1．MapReduce计算模型介绍 1.1．理解MapReduce思想 MapReduce思想在生活中处处可见。或多或少都曾接触过这种思想。MapReduce的思想核心是“分而治之”，适用于大量复杂的任务处理场景（大规模数据处理场景）。即使是发布过论文实现分布式计算的谷歌也只是实现了这种思想，而不是自己原创。 Map负责“分”，即把复杂的任务分解为若干个“简单的任务”来并行处理。可以进行拆分的前提是这些小任务可以并行计算，彼此间几乎没有依赖关系。 Reduce负责“合”，即对map阶段的结果进行全局汇总。 这两个阶段合起来正是MapReduce思想的体现。
图：MapReduce思想模型
还有一个比较形象的语言解释MapReduce： 我们要数图书馆中的所有书。你数1号书架，我数2号书架。这就是“Map”。我们人越多，数书就更快。 现在我们到一起，把所有人的统计数加在一起。这就是“Reduce”。
1.2．Hadoop MapReduce设计构思
MapReduce是一个分布式运算程序的编程框架，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Hadoop集群上。 既然是做计算的框架，那么表现形式就是有个输入（input），MapReduce操作这个输入（input），通过本身定义好的计算模型，得到一个输出（output）。 对许多开发者来说，自己完完全全实现一个并行计算程序难度太大，而MapReduce就是一种简化并行计算的编程模型，降低了开发并行应用的入门门槛。 Hadoop MapReduce构思体现在如下的三个方面： 如何对付大数据处理：分而治之 对相互间不具有计算依赖关系的大数据，实现并行最自然的办法就是采取分而治之的策略。并行计算的第一个重要问题是如何划分计算任务或者计算数据以便对划分的子任务或数据块同时进行计算。不可分拆的计算任务或相互间有依赖关系的数据无法进行并行计算！ 构建抽象模型：Map和Reduce MapReduce借鉴了函数式语言中的思想，用Map和Reduce两个函数提供了高层的并行编程抽象模型。 Map: 对一组数据元素进行某种重复式的处理； Reduce: 对Map的中间结果进行某种进一步的结果整理。 MapReduce中定义了如下的Map和Reduce两个抽象的编程接口，由用户去编程实现: map: (k1; v1) → [(k2; v2)] reduce: (k2; [v2]) → [(k3; v3)] Map和Reduce为程序员提供了一个清晰的操作接口抽象描述。通过以上两个编程接口，大家可以看出MapReduce处理的数据类型是键值对。 统一构架，隐藏系统层细节 如何提供统一的计算框架，如果没有统一封装底层细节，那么程序员则需要考虑诸如数据存储、划分、分发、结果收集、错误恢复等诸多细节；为此，MapReduce设计并提供了统一的计算框架，为程序员隐藏了绝大多数系统层面的处理细节。 MapReduce最大的亮点在于通过抽象模型和计算框架把需要做什么(what need to do)与具体怎么做(how to do)分开了，为程序员提供一个抽象和高层的编程接口和框架。程序员仅需要关心其应用层的具体计算问题，仅需编写少量的处理应用本身计算问题的程序代码。如何具体完成这个并行计算任务所相关的诸多系统层细节被隐藏起来,交给计算框架去处理：从分布代码的执行，到大到数千小到单个节点集群的自动调度使用。 1.3．MapReduce框架结构 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
图：MapReduce 2.0运行流程图
2．MapReduce编程规范及示例编写 2.1．编程规范 （1）用户编写的程序分成三个部分：Mapper，Reducer，Driver(提交运行mr程序的客户端) （2）Mapper的输入数据是KV对的形式（KV的类型可自定义） （3）Mapper的输出数据是KV对的形式（KV的类型可自定义） （4）Mapper中的业务逻辑写在map()方法中 （5）map()方法（maptask进程）对每一个调用一次 （6）Reducer的输入数据类型对应Mapper的输出数据类型，也是KV （7）Reducer的业务逻辑写在reduce()方法中 （8）Reducetask进程对每一组相同k的组调用一次reduce()方法 （9）用户自定义的Mapper和Reducer都要继承各自的父类 （10）整个程序需要一个Drvier来进行提交，提交的是一个描述了各种必要信息的job对象 2.2．WordCount示例编写 需求：在一堆给定的文本文件中统计输出每一个单词出现的总次数
(1)定义一个mapper类 //首先要定义四个泛型的类型 //keyin: LongWritable valuein: Text //keyout: Text valueout:IntWritable
public class WordCountMapper extends Mapper{ //map方法的生命周期： 框架每传一行数据就被调用一次 //key : 这一行的起始点在文件中的偏移量 //value: 这一行的内容 @Override protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException { //拿到一行数据转换为string String line = value.toString(); //将这一行切分出各个单词 String[] words = line.split(" "); //遍历数组，输出<单词，1> for(String word:words){ context.write(new Text(word), new IntWritable(1)); } } }
(2)定义一个reducer类 //生命周期：框架每传递进来一个kv 组，reduce方法被调用一次 @Override protected void reduce(Text key, Iterable values, Context context) throws IOException, InterruptedException { //定义一个计数器 int count = 0; //遍历这一组kv的所有v，累加到count中 for(IntWritable value:values){ count = value.get(); } context.write(key, new IntWritable(count)); } }
(3)定义一个主类，用来描述job并提交job public class WordCountRunner { //把业务逻辑相关的信息（哪个是mapper，哪个是reducer，要处理的数据在哪里，输出的结果放哪里……）描述成一个job对象 //把这个描述好的job提交给集群去运行 public static void main(String[] args) throws Exception { Configuration conf = new Configuration(); Job wcjob = Job.getInstance(conf); //指定我这个job所在的jar包 // wcjob.setJar("/home/hadoop/wordcount.jar"); wcjob.setJarByClass(WordCountRunner.class);
代码语言：javascript复制 wcjob.setMapperClass(WordCountMapper.class);
wcjob.setReducerClass(WordCountReducer.class);
//设置我们的业务逻辑Mapper类的输出key和value的数据类型
wcjob.setMapOutputKeyClass(Text.class);
wcjob.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
//设置我们的业务逻辑Reducer类的输出key和value的数据类型
wcjob.setOutputKeyClass(Text.class);
wcjob.setOutputValueClass(IntWritable.class);
//指定要处理的数据所在的位置
FileInputFormat.setInputPaths(wcjob, "hdfs://hdp-server01:8020/wordcount/data/big.txt");
//指定处理完成之后的结果所保存的位置
FileOutputFormat.setOutputPath(wcjob, new Path("hdfs://hdp-server01:8020/wordcount/output/"));
//向yarn集群提交这个job
boolean res = wcjob.waitForCompletion(true);
System.exit(res?0:1);
}3．MapReduce程序运行模式 3.1．本地运行模式 （1）mapreduce程序是被提交给LocalJobRunner在本地以单进程的形式运行 （2）而处理的数据及输出结果可以在本地文件系统，也可以在hdfs上 （3）怎样实现本地运行？写一个程序，不要带集群的配置文件 本质是程序的conf中是否有mapreduce.framework.name=local以及yarn.resourcemanager.hostname参数 （4）本地模式非常便于进行业务逻辑的debug，只要在eclipse中打断点即可 3.2．集群运行模式 （1）将mapreduce程序提交给yarn集群，分发到很多的节点上并发执行 （2）处理的数据和输出结果应该位于hdfs文件系统 （3）提交集群的实现步骤： 将程序打成JAR包，然后在集群的任意一个节点上用hadoop命令启动 hadoop jar wordcount.jar cn.itcast.bigdata.mrsimple.WordCountDriver args
