建Job路径
	JobID jobId = submitClient.getNewJobID();

	// 3）拷贝jar包到集群
copyAndConfigureFiles(job, submitJobDir);	
	rUploader.uploadFiles(job, jobSubmitDir);

	// 4）计算切片，生成切片规划文件
writeSplits(job, submitJobDir);
		maps = writeNewSplits(job, jobSubmitDir);
		input.getSplits(job);

	// 5）向Stag路径写XML配置文件
writeConf(conf, submitJobFile);
	conf.writeXml(out);

	// 6）提交Job,返回提交状态
status = submitClient.submitJob(jobId, submitJobDir.toString(), job.getCredentials());

2、FileInputFormat切片源码解析（input.getSplits(job)）
1）程序先找到你数据存储的目录
2）开始遍历处理（规划切片）目录下的每一个文件
3）遍历第一个文件ss.txt
（1）获取文件大小fs.sizeOf(ss.txt)
（2）计算切片computeSplitSize(Math.max(minSize,Math.min(maxSize,blocksize)))=blocksize=128M
（3）默认情况下，切片大小=blocksize
（4）开始切，形成第1个切片：ss.txt-0:128M第2个切片ss.txt-128:256M第3个切片ss.txt-256M:300M
（开始切片时，都要判断切完剩下的部分是否大于块的1.1倍，不大于1.1倍就划分一块切片）
（5）将切片信息写到一个切片规划文件中
（6）整个切片的核心过程在getSplit()方法中完成
（7）InputSplit只记录了切片的元数据信息，比如起始位置、长度以及所在的节点列表等。
4）提交切片规划文件到YARN上，YARN上的MrAppMaster就可以根据切片文件计算开启MapTask个数。

3.1.3 FileInputFormat切片机制

1、切片机制
1）简单地按照文件的内容长度进行切分
2）切片大小，默认等于Block大小
3）切片时不考虑数据集整体，而是逐个针对每一个文件单独切片
2、案例

3、FileInputFormat切片大小的参数设置
1）源码中计算切片大小的公式
Math.max(minSize,Math.min(maxSize,blockSize));
mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize=1默认值为1;
mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize=Long.MAXValue默认值Long.MAXValue
因此，默认情况下，切片大小=blocksize。
2）切片大小设置
maxsize（切片最大值）：参数如果调得比blockSize小，则会让切片变小，而且就等于配置的这个参数的值。
minsize（切片最小值）：参数调的比blockSize大，则可以让切片变得比blockSize还大。
3）获取切片信息API
// 获取切片的文件名称
String name = inputSplit.getPath().getName()；
// 根据文件类型获取切片信息
FileSplit inputSplit = (FileSplit) context.getInputSplit();

3.1.4 TextInputFormat

1、FileInputFormat实现类
思考：在运行MapReduce程序时，输入的文件格式包括：基于行的日志文件、二进制格式文件、数据库表等。那么，针对不同的数据类型，MapReduce是如何读取这些数据的呢？
FileInputFormat常见的接口实现类包括：TextInputFormat、KeyValueTextInputFormat、NLIineInputFormat、CombineTextInputFormat和自定义InputFormat等。

2、TextInputFormat
TextInputFormat是默认的FileInputFormat实现类。按行读取每条记录。key是存储该行在整个文件中的起始字节偏移量，LongWritable类型。value是这行的内容，不包括任何行终止符（换行符和回车符），Text类型。
以下是一个示例，比如，一个分片包含了如下4条文本记录。

Rich learning form
Intelligent learning engine
Learning more convenient
From the real demand for more close to the enterprise

每条记录表示为以下键/值对：

(0,Rich learning form)
(20,Intelligent learning engine)
(49,Learning more convenient)
(74,From the real demand for more close to the enterprise)

3.1.6 CombineTextInputFormat实例

1、需求
将输入的大量小文件合并成一个切片统一处理。
1）输入数据
准备4个小文件

2）期望
期望一个切片处理4个文件
2、实现过程
1）不做任何处理，运行1.8节的WordCount案例程序，观察切片个数为4。

number of splits:4

2）在WordcountDriver中增加如下代码，运行程序，并观察运行的切片个数为3.
（1）驱动类中添加代码如下

// 如果不设置InputFormat，它默认用的是TextInputFormat.class
job.setInputFormatClass(CombineTextInputFormat.class);

//虚拟存储切片最大值设置4m
CombineTextInputFormat.setMaxInputSplitSize(job, 4194304);

（2）运行结果为3个切片。

number of splits:3

3）在WordcountDriver中增加如下代码，运行程序，并观察运行的切片个数1。
（1）驱动中添加如下带啊吗

// 如果不设置InputFormat，它默认用的是TextInputFormat.class
job.setInputFormatClass(CombineTextInputFormat.class);

//虚拟存储切片最大值设置20m
CombineTextInputFormat.setMaxInputSplitSize(job, 20971520);

