MapReduce 程序的业务编码分为两个大部分,一部分配置程序的运行信息,一部分 编写该 MapReduce 程序的业务逻辑,并且业务逻辑的 map 阶段和 reduce 阶段的代码分别继 承 Mapper 类和 Reducer 类
1、mapreduce单词统计实例
reduce
二、mapreduce的核心程序运行机制
1、概述
一个完整的 mapreduce 程序在分布式运行时有两类实例进程:
(1) MRAppMaster:负责整个程序的过程调度及状态协调 (该进程在yarn节点上)
(2) Yarnchild:负责 map 阶段的整个数据处理流程
(3) Yarnchild:负责 reduce 阶段的整个数据处理流程
以上两个阶段 maptask 和 reducetask 的进程都是 yarnchild,并不是说这 maptask 和 reducetask 就跑在同一个 yarnchild 进行里
(Yarnchild进程在运行该命令的节点上)
2、mapreduce程序的运行流程(经典面试题)
(1) 一个 mr 程序启动的时候,最先启动的是 MRAppMaster, MRAppMaster 启动后根据本次 job 的描述信息,计算出需要的 maptask 实例数量,然后向集群申请机器启动相应数量的 maptask 进程
(2) maptask 进程启动之后,根据给定的数据切片(哪个文件的哪个偏移量范围)范围进行数 据处理,主体流程为:
A、 利用客户指定的 inputformat 来获取 RecordReader 读取数据,形成输入 KV 对
B、 将输入 KV 对传递给客户定义的 map()方法,做逻辑运算,并将 map()方法输出的 KV 对收 集到缓存
C、 将缓存中的 KV 对按照 K 分区排序后不断溢写到磁盘文件 (超过缓存内存写到磁盘临时文件,最后都写到该文件,ruduce 获取该文件后,删除 )
(3) MRAppMaster 监控到所有 maptask 进程任务完成之后(真实情况是,某些 maptask 进 程处理完成后,就会开始启动 reducetask 去已完成的 maptask 处 fetch 数据),会根据客户指 定的参数启动相应数量的 reducetask 进程,并告知 reducetask 进程要处理的数
据范围(数据分区)
(4) Reducetask 进程启动之后,根据 MRAppMaster 告知的待处理数据所在位置,从若干台 maptask 运行所在机器上获取到若干个 maptask 输出结果文件,并在本地进行重新归并排序, 然后按照相同 key 的 KV 为一个组,调用客户定义的 reduce()方法进行逻
辑运算,并收集运算输出的结果 KV,然后调用客户指定的 outputformat 将结果数据输出到外部存储
3、maptask并行度决定机制
maptask 的并行度决定 map 阶段的任务处理并发度,进而影响到整个 job 的处理速度 那么, mapTask 并行实例是否越多越好呢?其并行度又是如何决定呢?
一个 job 的 map 阶段并行度由客户端在提交 job 时决定, 客户端对 map 阶段并行度的规划
的基本逻辑为:
将待处理数据执行逻辑切片(即按照一个特定切片大小,将待处理数据划分成逻辑上的多 个 split),然后每一个 split 分配一个 mapTask 并行实例处理
这段逻辑及形成的切片规划描述文件,是由 FileInputFormat实现类的 getSplits()方法完成的。
该方法返回的是 List
5、maptask并行度经验之谈
如果硬件配置为 2*12core + 64G,恰当的 map 并行度是大约每个节点 20-100 个 map,最好 每个 map 的执行时间至少一分钟。
(1)如果 job 的每个 map 或者 reduce task 的运行时间都只有 30-40 秒钟,那么就减少该 job 的 map 或者 reduce 数,每一个 task(map|reduce)的 setup 和加入到调度器中进行调度,这个 中间的过程可能都要花费几秒钟,所以如果每个 task 都非常快就跑完了,就会在 task 的开始和结束的时候浪费太多的时间。配置 task 的 JVM 重用可以改善该问题:
mapred.job.reuse.jvm.num.tasks,默认是 1,表示一个 JVM 上最多可以顺序执行的 task 数目(属于同一个 Job)是 1。也就是说一个 task 启一个 JVM。这个值可以在 mapred-site.xml 中进行更改, 当设置成多个,就意味着这多个 task 运行在同一个 JVM 上,但不是同时执行,是排队顺序执行
(2)如果 input 的文件非常的大,比如 1TB,可以考虑将 hdfs 上的每个 blocksize 设大,比如 设成 256MB 或者 512MB
6、reducetask并行度决定机制
mapreduce代码:
package com.ghgj.mr.wordcount;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
public class WordCountMR {
/\*\*
\* 该main方法是该mapreduce程序运行的入口,其中用一个Job类对象来管理程序运行时所需要的很多参数:
\* 比如,指定用哪个组件作为数据读取器、数据结果输出器
\* 指定用哪个类作为map阶段的业务逻辑类,哪个类作为reduce阶段的业务逻辑类
\* 指定wordcount job程序的jar包所在路径
\* ....
