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Hadoop MapReduce执行过程详解（带hadoop例子）
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分析MapReduce执行过程
MapReduce运行的时候，会通过Mapper运行的任务读取HDFS中的数据文件，然后调用自己的方法，处理数据，最后输出。Reducer任务会接收Mapper任务输出的数据，作为自己的输入数据，调用自己的方法，最后输出到HDFS的文件中。整个流程如图：
Mapper任务的执行过程详解
每个Mapper任务是一个java进程，它会读取HDFS中的文件，解析成很多的键值对，经过我们覆盖的map方法处理后，转换为很多的键值对再输出。整个Mapper任务的处理过程又可以分为以下几个阶段，如图所示。
在上图中，把Mapper任务的运行过程分为六个阶段。
第一阶段是把输入文件按照一定的标准分片(InputSplit)，每个输入片的大小是固定的。默认情况下，输入片(InputSplit)的大小与数据块(Block)的大小是相同的。如果数据块(Block)的大小是默认值64MB，输入文件有两个，一个是32MB，一个是72MB。那么小的文件是一个输入片，大文件会分为两个数据块，那么是两个输入片。一共产生三个输入片。每一个输入片由一个Mapper进程处理。这里的三个输入片，会有三个Mapper进程处理。
第二阶段是对输入片中的记录按照一定的规则解析成键值对。有个默认规则是把每一行文本内容解析成键值对。“键”是每一行的起始位置(单位是字节)，“值”是本行的文本内容。
第三阶段是调用Mapper类中的map方法。第二阶段中解析出来的每一个键值对，调用一次map方法。如果有1000个键值对，就会调用1000次map方法。每一次调用map方法会输出零个或者多个键值对。
第四阶段是按照一定的规则对第三阶段输出的键值对进行分区。比较是基于键进行的。比如我们的键表示省份(如北京、上海、山东等)，那么就可以按照不同省份进行分区，同一个省份的键值对划分到一个区中。默认是只有一个区。分区的数量就是Reducer任务运行的数量。默认只有一个Reducer任务。
第五阶段是对每个分区中的键值对进行排序。首先，按照键进行排序，对于键相同的键值对，按照值进行排序。比如三个键值对<2,2>、<1,3>、<2,1>，键和值分别是整数。那么排序后的结果是<1,3>、<2,1>、<2,2>。如果有第六阶段，那么进入第六阶段；如果没有，直接输出到本地的linux文件中。
第六阶段是对数据进行归约处理，也就是reduce处理。键相等的键值对会调用一次reduce方法。经过这一阶段，数据量会减少。归约后的数据输出到本地的linxu文件中。本阶段默认是没有的，需要用户自己增加这一阶段的代码。
Reducer任务的执行过程详解
每个Reducer任务是一个java进程。Reducer任务接收Mapper任务的输出，归约处理后写入到HDFS中，可以分为如下图所示的几个阶段。
第一阶段是Reducer任务会主动从Mapper任务复制其输出的键值对。Mapper任务可能会有很多，因此Reducer会复制多个Mapper的输出。
第二阶段是把复制到Reducer本地数据，全部进行合并，即把分散的数据合并成一个大的数据。再对合并后的数据排序。
第三阶段是对排序后的键值对调用reduce方法。键相等的键值对调用一次reduce方法，每次调用会产生零个或者多个键值对。最后把这些输出的键值对写入到HDFS文件中。
在整个MapReduce程序的开发过程中，我们最大的工作量是覆盖map函数和覆盖reduce函数。
键值对的编号
在对Mapper任务、Reducer任务的分析过程中，会看到很多阶段都出现了键值对，读者容易混淆，所以这里对键值对进行编号，方便大家理解键值对的变化情况，如下图所示。
在上图中，对于Mapper任务输入的键值对，定义为key1和value1。在map方法中处理后，输出的键值对，定义为key2和value2。reduce方法接收key2和value2，处理后，输出key3和value3。在下文讨论键值对时，可能把key1和value1简写为<k1,v1>，key2和value2简写为<k2,v2>，key3和value3简写为<k3,v3>。
以上内容来自：http://www.superwu.cn/2013/08/21/530/
-----------------------分------------------割----------------线-------------------------
例子：求每年最高气温
在HDFS中的根目录下有以下文件格式： /input.txt
2014010114201401021620140103172014010410201401050620120106092012010732201201081220120109192012011023200101011620010102122001010310200101041120010105292013010619201301072220130108122013010929201301102320080101052008010216200801033720080104142008010516200701061920070107122007010812200701099920070110232010010114201001021620100103172010010410201001050620150106492015010722201501081220150109992015011023
比如：2010012325表示在2010年01月23日的气温为25度。现在要求使用MapReduce，计算每一年出现过的最大气温。
在写代码之前，先确保正确的导入了相关的jar包。我使用的是maven，可以到http://mvnrepository.com去搜索这几个artifactId。
此程序需要以Hadoop文件作为输入文件，以Hadoop文件作为输出文件，因此需要用到文件系统，于是需要引入hadoop-hdfs包；我们需要向Map-Reduce集群提交任务，需要用到Map-Reduce的客户端，于是需要导入hadoop-mapreduce-client-jobclient包；另外，在处理数据的时候会用到一些hadoop的数据类型例如IntWritable和Text等，因此需要导入hadoop-common包。于是运行此程序所需要的相关依赖有以下几个：
<dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <artifactId>hadoop-hdfs</artifactId> <version>2.4.0</version></dependency><dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <artifactId>hadoop-mapreduce-client-jobclient</artifactId> <version>2.4.0</version></dependency><dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <artifactId>hadoop-common</artifactId> <version>2.4.0</version></dependency>
包导好了后， 设计代码如下：
package com.abc.yarn;import java.io.IOException;import org.apache.hadoop.conf.Configuration;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 Temperature { /** * 四个泛型类型分别代表： * KeyIn Mapper的输入数据的Key，这里是每行文字的起始位置（0,11,...） * ValueIn Mapper的输入数据的Value，这里是每行文字 * KeyOut Mapper的输出数据的Key，这里是每行文字中的“年份” * ValueOut Mapper的输出数据的Value，这里是每行文字中的“气温” */ static class TempMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> { @Override public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException { // 打印样本: Before Mapper: 0, 2000010115 System.out.print("Before Mapper: " + key + ", " + value); String line = value.toString(); String year = line.substring(0, 4); int temperature = Integer.parseInt(line.substring(8)); context.write(new Text(year), new IntWritable(temperature)); // 打印样本: After Mapper:2000, 15 System.out.println( "======" + "After Mapper:" + new Text(year) + ", " + new IntWritable(temperature)); } } /** * 四个泛型类型分别代表： * KeyIn Reducer的输入数据的Key，这里是每行文字中的“年份” * ValueIn Reducer的输入数据的Value，这里是每行文字中的“气温” * KeyOut Reducer的输出数据的Key，这里是不重复的“年份” * ValueOut Reducer的输出数据的Value，这里是这一年中的“最高气温” */ static class TempReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> { @Override public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException { int maxValue = Integer.MIN_VALUE; StringBuffer sb = new StringBuffer(); //取values的最大值 for (IntWritable value : values) { maxValue = Math.max(maxValue, value.get()); sb.append(value).append(", "); } // 打印样本： Before Reduce: 2000, 15, 23, 99, 12, 22, System.out.print("Before Reduce: " + key + ", " + sb.toString()); context.write(key, new IntWritable(maxValue)); // 打印样本： After Reduce: 2000, 99 System.out.println( "======" + "After Reduce: " + key + ", " + maxValue); } } public static void main(String[] args) throws Exception { //输入路径 String dst = "hdfs://localhost:9000/intput.txt"; //输出路径，必须是不存在的，空文件加也不行。 String dstOut = "hdfs://localhost:9000/output"; Configuration hadoopConfig = new Configuration(); hadoopConfig.set("fs.hdfs.impl", org.apache.hadoop.hdfs.DistributedFileSystem.class.getName() ); hadoopConfig.set("fs.file.impl", org.apache.hadoop.fs.LocalFileSystem.class.getName() ); Job job = new Job(hadoopConfig); //如果需要打成jar运行，需要下面这句 //job.setJarByClass(NewMaxTemperature.class); //job执行作业时输入和输出文件的路径 FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(dst)); FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(dstOut)); //指定自定义的Mapper和Reducer作为两个阶段的任务处理类 job.setMapperClass(TempMapper.class); job.setReducerClass(TempReducer.class); //设置最后输出结果的Key和Value的类型 job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(IntWritable.class); //执行job，直到完成 job.waitForCompletion(true); System.out.println("Finished"); }}
