MapReduce原理及操作

注意：本实验是对前述实验的延续，如果直接点开始实验进入则需要按先前学习的方法启动hadoop

部署节点操作系统为CentOS，防火墙和SElinux禁用，创建了一个shiyanlou用户并在系统根目录下创建/app目录，用于存放
Hadoop等组件运行包。因为该目录用于安装hadoop等组件程序，用户对shiyanlou必须赋予rwx权限（一般做法是root用户在根目录下
创建/app目录，并修改该目录拥有者为shiyanlou(chown –R shiyanlou:shiyanlou /app）。

Hadoop搭建环境：

  • 虚拟机操作系统： CentOS6.6 64位，单核，1G内存
  • JDK：1.7.0_55 64位
  • Hadoop：1.1.2

2 MapReduce原理

2.1 MapReduce简介

MapReduce 是现今一个非常流行的分布式计算框架，它被设计用于并行计算海量数据。第一个提出该技术框架的是Google
公司，而Google 的灵感则来自于函数式编程语言，如LISP，Scheme，ML 等。MapReduce 框架的核心步骤主要分两部分：Map
和Reduce。当你向MapReduce 框架提交一个计算作业时，它会首先把计算作业拆分成若干个Map
任务，然后分配到不同的节点上去执行，每一个Map 任务处理输入数据中的一部分，当Map
任务完成后，它会生成一些中间文件，这些中间文件将会作为Reduce 任务的输入数据。Reduce 任务的主要目标就是把前面若干个Map
的输出汇总到一起并输出。从高层抽象来看，MapReduce的数据流图如下图所示：

2.2 MapReduce流程分析

2.2.1 Map过程

  1. 每个输入分片会让一个map任务来处理，默认情况下，以HDFS的一个块的大小（默认为64M）为一个分片，当然我们也可以设置块的大小。map
    输出的结果会暂且放在一个环形内存缓冲区中（该缓冲区的大小默认为100M，由io.sort.mb属性控制），当该缓冲区快要溢出时（默认为缓冲区大小
    的80%，由io.sort.spill.percent属性控制），会在本地文件系统中创建一个溢出文件，将该缓冲区中的数据写入这个文件；
  2. 在写入磁盘之前，线程首先根据reduce任务的数目将数据划分为相同数目的分区，也就是一个reduce任务对应一个分区的数据。这样做是为了
    避免有些reduce任务分配到大量数据，而有些reduce任务却分到很少数据，甚至没有分到数据的尴尬局面。其实分区就是对数据进行hash的过程。
    然后对每个分区中的数据进行排序，如果此时设置了Combiner，将排序后的结果进行Combia操作，这样做的目的是让尽可能少的数据写入到磁盘；
  3. 当map任务输出最后一个记录时，可能会有很多的溢出文件，这时需要将这些文件合并。合并的过程中会不断地进行排序和combia操作，目的有两个：
    • 尽量减少每次写入磁盘的数据量
    • 尽量减少下一复制阶段网络传输的数据量。最后合并成了一个已分区且已排序的文件。为了减少网络传输的数据量，这里可以将数据压缩，只要将mapred.compress.map.out设置为true就可以了
  4. 将分区中的数据拷贝给相对应的reduce任务。有人可能会问：分区中的数据怎么知道它对应的reduce是哪个呢？其实map任务一直和
    其父TaskTracker保持联系，而TaskTracker又一直和JobTracker保持心跳。所以JobTracker中保存了整个集群中的宏
    观信息。只要reduce任务向JobTracker获取对应的map输出位置就可以了。

2.2.2 Reduce过程

  1. Reduce会接收到不同map任务传来的数据，并且每个map传来的数据都是有序的。如果reduce端接受的数据量相当小，则直接存储在内存
    中（缓冲区大小由mapred.job.shuffle.input.buffer.percent属性控制，表示用作此用途的堆空间的百分比），如果数
    据量超过了该缓冲区大小的一定比例（由mapred.job.shuffle.merge.percent决定），则对数据合并后溢写到磁盘中；
  2. 随着溢写文件的增多，后台线程会将它们合并成一个更大的有序的文件，这样做是为了给后面的合并节省时间。其实不管在map端还是reduce端，MapReduce都是反复地执行排序，合并操作；
  3. 合并的过程中会产生许多的中间文件（写入磁盘了），但MapReduce会让写入磁盘的数据尽可能地少，并且最后一次合并的结果并没有写入磁盘，而是直接输入到reduce函数。