（2）运行结果为1个切片

number of splits:1

3.2 MapReduce工作流程

上面的流程是整个MapReduce最全工作流程，但是Shuffle过程只是从第7步开始到第16步结束，具体Shuffle过程详解，如下：
1、MapTask收集我们的map()方法输出的kv对，放到内存缓冲区中
2、从内存缓冲区不断溢出本地磁盘文件，可能会溢出多个文件
3、多个溢出文件会被合并成大的溢出文件
4、在溢出过程及合并的过程中，都要调用Partitioner进行分区和针对key进行排序
5、ReduceTask根据自己的分区号，去各个MapTask机器上取相应的结果分区数据
6、ReduceTask会抓取到同一个分区的来自不同MapTask的结果文件，ReduceTask会将这些文件再进行合并（归并排序）
7、合并成大文件后，Shuffle的过程也就结束了，后面进入ReduceTask的逻辑运算过程（从文件中取出一个一个的键值对Group，调用用户自定义的reduce()方法）
注意：
1、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，执行速度越快。
2、缓冲区的大小可以通过参数调整，参数：mapreduce.task.io.sort.mb默认100M。

3.3 Shuffle机制

3.3.1 Shuffle机制

Map方法之后，Reduce方法之前的数据处理过程称之为Shuffle。

3.3.2 Partition分区

Partition分区
1、问题引入
要求将统计结果按照文件输出到不同文件中（分区）。比如：将统计结果按照手机归属地不同省份输出到不同文件中（分区）。
2、默认Partitioner分区

默认分区是根据key的hashCode对ReduceTasks个数取模得到的。用户没法控制哪个key存储到哪个区。
3、自定义Partitioner步骤
1）自定义类继承Partitioner，重写getPartition()方法

2）再Job驱动中，设置自定义Partitioner
job.setPartitionerClass(CustomPartitioner.class)
3）自定义Partition后，要根据自定义Partitioner的逻辑设置相应数量的ReduceTask
job.setNumReduceTasks(5);
4、分区总结
1）如果ReduceTask的数量>getPartition的结果数，则会多产生几个空的输出文件part-r-000xx。
2）如果1<ReduceTask的数量<getPartition的结果数，则有一部分分区数据无处安放，会Exception。
3）如果ReduceTask的数量=1，则不管MapTask端输出多少个分区文件，最终结果都交给这一个ReduceTask，最终也就是只会出现一个结果文件part-r-00000；
4）分区号必须从零开始，逐一累加。
5、案例分析
例如：假设自定义分区数为5，则
1）job.setNumReduceTasks(1)；会正常运行，只不过会产生一个输出文件
2）job.setNumReduceTasks(2)；会报错
3）jog.setNumReduceTasks(6)；大于5，程序会正常运行，会产生空文件

3.3.3 Partition分区案例

1、需求
将统计结果按照手机归属地不同省份输出到不同文件中（分区）
1）输入数据

2）期望输出数据
手机号136、137、138、139开头都分别放到一个独立的4个文件中，其他开头的放到一个文件中。
2、需求分析

3、在案例2.3的基础上，增加一个分区类

package com.atguigu.mapreduce.partitioner;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Partitioner;

public class ProvincePartitioner extends Partitioner<Text, FlowBean> {

    @Override
    public int getPartition(Text text, FlowBean flowBean, int numPartitions) {
        //获取手机号前三位prePhone
        String phone = text.toString();
        String prePhone = phone.substring(0, 3);

        //定义一个分区号变量partition,根据prePhone设置分区号
        int partition;

        if("136".equals(prePhone)){
            partition = 0;
        }else if("137".equals(prePhone)){
            partition = 1;
        }else if("138".equals(prePhone)){
            partition = 2;
        }else if("139".equals(prePhone)){
            partition = 3;
        }else {
            partition = 4;
        }

        //最后返回分区号partition
        return partition;
    }
}

4、在驱动函数中增加自定义数据分区设置和ReduceTask设置

package com.atguigu.mapreduce.partitioner;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
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 FlowDriver {

    public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {

        //1 获取job对象
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf);

        //2 关联本Driver类
        job.setJarByClass(FlowDriver.class);

        //3 关联Mapper和Reducer
        job.setMapperClass(FlowMapper.class);
        job.setReducerClass(FlowReducer.class);

        //4 设置Map端输出数据的KV类型
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(FlowBean.class);

        //5 设置程序最终输出的KV类型
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(FlowBean.class);

        //8 指定自定义分区器
        job.setPartitionerClass(ProvincePartitioner.class);

        //9 同时指定相应数量的ReduceTask
        job.setNumReduceTasks(5);

        //6 设置输入输出路径
        FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("D:\\inputflow"));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("D\\partitionout"));

        //7 提交Job
        boolean b = job.waitForCompletion(true);
        System.exit(b ? 0 : 1);
    }
}

3.3.4 CombineTextInputFormat切片机制

框架默认的TextInputFormat切片机制是对任务按文件规划切片，不管文件多小，都会是一个单独的切片，都会交给一个MapTask，这样如果有大量小文件，就会产生大量的MapTask，处理效率极其低下。
1、应用场景：
combineTextInputFormat用于小文件过多的场景，它可以将多个小文件从逻辑上规划到一个切片中，这样，多个小文件就可以交给一个MapTask处理。
2、虚拟存储切片最大值设置
CombineTextInputFormat.setMaxInputSplitSize(job,4194304)；//4m
注意：虚拟存储切片最大值设置最好根据实际的小文件大小情况来设置具体的值。
3、切片机制
生成切片过程包括：虚拟存储过程和切片过程二部分。

