案例分析前提，了解其原理，以及术语
术语部分：
1.Data Source：基本与关系数据库中的表相似，形式为：（例子中为CSV格式）
2.Tag：由于记录类型（Customers或Orders）与记录本身分离，标记一个Record会确保特殊元数据会一致存在于记录中。在这个目的下，我们将使用每个record自身的Data source名称标记每个record。
3.Group Key：Group Key类似于关系数据库中的链接键（join key），在我们的例子中，group key就是Customer ID（第一列的3）。由于datajoin包允许用户自定义group key，所以其较之关系数据库中的join key更一般、平常。原理部分：
原理：
1、mapper端输入后，将数据封装成TaggedMapOutput类型，此类型封装数据源(tag)和值(value)；
2、map阶段输出的结果不在是简单的一条数据，而是一条记录。记录=数据源(tag)+数据值(value).
3、combine接收的是一个组合：不同数据源却有相同组键的值；
4、不同数据源的每一条记录只能在一个combine中出现；
如图：
1.利用datajoin包来实现join：
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Hadoop的datajoin包中有三个需要我们继承的类：DataJoinMapperBase，DataJoinReducerBase，TaggedMapOutput。正如其名字一样，我们的MapClass将会扩展DataJoinMapperBase，Reduce类会扩展DataJoinReducerBase。这个datajoin包已经实现了map()和reduce()方法，因此我们的子类只需要实现一些新方法来设置一些细节。
在用DataJoinMapperBase和DataJoinReducerBase之前，我们需要弄清楚我们贯穿整个程序使用的新的虚数据类TaggedMapOutput。
根据之前我们在图Advance MapReduce的数据流中所展示的那样，mapper输出一个包（由一个key和一个value(tagged record)组成）。datajoin包将key设置为Text类型，将value设置为TaggedMapOutput类型（TaggedMapOutput是一个将我们的记录使用一个Text类型的tag包装起来的数据类型）。它实现了getTag()和setTag(Text tag)方法。它还定义了一个getData()方法，我们的子类将实现这个方法来处理record记录。我们并没有明确地要求子类实现setData()方法，但我们最好还是实现这个方法以实现程序的对称性（或者在构造函数中实现）。作为Mapper的输出，TaggedMapOutput需要是Writable类型，因此的子类还需要实现readFields()和write()方法。
DataJoinMapperBase：
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回忆join数据流图，mapper的主要功能就是打包一个record使其能够和其他拥有相同group key的记录去向一个Reducer。DataJoinMapperBase完成所有的打包工作，这个类定义了三个虚类让我们的子类实现：
protected abstract Text generateInputTag(String inputFile);
protected abstract TaggedMapOutput generateTaggedMapOutut(Object value);
protected abstract Text generateGroupKey(TaggedMapOutput aRecored);
在一个map任务开始之前为所有这个map任务会处理的记录定义一个tag(Text)，结果将保存到DataJoinMapperBase的inputTag变量中，我们也可以保存filename至inputFile变量中以待后用。
在map任务初始化之后，DataJoinMapperBase的map()方法会对每一个记录执行。它调用了两个我们还没有实现的虚方法：generateTaggedMapOutput()以及generateGroupKey(aRecord);（详见代码）
DataJoinReducerBase：
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DataJoinMapperBase将我们所需要做的工作以一个full outer join的方式简化。我们的Reducer子类只需要实现combine()方法来滤除掉我们不需要的组合来得到我们需要的（inner join, left outer join等）。同时我们也在combiner()中将我们的组合格式化为输出格式。
/hadoop-2.6.0/share/hadoop/tools/lib 程序需要自己手动导入Jar包MapperClass.java
package com.yc.zzg.test;
import org.apache.hadoop.contrib.utils.join.DataJoinMapperBase;
import org.apache.hadoop.contrib.utils.join.TaggedMapOutput;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
public class MapperClass extends DataJoinMapperBase{
@Override
protected Text generateGroupKey(TaggedMapOutput arg0) {
String line = ((Text)arg0.getData()).toString();
String[] tokens = line.split(",");
String groupKey = tokens[0];
return new Text(groupKey);
}
@Override
protected Text generateInputTag(String arg0) {
return new Text(arg0);
}
@Override
protected TaggedMapOutput generateTaggedMapOutput(Object arg0) {
TaggedWritable tw = new TaggedWritable((Text)arg0);
tw.setTag(this.inputTag);
return tw;
}
}
TaggedWritable.java
package com.yc.zzg.test;
import java.io.DataInput;
import java.io.DataOutput;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.contrib.utils.join.TaggedMapOutput;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.io.Writable;
import org.apache.hadoop.util.ReflectionUtils;
public class TaggedWritable extends TaggedMapOutput {
private Writable data;
public TaggedWritable() {
}
public TaggedWritable(Writable data) {
this.tag = new Text("");
this.data = data;
}
@Override
public Writable getData() {
return data;
}
public void setData(Writable data) {
