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hadoop(二MapReduce)

介绍

MapReduce:其实就是把数据分开处理后再将数据合在一起.

• 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。
• MapReduce运行在yarn集群

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和Reduce,

MapReduce处理的数据类型是键值对

代码处理

MapReduce 的开发一共有八个步骤, 其中 Map 阶段分为 2 个步骤，Shuwle 阶段 4 个步 
骤，Reduce 阶段分为 2 个步骤

​ Map 阶段 2 个步骤

1. 设置 InputFormat 类, 将数据切分为 Key-Value(K1和V1) 对, 输入到第二步
2. 自定义 Map 逻辑, 将第一步的结果转换成另外的 Key-Value（K2和V2） 对, 输出结果 
   Shuwle 阶段 4 个步骤
3. 对输出的 Key-Value 对进行分区
4. 对不同分区的数据按照相同的 Key 排序
5. (可选) 对分组过的数据初步规约, 降低数据的网络拷贝
6. 对数据进行分组, 相同 Key 的 Value 放入一个集合中 
   Reduce 阶段 2 个步骤
7. 对多个 Map 任务的结果进行排序以及合并, 编写 Reduce 函数实现自己的逻辑, 对输入的 
   Key-Value 进行处理, 转为新的 Key-Value（K3和V3）输出
8. 设置 OutputFormat 处理并保存 Reduce 输出的 Key-Value 数据

常用Maven依赖

<packaging>jar</packaging>
 <dependencies>
 <dependency>
 <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
 <artifactId>hadoop-common</artifactId>
 <version>2.7.5</version>
 </dependency>
 <dependency>
 <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
 <artifactId>hadoop-client</artifactId>
 <version>2.7.5</version>
 </dependency>
 <dependency>
 <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
 <artifactId>hadoop-hdfs</artifactId>
 <version>2.7.5</version>
 </dependency>
 <dependency>
 <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
 <artifactId>hadoop-mapreduce-client-core</artifactId>
 <version>2.7.5</version>
 </dependency>
 <dependency>
 <groupId>junit</groupId>
 <artifactId>junit</artifactId>
 <version>RELEASE</version>
 </dependency>
 </dependencies>
 <build>
 <plugins>
 <plugin>
 <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
 <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
 <version>3.1</version>
 <configuration>
 <source>1.8</source>
 <target>1.8</target>
 <encoding>UTF-8</encoding>
 <!--    <verbal>true</verbal>-->
 </configuration>
 </plugin>
 <plugin>
 <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
 <artifactId>maven-shade-plugin</artifactId>
 <version>2.4.3</version>
 <executions>
 <execution>
 <phase>package</phase>
 <goals>
 <goal>shade</goal>
 </goals>
 <configuration>
 <minimizeJar>true</minimizeJar>
 </configuration>
 </execution>
 </executions>
 </plugin>
 </plugins>
 </build>

入门---统计

结构

/*
  四个泛型解释:
    KEYIN :K1的类型
    VALUEIN: V1的类型
    KEYOUT: K2的类型
    VALUEOUT: V2的类型
*/
public class WordCountMapper extends Mapper<LongWritable,Text, Text , LongWritable> {
 //map方法就是将K1和V1 转为 K2和V2
 /*
      参数:
         key    : K1   行偏移量(默认几乎一直固定为LongWritable)
         value  : V1   每一行的文本数据
         context ：表示上下文对象
     */
 /*
      如何将K1和V1 转为 K2和V2
        K1         V1
        0   hello,world,hadoop
        15  hdfs,hive,hello
       ---------------------------
        K2            V2
        hello         1
        world         1
        hdfs          1
        hadoop        1
        hello         1
     */
 @Override
 protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
 Text text = new Text();
 LongWritable longWritable = new LongWritable();
 //1:将一行的文本数据进行拆分
 String[] split = value.toString().split(",");
 //2:遍历数组，组装 K2 和 V2
 for (String word : split) {
 //3:将K2和V2写入上下文
            text.set(word);
            longWritable.set(1);
            context.write(text, longWritable);
 }
 }
}