1）虚拟存储过程：
将输入目录下所有文件大小，依次和设置的setMaxInputSplitSize值比较，如果不大于设置的最大值，逻辑上划分一个块。如果输入文件大于设置的最大值且大于两倍，那么将最大值切割一块；当剩下数据大小超过设置值的最大值且不大于最大值2倍，此时将文件均分成2个虚拟存储块（防止出现太小分片）。
2)切片过程：
（1）判断虚拟存储的文件是否大于setMaxInputSplitSize值，大于等于则单独形成一个切片。
（2）如果不大于则跟下一个虚拟存储文件进行合并，共同形成一个切片。
（3）测试举例：有4个小文件大小分别为1.7M、5.1M、3.4M以及6.8M这四个小文件，则虚拟存储之后形成6个文件夹，大小分别为：

3.3.5 WritableComparable排序

排序是MapReduce框架中最重要的操作之一。
MapTask和ReduceTask均会对数据按照key进行排序。该操作属于Hadoop的默认行为。任何应用程序中的数据均会被排序，而不管逻辑上是否需要。
默认排序是按照字典顺序排序，且实现该排序的方法是快速排序。
对于MapTask，它会将处理的结果暂时放在环形缓冲区中，当环形缓冲区使用率达到一定阈值后，再对缓冲区中的数据进行一次快速排序，并将这些有序数据溢写再磁盘上，而当数据处理完毕后，它会对磁盘上所有文件进行归并排序。
对于ReduceTask，它从每个MapTask上远程拷贝相应的数据文件，如果文件大小超过一定阈值，则溢写磁盘上，否则存储再内存中。如果磁盘上文件数目达到一定阈值，则进行一次归并排序以生成一个更大文件；如果内存文件大小或者数目超过一定阈值，则进行一次合并后将数据溢写到磁盘上。当所有数据拷贝完毕后，ReduceTask统一对内存和磁盘上的所有数据进行一次归并排序。
排序分类：
1、部分排序
MapReduce根据输入记录的键对数据集排序。保证输出的每个文件内部有序。
2、全排序
最终输出结果只有一个文件，且文件内部有序。实现方式是只设置一个ReduceTask。但该方法再处理大型文件时效率极低，因为一台机器处理所有文件，完全丧失了MapReduce所提供的并行架构。
3、二次排序
在自定义排序过程中，如果compareTo的判断条件为两个即为二次排序。
自定义排序WritableComparable原理分析
bean对象作为key传输，需要实现WritableComparable接口重写compareTo方法，就可以实现排序。

@Override
public int compareTo(FlowBean bean) {

	int result;
		
	// 按照总流量大小，倒序排列
	if (this.sumFlow > bean.getSumFlow()) {
		result = -1;
	}else if (this.sumFlow < bean.getSumFlow()) {
		result = 1;
	}else {
		result = 0;
	}

	return result;
}

3.3.6 WritableComparable排序案例实操（全排序）

1、需求
根据案例2.3序列化案例产生的结果再对总流量进行倒叙排序。
1）输入数据

2）期望输出数据

2、需求分析

3、代码实现
1）FlowBean对象再需求1基础上增加了比较功能

package com.atguigu.mapreduce.writablecompable;

import org.apache.hadoop.io.WritableComparable;
import java.io.DataInput;
import java.io.DataOutput;
import java.io.IOException;

public class FlowBean implements WritableComparable<FlowBean> {

    private long upFlow; //上行流量
    private long downFlow; //下行流量
    private long sumFlow; //总流量

    //提供无参构造
    public FlowBean() {
    }

    //生成三个属性的getter和setter方法
    public long getUpFlow() {
        return upFlow;
    }

    public void setUpFlow(long upFlow) {
        this.upFlow = upFlow;
    }

    public long getDownFlow() {
        return downFlow;
    }

    public void setDownFlow(long downFlow) {
        this.downFlow = downFlow;
    }

    public long getSumFlow() {
        return sumFlow;
    }

    public void setSumFlow(long sumFlow) {
        this.sumFlow = sumFlow;
    }

    public void setSumFlow() {
        this.sumFlow = this.upFlow + this.downFlow;
    }

    //实现序列化和反序列化方法,注意顺序一定要一致
    @Override
    public void write(DataOutput out) throws IOException {
        out.writeLong(this.upFlow);
        out.writeLong(this.downFlow);
        out.writeLong(this.sumFlow);

    }

    @Override
    public void readFields(DataInput in) throws IOException {
        this.upFlow = in.readLong();
        this.downFlow = in.readLong();
        this.sumFlow = in.readLong();
    }

    //重写ToString,最后要输出FlowBean
    @Override
    public String toString() {
        return upFlow + "\t" + downFlow + "\t" + sumFlow;
    }

