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Hadoop基础-07-MapReduce原理、序列化和源码分析
1. MapReduce原理
1.1. MapReduce概述
（1）MapReduce是一种分布式计算模型，由Google提出，主要用于搜索领域，解决海量数据的计算问题.
（2）MapReduce由两个阶段组成：Map和Reduce，用户只需要实现map()和reduce()两个函数，即可实现分布式计算，非常简单。这两个函数的形参是key、value对，表示函数的输入信息。
（3）在Hadoop 中，map 函数 位 于 内 置 类 org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper<KEYIN,VALUEIN,KEYOUT, VALUEOUT>中，reduce 函数位于内置类 org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer<KEYIN, VALUEIN, KEYOUT,VALUEOUT>中。 我们要做的就是覆盖 map 函数和 reduce 函数。
对于 Hadoop 的 map 函数和reduce 函数，处理的数据是键值对，也就是说 map 函数接收的数据是键值对，两个参数；输出的也是键值对，两个参数；reduce 函数接收的参数和输出的结果也是键值对。
在Mapper 类，有四个泛型，分别是 KEYIN、VALUEIN、KEYOUT、VALUEOUT，前面两个 KEYIN、 VALUEIN 指的是map 函数输入的参数 key、 value 的类型；后面两个 KEYOUT、VALUEOUT 指的是 map 函数输出的 key、value的类型。
输入参数 key、value 的类型就是KEYIN、VALUEIN，每一个键值对都会调用一次 map 函数。在这里，map 函数没有处理输入的 key、value，直接通过 context.write(…)方法输出了，输出的 key、value 的类型就是KEYOUT、VALUEOUT。这是默认实现，通常是需要根据业务逻辑覆盖的。
查看 Reducer 类，也有四个泛型，同理，分别指的是 reduce 函数输入的 key、value类型，和输出的 key、value 类型。看一下reduce 函数定义，如下图所示：
reduce 函数的形参 key、value 的类型是KEYIN、VALUEIN。要注意这里的value是存在于java.lang.Iterable<VALUEIN>中的，这是一个迭代器，用于集合遍历的，意味着values 是一个集合。reduce 函数默认实现是把每个value 和对应的 key，通过调用context.write(…)输出了，这里输出的类型是 KEYOUT、VALUEOUT。通常会根据业务逻辑覆盖 reduce 函数的实现。
1.2. 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。
1.3. MapReduce原理及执行步骤
MapReduce原理图如下所示：
简单理解如下所示：
(1)Map任务处理
l 读取输入文件内容，解析成key、value对，对输入文件的每一行，解析成key、value对。每一个键值调用一次map函数；
l 覆盖map函数，对输入的key、value处理，转换成新的key、value输出；
l 对输出的key、value进行分区；
l 对不同分区的数据，按照key进行排序、分组；相同key的value放到一个集合中；
l 对分组后的数据进行规约。
l Mapper执行1-6个步骤得到最终的结果
(2)Reduce任务处理
l 对多个map任务的输出，按照不同的分区，通过网络copy到不同的reduce节点；对多个map任务的输出进行合并、排序；
l 覆盖reduce函数，对输入的key、value处理，转换成新的key、value输出；
l 把reduce的输出保存到文件中。
l Reduce执行4-6个步骤对Mapper最终的结果执行4-6个步骤进一步处理
将上述步骤融入到原理图中后如下所示：
(3)键值对编号
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>。
1.4. 单词计数
package mavshuang.mapreduce;
import java.io.IOException;
import java.net.URI;
import java.net.URISyntaxException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
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.input.TextInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.partition.HashPartitioner;
public class WordCountDemo {
private static final String INPUT_PATH = "hdfs://hadoop0:9000/hello";
private static final String OUTPUT_PATH = "hdfs://hadoop0:9000/out";
public static void main(String[] args) throws IOException, URISyntaxException, InterruptedException, ClassNotFoundException {
final Configuration configuration = new Configuration();
FileSystem fileSystem = FileSystem.get(new URI(OUTPUT_PATH), configuration);
// 判断文件是否存在，如果存在则删除
if (fileSystem.exists(new Path(OUTPUT_PATH))) {
fileSystem.delete(new Path(OUTPUT_PATH), true);
}