/*
  四个泛型解释:
    KEYIN:  K2类型
    VALULEIN: V2类型
    KEYOUT: K3类型
    VALUEOUT:V3类型
*/
public class WordCountReducer extends Reducer<Text,LongWritable,Text,LongWritable> {
 //reduce方法作用: 将新的K2和V2转为 K3和V3 ，将K3和V3写入上下文中
 /*
      参数:
        key ： 新K2
        values： 集合 新 V2
        context ：表示上下文对象
        ----------------------
        如何将新的K2和V2转为 K3和V3
        新  K2         V2
            hello      <1,1,1>
            world      <1,1>
            hadoop     <1>
        ------------------------
           K3        V3
           hello     3
           world     2
           hadoop    1
     */
 @Override
 protected void reduce(Text key, Iterable<LongWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
 long count = 0;
 //1:遍历集合，将集合中的数字相加，得到 V3
 for (LongWritable value : values) {
             count += value.get();
 }
 //2:将K3和V3写入上下文中
        context.write(key, new LongWritable(count));
 }
}

public class JobMain extends Configured implements Tool {
 //该方法用于指定一个job任务
 @Override
 public int run(String[] args) throws Exception {
 //1:创建一个job任务对象
 Job job = Job.getInstance(super.getConf(), "wordcount");
 //如果打包运行出错，则需要加该配置
        job.setJarByClass(JobMain.class);
 //2:配置job任务对象(八个步骤)
 //第一步:指定文件的读取方式和读取路径
        job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
 TextInputFormat.addInputPath(job, new Path("hdfs://node01:8020/wordcount"));
 //TextInputFormat.addInputPath(job, new Path("file:///D:\\mapreduce\\input"));
 //第二步:指定Map阶段的处理方式和数据类型
         job.setMapperClass(WordCountMapper.class);
 //设置Map阶段K2的类型
          job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
 //设置Map阶段V2的类型
          job.setMapOutputValueClass(LongWritable.class);
 //第三，四，五，六 采用默认的方式
 //第七步：指定Reduce阶段的处理方式和数据类型
          job.setReducerClass(WordCountReducer.class);
 //设置K3的类型
           job.setOutputKeyClass(Text.class);
 //设置V3的类型
           job.setOutputValueClass(LongWritable.class);
 //第八步: 设置输出类型
           job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);
 //设置输出的路径
 Path path = new Path("hdfs://node01:8020/wordcount_out");
 TextOutputFormat.setOutputPath(job, path);
 //TextOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("file:///D:\\mapreduce\\output"));
 //获取FileSystem
 FileSystem fileSystem = FileSystem.get(new URI("hdfs://node01:8020"), new Configuration());
 //判断目录是否存在
 boolean bl2 = fileSystem.exists(path);
 if(bl2){
 //删除目标目录
                 fileSystem.delete(path, true);
 }
 //等待任务结束
 boolean bl = job.waitForCompletion(true);
 return bl ? 0:1;
 }
 public static void main(String[] args) throws Exception {
 Configuration configuration = new Configuration();
 //启动job任务
 int run = ToolRunner.run(configuration, new JobMain(), args);
 System.exit(run);
 }
}

shuwle阶段

分区

分区实则目的是按照我们的需求,将不同类型的数据分开处理,最终分开获取

代码实现

结构

public class MyPartitioner extends Partitioner<Text,NullWritable> {
 /*
      1：定义分区规则
      2:返回对应的分区编号
     */
 @Override
 public int getPartition(Text text, NullWritable nullWritable, int i) {
 //1:拆分行文本数据(K2),获取中奖字段的值
 String[] split = text.toString().split("\t");
 String numStr = split[5];
 //2:判断中奖字段的值和15的关系，然后返回对应的分区编号
 if(Integer.parseInt(numStr) > 15){
 return 1;
 }else{
 return 0;
 }
 }
}

 //第三步，指定分区类
            job.setPartitionerClass(MyPartitioner.class);
 //第四, 五，六步
 //设置ReduceTask的个数
            job.setNumReduceTasks(2);

MapReduce 中的计数器

计数器是收集作业统计信息的有效手段之一，用于质量控制或应用级统计

可辅助诊断系统故障

看能否用一个计数器值来记录某一特定事件的发生 ,比分析一堆日志文件容易

通过enum枚举类型来定义计数器 统计reduce端数据的输入的key有多少个

public class PartitionerReducer extends Reducer<Text,NullWritable,Text,NullWritable> {
 public static enum Counter{
            MY_INPUT_RECOREDS,MY_INPUT_BYTES
 }
 @Override
 protected void reduce(Text key, Iterable<NullWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
 //方式2：使用枚枚举来定义计数器
        context.getCounter(Counter.MY_INPUT_RECOREDS).increment(1L);
       context.write(key, NullWritable.get());
 }
}

排序(包含序列化)