    @Override
    public int compareTo(FlowBean o) {

        //按照总流量比较,倒序排列
        if(this.sumFlow > o.sumFlow){
            return -1;
        }else if(this.sumFlow < o.sumFlow){
            return 1;
        }else {
            return 0;
        }
    }
}

2）编写Mapper类

package com.atguigu.mapreduce.writablecompable;

import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import java.io.IOException;

public class FlowMapper extends Mapper<LongWritable, Text, FlowBean, Text> {
    private FlowBean outK = new FlowBean();
    private Text outV = new Text();

    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {

        //1 获取一行数据
        String line = value.toString();

        //2 按照"\t",切割数据
        String[] split = line.split("\t");

        //3 封装outK outV
        outK.setUpFlow(Long.parseLong(split[1]));
        outK.setDownFlow(Long.parseLong(split[2]));
        outK.setSumFlow();
        outV.set(split[0]);

        //4 写出outK outV
        context.write(outK,outV);
    }
}

3）编写Reducer类

package com.atguigu.mapreduce.writablecompable;

import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import java.io.IOException;

public class FlowReducer extends Reducer<FlowBean, Text, Text, FlowBean> {
    @Override
    protected void reduce(FlowBean key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {

        //遍历values集合,循环写出,避免总流量相同的情况
        for (Text value : values) {
            //调换KV位置,反向写出
            context.write(value,key);
        }
    }
}

4）编写Driver类

package com.atguigu.mapreduce.writablecompable;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
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 FlowDriver {

    public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {

        //1 获取job对象
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf);

        //2 关联本Driver类
        job.setJarByClass(FlowDriver.class);

        //3 关联Mapper和Reducer
        job.setMapperClass(FlowMapper.class);
        job.setReducerClass(FlowReducer.class);

        //4 设置Map端输出数据的KV类型
        job.setMapOutputKeyClass(FlowBean.class);
        job.setMapOutputValueClass(Text.class);

        //5 设置程序最终输出的KV类型
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(FlowBean.class);

        //6 设置输入输出路径
        FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("D:\\inputflow2"));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("D:\\comparout"));

        //7 提交Job
        boolean b = job.waitForCompletion(true);
        System.exit(b ? 0 : 1);
    }
}

3.3.7 WritableComparable排序案例实操（区内排序）

1、需求
要求每个省份手机号输出的文件中按照总流量内部排序。
2、需求分析
基于前一个需求，增加自定义分区类，分区按照省份手机号设置。

3、实例
1）增加自定义分区类

package com.atguigu.mapreduce.partitionercompable;

import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Partitioner;

public class ProvincePartitioner2 extends Partitioner<FlowBean, Text> {

    @Override
    public int getPartition(FlowBean flowBean, Text text, int numPartitions) {
        //获取手机号前三位
        String phone = text.toString();
        String prePhone = phone.substring(0, 3);

        //定义一个分区号变量partition,根据prePhone设置分区号
        int partition;
        if("136".equals(prePhone)){
            partition = 0;
        }else if("137".equals(prePhone)){
            partition = 1;
        }else if("138".equals(prePhone)){
            partition = 2;
        }else if("139".equals(prePhone)){
            partition = 3;
        }else {
            partition = 4;
        }

        //最后返回分区号partition
        return partition;
    }
}

2）在驱动类中添加分区类

// 设置自定义分区器
job.setPartitionerClass(ProvincePartitioner2.class);

// 设置对应的ReduceTask的个数
job.setNumReduceTasks(5);

3.3.8 Combiner合并

1、Combiner是MR程序中Mapper和Reducer之外的一种组件。
2、Combiner组件的父类就是Reducer。
3、Combiner和Reducer的区别在于运行的位置
Combiner是在每一个MapTask所在的节点运行；Reducer是接收全局所有Mapper的输出结果。
4、Combiner的意义就是对每一个MapTask的输出进行局部汇总，以减少网络传输量。
5、Combiner能够应用的前提是不能影响最终的业务逻辑，而且，Combiner的输出kv应该跟Reducer的输入kv类型要对应起来。
6、自定义Combiner实现步骤
1）自定义一个Combiner继承Reducer，重写Reduce方法。

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

    private IntWritable outV = new IntWritable();

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

        int sum = 0;
        for (IntWritable value : values) {
            sum += value.get();
        }
     
        outV.set(sum);
     
        context.write(key,outV);
    }
}

2）在Job驱动类中设置

job.setCombinerClass(WordCountCombiner.class);

3.3.9 Combiner合并案例实操

1、需求
统计过程中对每一个MapTask的输出进行局部汇总，以减少网络传输量即采用Combiner功能。
1）数据输入

2）期望输出数据
期望：Combine输入数据多，输出时经过合并，输出数据降低。
2、需求分析

3、案例-方案一
1）增加一个WordCountCombiner类继承Reducer

package com.atguigu.mapreduce.combiner;

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import java.io.IOException;

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

private IntWritable outV = new IntWritable();

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

        int sum = 0;
        for (IntWritable value : values) {
            sum += value.get();
        }