String jobName = WordCountDemo.class.getSimpleName();
Job job = new Job(configuration, jobName);
// 1.1 读取输入文件内容，解析成key、value对。对输入文件的每一行，解析成key、value对。每一个键值对调用一次map函数。
// 设置job执行作业时输入文件的路径
FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(INPUT_PATH));
// 设置把输入文件处理成键值对的类
job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
// 1.2 覆盖map函数，对输入的key、value处理，转换成新的key、value输出。
// 省略的条件是map输出的<k,v>与reduce输出的<k,v>格式相同
// 设置自定义的MyMapper类
job.setMapperClass(MyMapper.class);
// 设置map方法输出的k2,v2值得类型
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(LongWritable.class);
// 1.3 对输出的key、value进行分区。
// 设置对k2分区的类
job.setPartitionerClass(HashPartitioner.class);
// 设置运行的Reducer任务的数量
job.setNumReduceTasks(1);
// 1.4 对不同分区的数据，按照key进行排序、分组。相同key的value放到一个集合中。
// 1.5 (可选)分组后的数据进行归约。
// 2.1 对多个map任务的输出，按照不同的分区，通过网络copy到不同的reduce节点。对多个map任务的输出进行合并、排序。
// 设置自定义的MyReducer类
job.setReducerClass(MyReducer.class);
// 2.2 覆盖reduce函数，对输入的key、value处理，转换成新的key、value输出。
// 设置reduce方法输出的k3,v3值得类型
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(LongWritable.class);
// 2.3 把reduce的输出保存到文件中。
// 设置job执行作业时的输出路径
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(OUTPUT_PATH));
// 设置把输出文件处理成键值对的类
job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);
// 把job提交给JobTracker执行，等待执行结果返回
job.waitForCompletion(true);
}
// KEYIN：表示每一行的偏移量
// VALUEIN：表示每一行的内容
// KEYOUT：表示每一行中的每个单词
// VALUEOUT：表示每一行中每个单词的出现次数，常量为1
// 继承Mapper类实现map方法
static class MyMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, LongWritable> {
// 源文件会被解析成2个键值对，分别为<0,hello you >,<10,hello mavs>
// 每个<k,v>都调用一次函数
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
final String[] splited = value.toString().split("\t");
for (String word : splited) {
final Text k2 = new Text(word);
final LongWritable v2 = new LongWritable(1);
context.write(k2, v2);
}
}
}
// KEYIN：表示整个文件中的不同单词
// VALUEIN：表示整个文件中的不同单词出现的次数
// KEYOUT：表示整个文件中的不同单词
// VALUEOUT：表示整个文件中的不同单词出现的总次数
// 继承Reducer类实现reduce方法
static class MyReducer extends Reducer<Text, LongWritable, Text, LongWritable> {
// reduce会被调用3次，分别是<hello,{1,1}>、<mavs,{1}>、<you,{1}>
protected void reduce(Text k2, Iterable<LongWritable> v2s, Context context) throws IOException, InterruptedException {
Long count = 0L;// 定义成Java类型，便于操作
for (LongWritable times : v2s) {
count += times.get();
}
final LongWritable v3 = new LongWritable(count);
context.write(k2, v3);
}
}
}
上述结果错误原因在于：hello文件，单词与单词之间应该使用“Tab”键来区分，而不是空格键；修改后的结果如下所示：
1.5. 分析上述代码执行过程
(1)JobTracker
负责接收用户提交的作业，负责启动、跟踪任务的执行。
JobSubmissionProtocol是JobClient与JobTracker通信的接口；
InterTrackerProtocol是TaskTracker与JobTracker通信的接口；
(2)TaskTracker
负责执行任务。
(3)JobClient
是用户作业与JobTracker交互的主要接口；
负责提交作业的，负责启动、跟踪任务执行、访问任务状态和日志等。
(4)MapReduce驱动默认的设置
以上代码是从上述代码中截取出来的，其中一些设置未按照MapReduce中的默认设置，MapReduce中的默认设置如下所示：
(5)上述代码分析执行过程
(6)总结图解
2. 序列化