• 序列化 (Serialization) 是指把结构化对象转化为字节流
• 反序列化 (Deserialization) 是序列化的逆过程. 把字节流转为结构化对象. 当要在进程间传 
  递对象或持久化对象的时候, 就需要序列化对象成字节流, 反之当要将接收到或从磁盘读取 
  的字节流转换为对象, 就要进行反序列化
• Java 的序列化 (Serializable) 是一个重量级序列化框架, 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), 精简高效. 不用像 Java 对象类一样传输多层的父子 
  关系, 需要哪个属性就传输哪个属性值, 大大的减少网络传输的开销
• Writable 是 Hadoop 的序列化格式, Hadoop 定义了这样一个 Writable 接口. 一个类要支持可 
  序列化只需实现这个接口即可
• 另外 Writable 有一个子接口是 WritableComparable, WritableComparable 是既可实现序列 
  化, 也可以对key进行比较, 我们这里可以通过自定义 Key 实现 WritableComparable 来实现 
  我们的排序功能

public class SortBean implements WritableComparable<SortBean>{
 private String word;
 private int  num;
 public String getWord() {
 return word;
 }
 public void setWord(String word) {
 this.word = word;
 }
 public int getNum() {
 return num;
 }
 public void setNum(int num) {
 this.num = num;
 }
 @Override
 public String toString() {
 return   word + "\t"+ num ;
 }
 //实现比较器，指定排序的规则
 /*
      规则:
        第一列(word)按照字典顺序进行排列    //  aac   aad
        第一列相同的时候, 第二列(num)按照升序进行排列
     */
 @Override
 public int compareTo(SortBean sortBean) {
 //先对第一列排序: Word排序
 int result = this.word.compareTo(sortBean.word);
 //如果第一列相同，则按照第二列进行排序
 if(result == 0){
 return this.num - sortBean.num;
 }
 return result;
 }
 //实现序列化
 @Override
 public void write(DataOutput out) throws IOException {
        out.writeUTF(word);
        out.writeInt(num);
 }
 //实现反序列
 @Override
 public void readFields(DataInput in) throws IOException {
 this.word = in.readUTF();
 this.num = in.readInt();
 }
}

public class SortMapper extends Mapper<LongWritable,Text,SortBean,NullWritable> {
 /*
      map方法将K1和V1转为K2和V2:
      K1            V1
      0            a  3
      5            b  7
      ----------------------
      K2                         V2
      SortBean(a  3)         NullWritable
      SortBean(b  7)         NullWritable
     */
 @Override
 protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
 //1:将行文本数据(V1)拆分，并将数据封装到SortBean对象,就可以得到K2
 String[] split = value.toString().split("\t");
 SortBean sortBean = new SortBean();
        sortBean.setWord(split[0]);
        sortBean.setNum(Integer.parseInt(split[1]));
 //2:将K2和V2写入上下文中
        context.write(sortBean, NullWritable.get());
 }
}

public class SortReducer extends Reducer<SortBean,NullWritable,SortBean,NullWritable> {
 //reduce方法将新的K2和V2转为K3和V3
 @Override
 protected void reduce(SortBean key, Iterable<NullWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
       context.write(key, NullWritable.get());
 }
}

job略

规约Combiner

在三大阶段的第一阶段map处理完后,可能数据过多,利用分布式思想,抢在reduce前先做一次合并,后再由reduce合并,目的是:提高网络IO 性能

实现步骤

 //第三（分区），四 （排序）
 //第五步: 规约(Combiner)
      job.setCombinerClass(MyCombiner.class);
 //第六步 分布

案例:流量统计(key相同则++++++++)

public class FlowBean implements Writable {
 private Integer upFlow; //上行数据包数
 private Integer downFlow; //下行数据包数
 private Integer upCountFlow; //上行流量总和
 private Integer downCountFlow;//下行流量总和
 //下略get   set   序列化  反序列化

public class FlowCountMapper extends Mapper<LongWritable,Text,Text,FlowBean> {
 /*
      将K1和V1转为K2和V2:
      K1              V1
      0               1363157985059     13600217502    00-1F-64-E2-E8-B1:CMCC    120.196.100.55    www.baidu.com    综合门户    19    128    1177    16852    200
     ------------------------------
      K2              V2
      13600217502     FlowBean(19    128    1177    16852)
     */
 @Override
 protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
 //1:拆分行文本数据,得到手机号--->K2
 String[] split = value.toString().split("\t");
 String phoneNum = split[1];
 //2:创建FlowBean对象,并从行文本数据拆分出流量的四个四段,并将四个流量字段的值赋给FlowBean对象
 FlowBean flowBean = new FlowBean();
        flowBean.setUpFlow(Integer.parseInt(split[6]));
        flowBean.setDownFlow(Integer.parseInt(split[7]));
        flowBean.setUpCountFlow(Integer.parseInt(split[8]));
        flowBean.setDownCountFlow(Integer.parseInt(split[9]));
 //3:将K2和V2写入上下文中
        context.write(new Text(phoneNum), flowBean);
 }
}