        //封装outKV
        outV.set(sum);

        //写出outKV
        context.write(key,outV);
    }
}

2）在WordcountDriver驱动类中指定Combiner

// 指定需要使用combiner，以及用哪个类作为combiner的逻辑
job.setCombinerClass(WordCountCombiner.class);

4、案例-方案二
1）将WordcountReducer作为Combiner在WordcountDriver驱动类中指定

// 指定需要使用Combiner，以及用哪个类作为Combiner的逻辑
job.setCombinerClass(WordCountReducer.class);

运行程序，如下图所示

3.4 OutputFormat数据输出

3.4.1 OutputFormat接口实现类

outputFormat是MapReduce输出的基类，所有实现MapReduce输出都实现了OutputFormat接口。下面我们介绍几种常见的OutputFormat实现类。

3.4.2 自定义OutputFormat实例

1、需求
过滤输入的log日志，包含atguigu的网站输出到e:/atguigu.log，不包含atguigu的网站输出到e:/other.log
1）输入数据

2）期望输出数据

2、需求分析

3、案例
1）编写LogMapper类

package com.atguigu.mapreduce.outputformat;

import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

import java.io.IOException;

public class LogMapper extends Mapper<LongWritable, Text,Text, NullWritable> {
    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        //不做任何处理,直接写出一行log数据
        context.write(value,NullWritable.get());
    }
}

2）编写LogReducer类

package com.atguigu.mapreduce.outputformat;

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

import java.io.IOException;

public class LogReducer extends Reducer<Text, NullWritable,Text, NullWritable> {
    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable<NullWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        // 防止有相同的数据,迭代写出
        for (NullWritable value : values) {
            context.write(key,NullWritable.get());
        }
    }
}

3）自定义一个LogOutputFormat类

package com.atguigu.mapreduce.outputformat;

import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.RecordWriter;
import org.apache.hadoop.mapreduce.TaskAttemptContext;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

import java.io.IOException;

public class LogOutputFormat extends FileOutputFormat<Text, NullWritable> {
    @Override
    public RecordWriter<Text, NullWritable> getRecordWriter(TaskAttemptContext job) throws IOException, InterruptedException {
        //创建一个自定义的RecordWriter返回
        LogRecordWriter logRecordWriter = new LogRecordWriter(job);
        return logRecordWriter;
    }
}

4）编写LogRecordWriter类

package com.atguigu.mapreduce.outputformat;

import org.apache.hadoop.fs.FSDataOutputStream;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IOUtils;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.RecordWriter;
import org.apache.hadoop.mapreduce.TaskAttemptContext;

import java.io.IOException;

public class LogRecordWriter extends RecordWriter<Text, NullWritable> {

    private FSDataOutputStream atguiguOut;
    private FSDataOutputStream otherOut;

    public LogRecordWriter(TaskAttemptContext job) {
        try {
            //获取文件系统对象
            FileSystem fs = FileSystem.get(job.getConfiguration());
            //用文件系统对象创建两个输出流对应不同的目录
            atguiguOut = fs.create(new Path("d:/hadoop/atguigu.log"));
            otherOut = fs.create(new Path("d:/hadoop/other.log"));
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    @Override
    public void write(Text key, NullWritable value) throws IOException, InterruptedException {
        String log = key.toString();
        //根据一行的log数据是否包含atguigu,判断两条输出流输出的内容
        if (log.contains("atguigu")) {
            atguiguOut.writeBytes(log + "\n");
        } else {
            otherOut.writeBytes(log + "\n");
        }
    }

    @Override
    public void close(TaskAttemptContext context) throws IOException, InterruptedException {
        //关流
        IOUtils.closeStream(atguiguOut);
        IOUtils.closeStream(otherOut);
    }
}

5）编写LogDriver类

package com.atguigu.mapreduce.outputformat;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
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 LogDriver {
    public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {

        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf);

        job.setJarByClass(LogDriver.class);
        job.setMapperClass(LogMapper.class);
        job.setReducerClass(LogReducer.class);

        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(NullWritable.class);

        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(NullWritable.class);

        //设置自定义的outputformat
        job.setOutputFormatClass(LogOutputFormat.class);

        FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("D:\\input"));
        //虽然我们自定义了outputformat，但是因为我们的outputformat继承自fileoutputformat
        //而fileoutputformat要输出一个_SUCCESS文件，所以在这还得指定一个输出目录
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("D:\\logoutput"));