\* 以及其他各种需要的参数
\*/
public static void main(String\[\] args) throws Exception {
// 指定hdfs相关的参数
Configuration conf = new Configuration();
conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://hadoop02:9000");
System.setProperty("HADOOP\_USER\_NAME", "hadoop");
// conf.set("mapreduce.framework.name", "yarn");
// conf.set("yarn.resourcemanager.hostname", "hadoop04");
Job job = Job.getInstance(conf);
// 设置jar包所在路径
job.setJarByClass(WordCountMR.class);
// 指定mapper类和reducer类
job.setMapperClass(WordCountMapper.class);
job.setReducerClass(WordCountReducer.class);
// 指定maptask的输出类型
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
// 指定reducetask的输出类型
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
// Path inputPath = new Path("d:/wordcount/input");
// Path outputPath = new Path("d:/wordcount/output");
// 指定该mapreduce程序数据的输入和输出路径
Path inputPath = new Path("/wordcount/input");
Path outputPath = new Path("/wordcount/output");
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(outputPath)){
fs.delete(outputPath, true);
}
FileInputFormat.setInputPaths(job, inputPath);
FileOutputFormat.setOutputPath(job, outputPath);
// job.submit();
// 最后提交任务
boolean waitForCompletion = job.waitForCompletion(true);
System.exit(waitForCompletion?0:1);
}
/\*\*
\* Mapper<KEYIN, VALUEIN, KEYOUT, VALUEOUT>
\*
\* KEYIN 是指框架读取到的数据的key的类型,在默认的InputFormat下,读到的key是一行文本的起始偏移量,所以key的类型是Long
\* VALUEIN 是指框架读取到的数据的value的类型,在默认的InputFormat下,读到的value是一行文本的内容,所以value的类型是String
\* KEYOUT 是指用户自定义逻辑方法返回的数据中key的类型,由用户业务逻辑决定,在此wordcount程序中,我们输出的key是单词,所以是String
\* VALUEOUT 是指用户自定义逻辑方法返回的数据中value的类型,由用户业务逻辑决定,在此wordcount程序中,我们输出的value是单词的数量,所以是Integer
\*
\* 但是,String ,Long等jdk中自带的数据类型,在序列化时,效率比较低,hadoop为了提高序列化效率,自定义了一套序列化框架
\* 所以,在hadoop的程序中,如果该数据需要进行序列化(写磁盘,或者网络传输),就一定要用实现了hadoop序列化框架的数据类型
\*
\* Long ----> LongWritable
\* String ----> Text
\* Integer ----> IntWritable
\* Null ----> NullWritable
\*/
static class WordCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable>{
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value,Context context)
throws IOException, InterruptedException {
String\[\] words = value.toString().split(" ");
for(String word: words){
context.write(new Text(word), new IntWritable(1));
}
}
}
/\*\*
\* 首先,和前面一样,Reducer类也有输入和输出,输入就是Map阶段的处理结果,输出就是Reduce最后的输出
\* reducetask在调我们写的reduce方法,reducetask应该收到了前一阶段(map阶段)中所有maptask输出的数据中的一部分
\* (数据的key.hashcode%reducetask数==本reductask号),所以reducetaks的输入类型必须和maptask的输出类型一样
\*
\* reducetask将这些收到kv数据拿来处理时,是这样调用我们的reduce方法的:
\* 先将自己收到的所有的kv对按照k分组(根据k是否相同)
\* 将某一组kv中的第一个kv中的k传给reduce方法的key变量,把这一组kv中所有的v用一个迭代器传给reduce方法的变量values
\*/
static class WordCountReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>{
@Override
protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
int sum = 0;
for(IntWritable v: values){
sum += v.get();
}
context.write(key, new IntWritable(sum));
}
}
}
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