2.3 MapReduce工作机制剖析

  1. 在集群中的任意一个节点提交MapReduce程序；
  2. JobClient收到作业后，JobClient向JobTracker请求获取一个Job ID；
  3. 将运行作业所需要的资源文件复制到HDFS上（包括MapReduce程序打包的JAR文件、配置文件和客户端计算所得的输入划分信息），这些文件都存放在JobTracker专门为该作业创建的文件夹中，文件夹名为该作业的Job ID；
  4. 获得作业ID后，提交作业；
  5. JobTracker接收到作业后，将其放在一个作业队列里，等待作业调度器对其进行调度，当作业调度器根据自己的调度算法调度到该作业时，会根据输入划分信息为每个划分创建一个map任务，并将map任务分配给TaskTracker执行；
  6. 对于map和reduce任务，TaskTracker根据主机核的数量和内存的大小有固定数量的map槽和reduce槽。这里需要强调的
    是：map任务不是随随便便地分配给某个TaskTracker的，这里有个概念叫：数据本地化（Data-Local）。意思是：将map任务分配给含
    有该map处理的数据块的TaskTracker上，同时将程序JAR包复制到该TaskTracker上来运行，这叫“运算移动，数据不移动”；
  7. TaskTracker每隔一段时间会给JobTracker发送一个心跳，告诉JobTracker它依然在运行，同时心跳中还携带着很多的信
    息，比如当前map任务完成的进度等信息。当JobTracker收到作业的最后一个任务完成信息时，便把该作业设置成“成功”。当JobClient查
    询状态时，它将得知任务已完成，便显示一条消息给用户；
  8. 运行的TaskTracker从HDFS中获取运行所需要的资源，这些资源包括MapReduce程序打包的JAR文件、配置文件和客户端计算所得的输入划分等信息；
  9. TaskTracker获取资源后启动新的JVM虚拟机；
  10. 运行每一个任务；

3 测试例子1

3.1 测试例子1内容

下载气象数据集部分数据，写一个Map-Reduce作业，求每年的最低温度

3.2 运行代码

3.2.1 MinTemperature

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 MinTemperature {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        if(args.length != 2) {
            System.err.println("Usage: MinTemperature<input path> <output path>");
            System.exit(-1);
        }

        Job job = new Job();
        job.setJarByClass(MinTemperature.class);
        job.setJobName("Min temperature");
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
        job.setMapperClass(MinTemperatureMapper.class);
        job.setReducerClass(MinTemperatureReducer.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}

3.2.2 MinTemperatureMapper

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 MinTemperatureMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable>{

    private static final int MISSING = 9999;

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

        String line = value.toString();
        String year = line.substring(15, 19);

        int airTemperature;
        if(line.charAt(87) == ‘+‘) {
            airTemperature = Integer.parseInt(line.substring(88, 92));
        } else {
            airTemperature = Integer.parseInt(line.substring(87, 92));
        }

        String quality = line.substring(92, 93);
        if(airTemperature != MISSING && quality.matches("[01459]")) {
            context.write(new Text(year), new IntWritable(airTemperature));
        }
    }
}

3.2.3 MinTemperatureReducer

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

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

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

        int minValue = Integer.MAX_VALUE;
        for(IntWritable value : values) {
            minValue = Math.min(minValue, value.get());
        }
        context.write(key, new IntWritable(minValue));
    }
}

3.3 实现过程

3.3.1 编写代码

进入/app/hadoop-1.1.2/myclass目录，在该目录中建立MinTemperature.java、MinTemperatureMapper.java和MinTemperatureReducer.java代码文件，执行命令如下：

  • cd /app/hadoop-1.1.2/myclass/
  • vi MinTemperature.java
  • vi MinTemperatureMapper.java
  • vi MinTemperatureReducer.java

MinTemperature.java：

MinTemperatureMapper.java：

MinTemperatureReducer.java:

3.3.2 编译代码

在/app/hadoop-1.1.2/myclass目录中，使用如下命令对java代码进行编译，为保证编译成功，加入classpath变量，引入hadoop-core-1.1.2.jar包：

  • javac -classpath ../hadoop-core-1.1.2.jar *.java

3.3.3 打包编译文件

把编译好class文件打包，否则在执行过程会发生错误。把打好的包移动到上级目录并删除编译好的class文件：

  • jar cvf ./MinTemperature.jar ./Min*.class
  • mv *.jar ..
  • rm Min*.class

3.3.4 解压气象数据并上传到HDFS中

NCDC气象数据下载地址：

http://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/237/temperature.zip

把NCDC气象数据解压，并使用zcat命令把这些数据文件解压并合并到一个temperature.txt文件中

气象数据具体的下载地址为 ftp://ftp3.ncdc.noaa.gov/pub/data/noaa/
，该数据包括1900年到现在所有年份的气象数据，大小大概有70多个G，为了测试简单，我们这里选取一部分的数据进行测试。合并后把这个文件上传到
HDFS文件系统的/class5/in目录中：