        boolean b = job.waitForCompletion(true);
        System.exit(b ? 0 : 1);
    }
}

3.5 MapReduce工作机制

3.5.1 MapTask工作机制

1、Read机制：MapTask通过InputFormat获得的RecordReader（底层是lineRecordReader），从输入InputSplit中解析出一个个key/value。
2、Map阶段：该节点主要是将解析出的key/value交给用户编写map()函数处理，并产生一系列新的key/value。
3、Collect收集阶段：在用户编写map()函数中，当数据处理完成后，一般会调用OutputCollector.collect()输出结果。在该函数内部，它会将生成key/value分区（调用Partitioner），并写入一个环形内存缓冲区中。
4、Spill阶段：即“溢出”，当环形缓冲区满后，MapReduce会将数据写到本地磁盘中，生成一个临时文件。需要注意的是，将数据写入本地磁盘之前，先要对数据进行一次本地排序，并在必要时对数据进行合并、压缩等操作。
溢出阶段详情：
步骤1：利用快速排序算法对缓冲区内的数据进行排序，排序方式是，先按照分区比那好Partition进行排序，然后根据key进行排序。这样，经过排序后，数据以分区为单位聚集在一起，且同一分区内所有数据按照key有序。
步骤2：按照分区编号由小到大依次将每个分区中的数据写入任务目录下的临时文件output/spillN.out（N表示当前溢出次数）中。如果用户设置了Combiner，则写入文件之前，对每个分区中的数据进行一次聚集操作。
步骤3：将分区数据的元信息写到内存索引数据结构SpillRecord中，其中每个分区的元信息包括在临时文件中的偏移量、压缩前数据大小和压缩后数据大小。如果当前内存索引大小超过1MB，则将内存索引写到文件output/spillN.out.index中。
5、Merge阶段：当所有数据处理完成后，MapTask对所有临时文件进行一次合并，以确保最终只会生成一个数据文件。
当所有数据处理完后，MapTask会将所有临时文件合并成一个大文件，并保存到文件output/file.out中，同时生成相应的索引文件output/file.out.index。
在进行文件合并过程中，MapTask以分区为单位进行合并。对于某个分区，它将采用多轮递归合并的方式。每轮合并mapreduce.task.io.sort.factor（默认10）个文件，并将产生的文件重新加入待合并列表中，对文件排序后，重复以上过程，直到最终得到一个大文件。
让每个MapTask最终只生成一个数据文件，可避免同时打开大量文件和同时读取大量小文件产生的随机读取带来的开销。

3.5.2 ReduceTask工作机制

1、Copy阶段：ReduceTask从各个MapTask上远程拷贝一片数据，并针对某一片数据，如果其大小超过一定阈值，则写在磁盘上，否则直接放到内存中。
2、Sort阶段：在远程拷贝数据的同时，ReduceTask启动了两个后台线程对内存和磁盘上的文件进行合并，以防止内存使用过多或磁盘上文件过多。按照MapReduce语义，用户编写reduce()函数输入数据是按key进行聚集的一组数据。为了将key相同的数据聚在一起，Hadoop采用了基于排序的策略。由于各个MapTask已经实现对自己的处理结果进行了局部排序，因此，ReduceTask只需对所有数据进行一次归并排序即可。
3、Reduce阶段：reduce()函数将计算结果写到HDFS上。

3.5.3 ReduceTask并行度决定机制

回顾：MapTask并行度由切片个数决定，切片个数由输入文件和切片规则决定。
思考：ReduceTask并行度由谁决定？
1、设置ReduceTask并行度（个数）
ReduceTask的并行度同样影响整个Job的执行并发度和执行效率，但与MapTask的并发数由切片数决定不同，ReduceTask数量的决定是可以直接手动设置。

2、实验：测试ReduceTask多少合适
1）实验环境：1个Master节点，16个Slave节点：CPU：8GHZ，内存：2G
2）实验结论：

3）注意事项
（1）ReduceTask=0，表示没有Reduce阶段，输出文件个数和Map个数一致。
（2）ReduceTask默认值是1，所以输出文件个数一个。
（3）如果数据分布不均匀，就有可能在Reduce阶段产生数据倾斜。
（4）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。
（5）具体多少个ReduceTask，需要根据集群性能而定。
（6）如果分区数不是1，但是ReduceTask为1，是否执行分区过程。答案是：不执行分区过程。因为在MapTask的源码中，执行分区的前提是先判断ReduceNum个数是否大于1。不大于1肯定不执行。

3.6 Join应用

3.6.1 Reduce Join

Map端的主要工作：为来自不同表或文件的key/value对，打标签以区分不同来源的记录。然后用连接字段作为key，其余部分和新加的标志作为value，最后进行输出。
Reduce端的主要工作：在Reduce端以连接字段作为key的分组已经完成，我们只需要在每一个分组当中将不同文件的记录（在Map阶段已经打标志）分开，最后进行合并就ok了。

3.6.2 Reduce.Join案例实操

1、需求

将商品信息表中数据按照商品pid合并到订单数据表中

2、需求分析
通过关联关系作为Map输出的key，将量表满足Join条件的数据并携带数据所在源的文件信息，发往同一个ReduceTask，在Reduce中进行数据的串联。

