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在学习 MapReduce 的过程中，不少人接触的第一个项目就是单词计数。单词计数通过两个函数 Map 和 Reduce，可以快速地统计出文本文件中每个单词出现的个数，它虽然简单，但也是最能体现 MapReduce 思想的程序之一。而 Serverless 的出现，为 MapReduce 进行大数据处理又提供了一个新的部署方案，Serverless 与 MapReduce 究竟如何结合呢？
本文将通过一个简单的教程，指导大家快速开发一个基于 MapReduce 的 WordCount 应用模版，并在 Serverless 应用中心 Registry 里实现复用。
前提条件
已安装 Serverless Framework，并保证您的 Serverless Framework 不低于以下版本：
代码语言：javascript复制$ serverless –v
Framework Core: 1.75.1
Plugin: 3.6.16
SDK: 2.3.1
Components: 2.32.0实现概要
下面是该实例的实现流程：
- 创建函数与 COS Bucket。
- 用户将对象上传到 COS 中的源存储桶（对象创建事件）。
- COS Bucket检测到对象创建事件。
- COS 调用函数并将事件数据作为参数传递给函数，由此将
cos:ObjectCreated:*事件发布给函数。 - SCF 平台接收到调用请求，执行函数。
- 函数通过收到的事件数据获得了 Bucket 名称和文件名称，从该源 Bucket中获取该文件，根据代码中实现的 wordcount 进行字数统计，然后将其保存到目标 Bucket 上。
部署成功后，本模版将会为您创建以下资源：
- 两个 SCF 函数：Mapper 和 Reducer。
- 三个 COS Bucket：srcmr、middlestagebucket 和 destmr。
- Mapper 函数将会绑定 srcmr 触发，Reducer 函数将会绑定 middlestagebucket 触发，destmr 将会用来接收最终的统计结果。
开发步骤
- 通过 COS 组件完成创建上传文件的 COS 存储桶的配置文件编写，yml 文件配置如下
# serverless.yml
org: serverless
app: MapReduce_Demo
stage: dev
component: cos
name: destmr
inputs:
bucket: destmr
region: ap-guangzhou同理，完成其它两个存储桶配置。
- 完成函数代码编写，本模版中需要创建两个函数：Map 函数与 Reduce 函数，并为其分别配置 yml 文件
Map 函数 yml 文件示例如下：
代码语言：javascript复制component: scf # (必选) 组件名称，在该实例中为scf
name: map_function # 必选) 组件实例名称.
org: serverless # (可选) 用于记录组织信息，
app: MapReduce_Demo # (可选) 用于您的 AP名称
stage: dev # (可选) 用于区分环境信息，默认值是 dev
inputs:
name: map_function
src: ./
handler: map_function.main_handler
runtime: Python2.7
region: ap-guangzhou
description: This is one of the MapReduce function which is map_function
memorySize: 128
timeout: 10
environment:
variables:
Bucket: ${output:${stage}:${app}:middlestagebucket.bucket}
TENCENT_SECRET_ID: ${env:TENCENT_SECRET_ID}
TENCENT_SECRET_KEY: ${env:TENCENT_SECRET_KEY}
events: # 触发器
- cos: # cos触发器
name: ${output:${stage}:${app}:srcmr.cosOrigin}
parameters:
bucket: ${output:${stage}:${app}:srcmr.cosOrigin}
events: 'cos:ObjectCreated:*'
enable: true- 完成配置后，整个应用模版结构如下：
Map_Reduce_Demo
|--bucket_destmr
|--serverless.yml
|--bucket_middlestage
|--serverless.yml
|--bucket_srcmr
|--serverless.yml
|--fun_map
|--serverless.yml
|--map_function.py
|--fun_reduce
|--serverless.yml
|--reduce_function.py您也可根据您的实际业务逻辑进行更改。
模版上传
完成模版开发后，您可以将您的模版上传至 Registry，供大家公开复用。
- 在项目根目录下配置上传至 Registry 的项目模版信息：
# serverless.yml
name: mapreduce-demo # 项目模板的名字
displayName: 基于 MapReduce 统计字数 #项目模板展示在控制台的名称（中文）
author: Tencent Cloud, Inc. # 作者的名字
org: Tencent Cloud, Inc. # 组织名称，可选
type: template #项目类型，可填 template 或 component，此处为模版
description: Deploy a MapReduce wordcount application. # 描述您的项目模板
description-i18n:
zh-cn: 本示例Demo演示怎么利用COS来做MapReduce，一共需要2个函数：map_function和reduce_function，3个COS Bucket：srcmr、middlestagebucket 和 destmr # 中文描述
keywords: tencent, serverless, cos, scf, mapreduce # 关键字
repo: # 源代码 Repo
readme: # 详细的说明文件
license: MIT # 版权声明
src: # 描述项目中的哪些文件需要作为模板发布
src: ./ # 指定具体的相对目录，此目录下的文件将作为模板发布
exclude: #描述在指定的目录内哪些文件应该被排除
- .env
- serverless.yml- 上传模版
$ sls registry publish
serverless ⚡ registry
Publishing "mapreduce-demo@0.0.0"...