上面代码中，注意Mapper类的泛型不是java的基本类型，而是Hadoop的数据类型Text、IntWritable。我们可以简单的等价为java的类String、int。
代码中Mapper类的泛型依次是<k1,v1,k2,v2>。map方法的第二个形参是行文本内容，是我们关心的。核心代码是把行文本内容按照空格拆分，把每行数据中“年”和“气温”提取出来，其中“年”作为新的键，“温度”作为新的值，写入到上下文context中。在这里，因为每一年有多行数据，因此每一行都会输出一个<年份, 气温>键值对。
下面是控制台打印结果：
Before Mapper: 0, 2014010114======After Mapper:2014, 14Before Mapper: 11, 2014010216======After Mapper:2014, 16Before Mapper: 22, 2014010317======After Mapper:2014, 17Before Mapper: 33, 2014010410======After Mapper:2014, 10Before Mapper: 44, 2014010506======After Mapper:2014, 6Before Mapper: 55, 2012010609======After Mapper:2012, 9Before Mapper: 66, 2012010732======After Mapper:2012, 32Before Mapper: 77, 2012010812======After Mapper:2012, 12Before Mapper: 88, 2012010919======After Mapper:2012, 19Before Mapper: 99, 2012011023======After Mapper:2012, 23Before Mapper: 110, 2001010116======After Mapper:2001, 16Before Mapper: 121, 2001010212======After Mapper:2001, 12Before Mapper: 132, 2001010310======After Mapper:2001, 10Before Mapper: 143, 2001010411======After Mapper:2001, 11Before Mapper: 154, 2001010529======After Mapper:2001, 29Before Mapper: 165, 2013010619======After Mapper:2013, 19Before Mapper: 176, 2013010722======After Mapper:2013, 22Before Mapper: 187, 2013010812======After Mapper:2013, 12Before Mapper: 198, 2013010929======After Mapper:2013, 29Before Mapper: 209, 2013011023======After Mapper:2013, 23Before Mapper: 220, 2008010105======After Mapper:2008, 5Before Mapper: 231, 2008010216======After Mapper:2008, 16Before Mapper: 242, 2008010337======After Mapper:2008, 37Before Mapper: 253, 2008010414======After Mapper:2008, 14Before Mapper: 264, 2008010516======After Mapper:2008, 16Before Mapper: 275, 2007010619======After Mapper:2007, 19Before Mapper: 286, 2007010712======After Mapper:2007, 12Before Mapper: 297, 2007010812======After Mapper:2007, 12Before Mapper: 308, 2007010999======After Mapper:2007, 99Before Mapper: 319, 2007011023======After Mapper:2007, 23Before Mapper: 330, 2010010114======After Mapper:2010, 14Before Mapper: 341, 2010010216======After Mapper:2010, 16Before Mapper: 352, 2010010317======After Mapper:2010, 17Before Mapper: 363, 2010010410======After Mapper:2010, 10Before Mapper: 374, 2010010506======After Mapper:2010, 6Before Mapper: 385, 2015010649======After Mapper:2015, 49Before Mapper: 396, 2015010722======After Mapper:2015, 22Before Mapper: 407, 2015010812======After Mapper:2015, 12Before Mapper: 418, 2015010999======After Mapper:2015, 99Before Mapper: 429, 2015011023======After Mapper:2015, 23Before Reduce: 2001, 12, 10,