  • hadoop fs -mkdir -p /class5/in
  • hadoop fs -copyFromLocal temperature.txt /class5/in
  • hadoop fs -ls /class5/in

3.3.5 运行程序

以jar的方式启动MapReduce任务，执行输出目录为/class5/out：

  • cd /app/hadoop-1.1.2
  • hadoop jar MinTemperature.jar MinTemperature /class5/in/temperature.txt /class5/out

3.3.6 查看结果

执行成功后，查看/class5/out目录中是否存在运行结果，使用cat查看结果（温度需要除以10）：

  • hadoop fs -ls /class5/out
  • hadoop fs -cat /class5/out/part-r-00000

3.3.7 通过页面结果（由于实验楼环境是命令行界面，以下仅为说明运行过程和结果可以通过界面进行查看）

1.查看jobtracker.jsp

查看已经完成的作业任务：

任务的详细信息：

2.查看dfshealth.jsp

分别查看HDFS文件系统和日志

4 测试例子2

4.1 测试例子2内容

如果求温度的平均值，能使用combiner吗？有没有变通的方法？

4.2 回答

不能直接使用，因为求平均值和前面求最值存在差异，各局部最值的最值还是等于整体的最值的，但是对于平均值而言，各局部平均值的平均值将不再是整体
的平均值了，所以不能直接用combiner。可以通过变通的办法使用combiner来计算平均值，即在combiner的键值对中不直接存储最后的平
均值，而是存储所有值的和个数，最后在reducer输出时再用和除以个数得到平均值。

4.3 程序代码

4.3.1 AvgTemperature.java

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 AvgTemperature {

    public static void main(String[] args) throws Exception {

        if(args.length != 2) {
            System.out.println("Usage: AvgTemperatrue <input path><output path>");
            System.exit(-1);
        }

        Job job = new Job();
        job.setJarByClass(AvgTemperature.class);
        job.setJobName("Avg Temperature");
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));

        job.setMapperClass(AvgTemperatureMapper.class);
        job.setCombinerClass(AvgTemperatureCombiner.class);
        job.setReducerClass(AvgTemperatureReducer.class);

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

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

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

4.3.2 AvgTemperatureMapper.java

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 AvgTemperatureMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> {

    private static final int MISSING = 9999;

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

        String line = value.toString();
        String year = line.substring(15, 19);

        int airTemperature;
        if(line.charAt(87) == ‘+‘) {
            airTemperature = Integer.parseInt(line.substring(88, 92));
        } else {
            airTemperature =  Integer.parseInt(line.substring(87, 92));
        }

        String quality = line.substring(92, 93);
        if(airTemperature != MISSING && !quality.matches("[01459]")) {
            context.write(new Text(year), new Text(String.valueOf(airTemperature)));
        }
    }
}

4.3.3 AvgTemperatureCombiner.java

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

public class AvgTemperatureCombiner extends Reducer<Text, Text, Text, Text>{

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

        double sumValue = 0;
        long numValue = 0;

        for(Text value : values) {
            sumValue += Double.parseDouble(value.toString());
            numValue ++;
        }

        context.write(key, new Text(String.valueOf(sumValue) + ‘,‘ + String.valueOf(numValue)));
    }
}

**4.3.4 AvgTemperatureReducer.java

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

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

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

        double sumValue = 0;
        long numValue = 0;
        int avgValue = 0;

        for(Text value : values) {
            String[] valueAll = value.toString().split(",");
            sumValue += Double.parseDouble(valueAll[0]);
            numValue += Integer.parseInt(valueAll[1]);
        }

        avgValue  = (int)(sumValue/numValue);
        context.write(key, new IntWritable(avgValue));
    }
}

4.4 实现过程

4.4.1 编写代码

进入/app/hadoop-1.1.2/myclass目录，在该目录中建立AvgTemperature.java、
AvgTemperatureMapper.java、AvgTemperatureCombiner.java和
AvgTemperatureReducer.java代码文件，代码内容为4.3所示，执行命令如下：

  • cd /app/hadoop-1.1.2/myclass/
  • vi AvgTemperature.java
  • vi AvgTemperatureMapper.java
  • vi AvgTemperatureCombiner.java
  • vi AvgTemperatureReducer.java

AvgTemperature.java：

AvgTemperatureMapper.java：

AvgTemperatureCombiner.java：

AvgTemperatureReducer.java:

4.4.2 编译代码

在/app/hadoop-1.1.2/myclass目录中，使用如下命令对java代码进行编译，为保证编译成功，加入classpath变量，引入hadoop-core-1.1.2.jar包：

  • javac -classpath ../hadoop-core-1.1.2.jar Avg*.java

4.4.3 打包编译文件

把编译好class文件打包，否则在执行过程会发生错误。把打好的包移动到上级目录并删除编译好的class文件：

  • jar cvf ./AvgTemperature.jar ./Avg*.class
  • ls
  • mv *.jar ..
  • rm Avg*.class