Serverless › Successfully published mapreduce-demo模版复用
所有上传到 Registry的模版都支持公开下载与复用的，操作如下：
- 下载模版
$ sls init -t mapreduce-demo
serverless ⚡ framework
- Successfully created "mapreduce-demo" instance in the currennt working directory.
- Don't forget to update serverless.yml and install dependencies if needed.
- Whenever you're ready, run "serverless deploy" to deploy your new instance.
mapreduce-demo › Created- 在环境配置 .env 文件中填入您自己的密钥信息
# .env
TENCENT_SECRET_ID=123
TENCENT_SECRET_KEY=123- 部署项目
$ cd mapreduce-demo
$ sls deploy --all
serverless ⚡ framework
srcmr:
region: ap-guangzhou
bucket: srcmr-0000000000
cosOrigin: srcmr-0000000000.cos.ap-guangzhou.myzijiebao.com
url: http://srcmr-0000000000.cos.ap-guangzhou.myzijiebao.com
vendorMessage: null
destmr:
region: ap-guangzhou
bucket: destmr-0000000000
cosOrigin: destmr-0000000000.cos.ap-guangzhou.myzijiebao.com
url: http://destmr-0000000000.cos.ap-guangzhou.myzijiebao.com
vendorMessage: null
middlestagebucket:
region: ap-guangzhou
bucket: middlestagebucket-0000000000
cosOrigin: middlestagebucket-0000000000.cos.ap-guangzhou.myzijiebao.com
url: http://middlestagebucket-0000000000.cos.ap-guangzhou.myzijiebao.com
vendorMessage: null
map_function:
functionName: map_function
description: This is one of the MapReduce function which is map_function
namespace: default
runtime: Python2.7
handler: map_function.main_handler
memorySize: 128
lastVersion: $LATEST
traffic: 1
triggers:
cos:
- srcmr-0000000000.cos.ap-guangzhou.myzijiebao.com
vendorMessage: null
reduce-function:
functionName: reduce_function
description: This is one of the MapReduce function which is reduce_function
namespace: default
runtime: Python2.7
handler: reduce_function.main_handler
memorySize: 128
lastVersion: $LATEST
traffic: 1
triggers:
cos:
- middlestagebucket-0000000000.cos.ap-guangzhou.myzijiebao.com
vendorMessage: null
8s › mapreduce-demo › Success项目测试
- 找到模版文档中的 test.txt 文件。
- 切换至对象存储控制台，选择创建好的 Bucket：srcmr，单击「上传文件」。
- 在弹出的「上传文件」窗口中，选择 test.txt，单击「确定上传」。
- 切换至云函数控制台，查看执行结果。在运行日志中可以看到打印出来的日志信息。
- 切换至 对象存储控制台，选择创建好的 Bucket：destmr，查看生成的文件。
项目移除
可以通过以下命令移除应用
代码语言：javascript复制$ sls remove --all
serverless ⚡ framework
8s › maprecude › SuccessOne More Thing
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