3、代码实现
1）创建商品和订单合并后的TableBean类

package com.atguigu.mapreduce.reducejoin;

import org.apache.hadoop.io.Writable;

import java.io.DataInput;
import java.io.DataOutput;
import java.io.IOException;

public class TableBean implements Writable {

    private String id; //订单id
    private String pid; //产品id
    private int amount; //产品数量
    private String pname; //产品名称
    private String flag; //判断是order表还是pd表的标志字段

    public TableBean() {
    }

    public String getId() {
        return id;
    }

    public void setId(String id) {
        this.id = id;
    }

    public String getPid() {
        return pid;
    }

    public void setPid(String pid) {
        this.pid = pid;
    }

    public int getAmount() {
        return amount;
    }

    public void setAmount(int amount) {
        this.amount = amount;
    }

    public String getPname() {
        return pname;
    }

    public void setPname(String pname) {
        this.pname = pname;
    }

    public String getFlag() {
        return flag;
    }

    public void setFlag(String flag) {
        this.flag = flag;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return id + "\t" + pname + "\t" + amount;
    }

    @Override
    public void write(DataOutput out) throws IOException {
        out.writeUTF(id);
        out.writeUTF(pid);
        out.writeInt(amount);
        out.writeUTF(pname);
        out.writeUTF(flag);
    }

    @Override
    public void readFields(DataInput in) throws IOException {
        this.id = in.readUTF();
        this.pid = in.readUTF();
        this.amount = in.readInt();
        this.pname = in.readUTF();
        this.flag = in.readUTF();
    }
}

2）编写TableMapper类

package com.atguigu.mapreduce.reducejoin;

import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.InputSplit;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileSplit;

import java.io.IOException;

public class TableMapper extends Mapper<LongWritable,Text,Text,TableBean> {

    private String filename;
    private Text outK = new Text();
    private TableBean outV = new TableBean();

    @Override
    protected void setup(Context context) throws IOException, InterruptedException {
        //获取对应文件名称
        InputSplit split = context.getInputSplit();
        FileSplit fileSplit = (FileSplit) split;
        filename = fileSplit.getPath().getName();
    }

    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {

        //获取一行
        String line = value.toString();

        //判断是哪个文件,然后针对文件进行不同的操作
        if(filename.contains("order")){  //订单表的处理
            String[] split = line.split("\t");
            //封装outK
            outK.set(split[1]);
            //封装outV
            outV.setId(split[0]);
            outV.setPid(split[1]);
            outV.setAmount(Integer.parseInt(split[2]));
            outV.setPname("");
            outV.setFlag("order");
        }else {                             //商品表的处理
            String[] split = line.split("\t");
            //封装outK
            outK.set(split[0]);
            //封装outV
            outV.setId("");
            outV.setPid(split[0]);
            outV.setAmount(0);
            outV.setPname(split[1]);
            outV.setFlag("pd");
        }

        //写出KV
        context.write(outK,outV);
    }
}

3）编写TableReducer类

package com.atguigu.mapreduce.reducejoin;

import org.apache.commons.beanutils.BeanUtils;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

import java.io.IOException;
import java.lang.reflect.InvocationTargetException;
import java.util.ArrayList;

public class TableReducer extends Reducer<Text,TableBean,TableBean, NullWritable> {

    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable<TableBean> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {

        ArrayList<TableBean> orderBeans = new ArrayList<>();
        TableBean pdBean = new TableBean();

        for (TableBean value : values) {

            //判断数据来自哪个表
            if("order".equals(value.getFlag())){   //订单表

			  //创建一个临时TableBean对象接收value
                TableBean tmpOrderBean = new TableBean();

                try {
                    BeanUtils.copyProperties(tmpOrderBean,value);
                } catch (IllegalAccessException e) {
                    e.printStackTrace();
                } catch (InvocationTargetException e) {
                    e.printStackTrace();
                }

			  //将临时TableBean对象添加到集合orderBeans
                orderBeans.add(tmpOrderBean);
            }else {                                    //商品表
                try {
                    BeanUtils.copyProperties(pdBean,value);
                } catch (IllegalAccessException e) {
                    e.printStackTrace();
                } catch (InvocationTargetException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        }

        //遍历集合orderBeans,替换掉每个orderBean的pid为pname,然后写出
        for (TableBean orderBean : orderBeans) {

            orderBean.setPname(pdBean.getPname());

		   //写出修改后的orderBean对象
            context.write(orderBean,NullWritable.get());
        }
    }
}

4）编写TableDriver类

package com.atguigu.mapreduce.reducejoin;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
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 TableDriver {
    public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
        Job job = Job.getInstance(new Configuration());

        job.setJarByClass(TableDriver.class);
        job.setMapperClass(TableMapper.class);
        job.setReducerClass(TableReducer.class);

        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(TableBean.class);

        job.setOutputKeyClass(TableBean.class);
        job.setOutputValueClass(NullWritable.class);

        FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("D:\\input"));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("D:\\output"));

        boolean b = job.waitForCompletion(true);
        System.exit(b ? 0 : 1);
    }
}

4、测试
运行程序查看结果

5、总结
缺点：这种方式中，合并的操作是在Reduce阶段完成，Reduce端的处理压力太大，Map节点的运算负载则很低，资源利用率不高，且在Reduce阶段极易产生数据倾斜。
解决方案：Map端实现数据合并。