public class FlowCountReducer extends Reducer<Text,FlowBean,Text,FlowBean> {
 @Override
 protected void reduce(Text key, Iterable<FlowBean> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
 //1:遍历集合,并将集合中的对应的四个字段累计
 Integer upFlow = 0; //上行数据包数
 Integer downFlow = 0; //下行数据包数
 Integer upCountFlow = 0; //上行流量总和
 Integer downCountFlow = 0;//下行流量总和
 for (FlowBean value : values) {
            upFlow += value.getUpFlow();
            downFlow += value.getDownFlow();
            upCountFlow += value.getUpCountFlow();
            downCountFlow += value.getDownCountFlow();
 }
 //2:创建FlowBean对象,并给对象赋值  V3
 FlowBean flowBean = new FlowBean();
        flowBean.setUpFlow(upFlow);
        flowBean.setDownFlow(downFlow);
        flowBean.setUpCountFlow(upCountFlow);
        flowBean.setDownCountFlow(downCountFlow);
 //3:将K3和V3下入上下文中
        context.write(key, flowBean);
 }
}

public class JobMain extends Configured implements Tool {
 //该方法用于指定一个job任务
 @Override
 public int run(String[] args) throws Exception {
 //1:创建一个job任务对象
 Job job = Job.getInstance(super.getConf(), "mapreduce_flowcount");
 //如果打包运行出错，则需要加该配置
        job.setJarByClass(JobMain.class);
 //2:配置job任务对象(八个步骤)
 //第一步:指定文件的读取方式和读取路径
        job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
 //TextInputFormat.addInputPath(job, new Path("hdfs://node01:8020/wordcount"));
 TextInputFormat.addInputPath(job, new Path("file:///D:\\input\\flowcount_input"));
 //第二步:指定Map阶段的处理方式和数据类型
         job.setMapperClass(FlowCountMapper.class);
 //设置Map阶段K2的类型
          job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
 //设置Map阶段V2的类型
          job.setMapOutputValueClass(FlowBean.class);
 //第三（分区），四 （排序）
 //第五步: 规约(Combiner)
 //第六步 分组
 //第七步：指定Reduce阶段的处理方式和数据类型
          job.setReducerClass(FlowCountReducer.class);
 //设置K3的类型
           job.setOutputKeyClass(Text.class);
 //设置V3的类型
           job.setOutputValueClass(FlowBean.class);
 //第八步: 设置输出类型
           job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);
 //设置输出的路径
 TextOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("file:///D:\\out\\flowcount_out"));
 //等待任务结束
 boolean bl = job.waitForCompletion(true);
 return bl ? 0:1;
 }
 public static void main(String[] args) throws Exception {
 Configuration configuration = new Configuration();
 //启动job任务
 int run = ToolRunner.run(configuration, new JobMain(), args);
 System.exit(run);
 }
}

如增加需求:

上行流量倒序排序

public class FlowBean implements WritableComparable<FlowBean> {
 //指定排序的规则
 @Override
 public int compareTo(FlowBean flowBean) {
 // return this.upFlow.compareTo(flowBean.getUpFlow()) * -1;
 return flowBean.upFlow - this.upFlow ;
 }
}

需求:手机号码分区

public class FlowCountPartition extends Partitioner<Text,FlowBean> {
 /*
      该方法用来指定分区的规则:
        135 开头数据到一个分区文件
        136 开头数据到一个分区文件
        137 开头数据到一个分区文件
        其他分区
       参数:
         text : K2   手机号
         flowBean: V2
         i   : ReduceTask的个数
     */
 @Override
 public int getPartition(Text text, FlowBean flowBean, int i) {
 //1:获取手机号
 String phoneNum = text.toString();
 //2:判断手机号以什么开头,返回对应的分区编号(0-3)
 if(phoneNum.startsWith("135")){
 return 0;
 }else if(phoneNum.startsWith("136")){
 return 1;
 }else if(phoneNum.startsWith("137")){
 return 2;
 }else{
 return 3;
 }
 }
}

 //第三（分区），四 （排序）
            job.setPartitionerClass(FlowCountPartition.class);
 //第五步: 规约(Combiner)
 //第六步 分组
 //设置reduce个数
            job.setNumReduceTasks(4);

hadoop(二MapReduce)

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