4.4.4 运行程序

数据使用作业2求每年最低温度的气象数据，数据在HDFS位置为/class5/in/temperature.txt，以jar的方式启动MapReduce任务，执行输出目录为/class5/out2：

  • cd /app/hadoop-1.1.2
  • hadoop jar AvgTemperature.jar AvgTemperature /class5/in/temperature.txt /class5/out2

4.4.5 查看结果

执行成功后，查看/class5/out2目录中是否存在运行结果，使用cat查看结果（温度需要除以10）：

  • hadoop fs -ls /class5/out2
  • hadoop fs -cat /class5/out2/part-r-00000

来源： <https://www.shiyanlou.com/courses/running/1033>

时间： 2024-08-08 13:46:26

MapReduce原理及操作的相关文章

大数据运算模型 MapReduce 原理

大数据运算模型 MapReduce 原理 2016-01-24 杜亦舒 MapReduce 是一个大数据集合的并行运算模型,由google提出,现在流行的hadoop中也使用了MapReduce作为计算模型 MapReduce 通俗解释 图书馆要清点图书数量,有10个书架,管理员为了加快统计速度,找来了10个同学,每个同学负责统计一个书架的图书数量 张同学 统计 书架1王同学 统计 书架2刘同学 统计 书架3...... 过了一会儿,10个同学陆续到管理员这汇报自己的统计数字,管理员把各个数字加

04 MapReduce原理介绍

大数据实战(上) # MapReduce原理介绍 大纲: * Mapreduce介绍 * MapReduce2运行原理 * shuffle及排序 定义 * Mapreduce 最早是由google公司研究提出的一种免息nag大规模数据处理的并行计算模型和方法.是hadoop面向大数据并行处理的计算模型.框架和平台 * Mapreduce是一个计算框架,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(

通过简单的Word Count讲解MapReduce原理以及Java实现

MapReduce原理: MapReduce采用"分而治之"的思想,把对大规模数据集的操作,分发给一个主节点管理下的各个分节点共同完成,然后通过整合各个节点的中间结果,得到最终结果.简单地说,MapReduce就是"任务的分解与结果的汇总". 在Hadoop中,用于执行MapReduce任务的机器角色有两个:一个是JobTracker:另一个是TaskTracker,JobTracker是用于调度工作的,TaskTracker是用于执行工作的.一个Hadoop集群中

MapReduce原理——PageRank算法Java版

Page Rank就是MapReduce的来源,下文是一个简单的计算PageRank的示例. import java.text.DecimalFormat; /**  * Created by jinsong.sun on 2014/7/15.  */ public class PageRankCaculator {     public static void main(String[] args) {         double[][] g = calcG(genS(), 0.85);  

PHP上传原理及操作实现

关于PHP上传文件的函数类库,网上有许多封装很完善,大家直接拿来用就可以. 本文章只是说下关于上传原理和简单的上传操作,老鸟就无视了哈^_^~ 还有一些安全性判断比如:服务端限制能接收图片类型的文件,而客户端恶意将病毒文件的后缀名改为图片配型的文件上传. (举例单文件上传,多文件原理还是不变,只不过多了点小技巧) index.html <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http

hadoop笔记之MapReduce原理

MapReduce原理 MapReduce原理 简单来说就是,一个大任务分成多个小的子任务(map),并行执行后,合并结果(reduce). 例子: 100GB的网站访问日志文件,找出访问次数最多的IP地址

一边介绍mapreduce原理不错的文章

Map Reduce – the Free Lunch is not over? 一边介绍mapreduce原理不错的文章

mapreduce原理【分区，分组】

分析这个原理,的原因是: 1.更好的理解MAPREDUCE的过程. 2.在二次排序时会用到这个原理,二次排序要重写分区方法,重写分组方法:如果原理没搞明白,就无法写二次排序的代码. Key 默认分区 默认分组 自定义分区 自定义分组 Abc123 1.使用系统默认分区方式,是按KEY进行分区. 2.KEY相同,分划分到一个分区且只能划分到一个分区. 划分方式按KEY的HASHCODE进行计算. 3.假设设定为3个分区,则划分方式可能是 a) 分区1:Abc789,Cde123,Cde456 b)

MapReduce原理及其主要实现平台分析

原文:http://www.infotech.ac.cn/article/2012/1003-3513-28-2-60.html 亢丽芸, 王效岳, 白如江 摘要 关键词: MapReduce; 实现平台; Hadoop; Phoenix; Disco; Mars Analysis of MapReduce Principle and Its Main Implementation Platforms Kang Liyun, Wang Xiaoyue, Bai Rujiang Abstract