3.6.3 Map Join

1、使用场景
Map Join适用于一张表十分小，一张表很大的场景
2、优点
思考：在Reduce端处理过多的表，非常容易产生数据倾斜。怎么办？
在Map端缓存多张表，提前处理业务逻辑，这样增加Map端业务，减少Reduce端数据的压力，尽可能的减少数据倾斜。
3、具体办法：采用DistributedCache
1）在Mapper的setup阶段，将文件读取到缓存集合中。
2）在Driver驱动类中加载缓存。

//缓存普通文件到Task运行节点。
job.addCacheFile(new URI("file:///e:/cache/pd.txt"));
//如果是集群运行,需要设置HDFS路径
job.addCacheFile(new URI("hdfs://hadoop102:8020/cache/pd.txt"));

3.6.4 Map Join案例

1、需求

将商品信息表中数据根据商品pid合并到订单数据表中。

2、需求分析
MapJoin适用于关联表中有小表的情形。

3、实现代码
1）先在MapJoinDriver驱动类中添加缓冲文件

package com.atguigu.mapreduce.mapjoin;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
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;
import java.net.URI;
import java.net.URISyntaxException;

public class MapJoinDriver {

    public static void main(String[] args) throws IOException, URISyntaxException, ClassNotFoundException, InterruptedException {

        // 1 获取job信息
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf);
        // 2 设置加载jar包路径
        job.setJarByClass(MapJoinDriver.class);
        // 3 关联mapper
        job.setMapperClass(MapJoinMapper.class);
        // 4 设置Map输出KV类型
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(NullWritable.class);
        // 5 设置最终输出KV类型
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(NullWritable.class);

        // 加载缓存数据
        job.addCacheFile(new URI("file:///D:/input/tablecache/pd.txt"));
        // Map端Join的逻辑不需要Reduce阶段，设置reduceTask数量为0
        job.setNumReduceTasks(0);

        // 6 设置输入输出路径
        FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("D:\\input"));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("D:\\output"));
        // 7 提交
        boolean b = job.waitForCompletion(true);
        System.exit(b ? 0 : 1);
    }
}

2）在MapJoinMapper类中的setup方法中读取缓存文件

package com.atguigu.mapreduce.mapjoin;

import org.apache.commons.lang.StringUtils;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IOUtils;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.net.URI;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

public class MapJoinMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, NullWritable> {

    private Map<String, String> pdMap = new HashMap<>();
    private Text text = new Text();

    //任务开始前将pd数据缓存进pdMap
    @Override
    protected void setup(Context context) throws IOException, InterruptedException {

        //通过缓存文件得到小表数据pd.txt
        URI[] cacheFiles = context.getCacheFiles();
        Path path = new Path(cacheFiles[0]);

        //获取文件系统对象,并开流
        FileSystem fs = FileSystem.get(context.getConfiguration());
        FSDataInputStream fis = fs.open(path);

        //通过包装流转换为reader,方便按行读取
        BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(fis, "UTF-8"));

        //逐行读取，按行处理
        String line;
        while (StringUtils.isNotEmpty(line = reader.readLine())) {
            //切割一行    
//01	小米
            String[] split = line.split("\t");
            pdMap.put(split[0], split[1]);
        }

        //关流
        IOUtils.closeStream(reader);
IOUtils.closeStream(fis);
    }

    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {

        //读取大表数据    
//1001	01	1
        String[] fields = value.toString().split("\t");

        //通过大表每行数据的pid,去pdMap里面取出pname
        String pname = pdMap.get(fields[1]);

        //将大表每行数据的pid替换为pname
        text.set(fields[0] + "\t" + pname + "\t" + fields[2]);

        //写出
        context.write(text,NullWritable.get());
    }
}

3.7 MapReduce开发总结

1、输入数据接口：InputFormat
1）默认适用的实现类是：TextInputFormat
2）TextInputFormat的功能逻辑是：一次读一行文本，然后将该行的起始偏移量作为key，行内容作为value返回。
3）CombineTextInputFormat可以把多个小文件合并成一个切片处理，提高处理效率。
2、逻辑处理接口：Mapper
用户根据业务需求实现其中三个方法：map()、setup()、cleanup()
3、Partitioner分区
1）有默认实现HashPartitioner，逻辑是根据key的哈希值和numReduces来返回一个分区号；key.hashCode()&Integer.MAXVALUE%numReduces
2）如果业务上有特别的需求，可以自定义分区
4、Comparable排序
1）当我们用自定义的对象作为key来输出时，就必须要实现WritableComparable接口，重写其中的compareTo()方法。
2）部分排序：对最终输出的每一个文件进行内部排序。
3）全排序：对所有数据进行排序，通常只有一个Reduce。
4）二次排序：排序的条件有两个
5）Combiner合并
Combiner合并可以提高程序执行效率，减少IO传输。但是使用时必须不能影响原有的业务处理结果。
6）逻辑处理接口：Reducer
用户根据业务需求实现气功三个方法：reduce()、setup()、cleanup()
7）输出数据结构：OutputFormat
（1）默认实现类是TextOutputFormat，功能逻辑是：将每一个KV对，向目标文本文件输出一行。
（2）用户还可以自定义OutputFormat。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-814431.html

到了这里，关于大数据开发之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！