this.data = data;
}
@Override
public void readFields(DataInput in) throws IOException {
this.tag.readFields(in);
//加入此部分代码，否则，可能报空指针异常
String temp=in.readUTF();
if (this.data == null|| !this.data.getClass().getName().equals(temp)) {
try {
this.data = (Writable) ReflectionUtils.newInstance(
Class.forName(temp), null);
} catch (ClassNotFoundException e) {
e.printStackTrace();
}
}
this.data.readFields(in);
}
@Override
public void write(DataOutput out) throws IOException {
this.tag.write(out);
//此行代码很重要
out.writeUTF(this.data.getClass().getName());
this.data.write(out);
}
}
Reduce.java
package com.yc.zzg.test;
import org.apache.hadoop.contrib.utils.join.DataJoinReducerBase;
import org.apache.hadoop.contrib.utils.join.TaggedMapOutput;
import org.apache.hadoop.io.Text;
public class Reduce extends DataJoinReducerBase {
@Override
protected TaggedMapOutput combine(Object[] tags, Object[] values) {
if(tags.length<2)return null;
StringBuffer joinData = new StringBuffer();
int count=0;
for(Object value: values){
joinData.append(",");
TaggedWritable tw = (TaggedWritable)value;
String recordLine = ((Text)tw.getData()).toString();
String[] tokens = recordLine.split(",",2);
if(count==0) joinData.append(tokens[0]);
joinData.append(tokens[1]);
}
TaggedWritable rtv = new TaggedWritable(new Text(new String(joinData)));
rtv.setTag((Text)tags[0]);
return rtv;
}
}
Drive.java
package com.yc.zzg.test;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapred.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapred.JobClient;
import org.apache.hadoop.mapred.JobConf;
import org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapred.TextOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.util.Tool;
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;
public class Drive {
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
JobConf job = new JobConf(conf, Drive.class);
Path in = new Path("hdfs://localhost:9000/input/inputtest/*");
Path out = new Path("hdfs://localhost:9000/output/test20");
FileInputFormat.setInputPaths(job, in);
FileOutputFormat.setOutputPath(job, out);
job.setJobName("DataJoin");
job.setMapperClass(MapperClass.class);
job.setReducerClass(Reduce.class);
job.setInputFormat(TextInputFormat.class);
job.setOutputFormat(TextOutputFormat.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(TaggedWritable.class);
job.set("mapred.textoutputformat.separator", ",");
JobClient.runJob(job);
}
}
Customers.txt
1,Stephanie Leung,555-555-5555
2,Edward Kim,123-456-7890
3,Jose Madriz,281-330-8004
4,David Stork,408-555-0000 Orders.txt
3,A,12.95,02-Jun-2008
1,B,88.25,20-May-2008
2,C,32.00,30-Nov-2007
3,D,25.02,22-Jan-2009所碰到问题有几点，提出来和大家分析一下
1。第一个问题是DataJoinMapperBase包的问题，前面已经解决了
2。第二个问题是原来的程序会报一个
java.lang.Exception: java.lang.RuntimeException: java.lang.NoSuchMethodException: com.yc.zzg.test.TaggedWritable.<init>()
Caused by: java.lang.RuntimeException: java.lang.NoSuchMethodException: com.yc.zzg.test.TaggedWritable.<init>()所以你需要给一个构造方法
public TaggedWritable() {
} 3。第三个问题是我有两个多个文件怎么导入，你将多个文件放入同一个文件夹里然后用
Path in = new Path("hdfs://localhost:9000/input/inputtest/*");就可以导入多个文件啦，同理也可以拼file*.txt之类的
4。有的时候我为了测试一个工程，从test1测试到了test20，为了方便我们输出的时候总是要创建一个新的目录，解决方案如下
1。hadoop需要把集群上的core-site.xml和hdfs-site.xml放到当前工程下。eclipse工作目录的bin文件夹下面
2。 FileSystem fs=FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(out)){
fs.delete(out, true);
System.out.println("输出路径存在，已删除！");
} 版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。
时间： 2024-10-14 10:13:24