2.1.序列化概念
(1)序列化(Serialization)是指把结构化对象转换为字节流；
(2)反序列化(Deserialization)是序列化的逆过程，即把字节流转回结构化对象；
(3)Java序列化是指java.io.Serializable接口。
2.2.Hadoop序列化特点
(1)紧凑
高效使用存储空间。
(2)快速
读写数据的额外开销小。
(3)可扩展
可透明地读取老格式的数据。
(5)互操作
支持多语言的交互。
2.3.Hadoop序列化的作用
主要有两大作用：进程间通信和永久存储；
Hadoop节点间通信如下图所示：
3. Writable接口以及常用的Writable实现类
3.1. Writable接口
根据DataInput和DataOutput实现的简单的、有效的序列化对象。
MapReduce的任意key和value都必须实现Writable接口并实现write()和readFields()方法：
write 是把每个对象序列化到输出流
readFields是把输入流字节反序列化
MapReduce的任意key都必须实现WritableComparable接口：
3.2. 常用的Writable实现类
Java基本类型与Hadoop中类型之间的转换如下图所示：
3.3.基于文件的存储结构
SequenceFile 无序存储
MapFile 会对key建立索引文件，value按key顺序存储
基于MapFile的结构有:
ArrayFile 像我们使用的数组一样，key值为序列化的数字
SetFile 他只有key，value为不可变的数据
BloomMapFile 在 MapFile 的基础上增加了一个 /bloom 文件，包含的是二进制的过滤表，在每一次写操作完成时，会更新这个过滤表。
3.4.自定义WritableKpi
package mavshuang.mapreduce;
import java.io.DataInput;
import java.io.DataOutput;
import java.io.IOException;
import java.net.URI;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.io.Writable;
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 KpiDemo {
public static final String INPUT_PATH = "hdfs://hadoop0:9000/kpi";
public static final String OUT_PATH = "hdfs://hadoop0:9000/out";
public static void main(String[] args) throws Exception {
final Configuration configuration = new Configuration();
//final FileSystem fileSystem = FileSystem.get(configuration);//这是导致出错的原因
final FileSystem fileSystem = FileSystem.get(new URI(INPUT_PATH), configuration);
// 判断输出的路径是否已经存在
if (fileSystem.exists(new Path(OUT_PATH))) {
fileSystem.delete(new Path(OUT_PATH), true);
}
final String jobName = KpiDemo.class.getSimpleName();
final Job job = new Job(configuration,jobName);
FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(INPUT_PATH));
job.setMapperClass(MyMapper.class);
job.setReducerClass(MyReducer.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(KpiWritable.class);
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(OUT_PATH));
job.waitForCompletion(true);
}
static class MyMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, KpiWritable> {
protected void map(LongWritable key, Text value, org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper<LongWritable,Text,Text,KpiWritable>.Context context) throws java.io.IOException ,InterruptedException {
final String[] splited = value.toString().split("\t");
final String phoneNo = splited[1];
final Text k2 = new Text(phoneNo);
final KpiWritable v2 = new KpiWritable(splited[6], splited[7], splited[8], splited[9]);
context.write(k2, v2);
};
}
static class MyReducer extends Reducer<Text, KpiWritable, Text, KpiWritable> {
protected void reduce(Text k2, java.lang.Iterable<KpiWritable> v2s, org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer<Text,KpiWritable,Text,KpiWritable>.Context context) throws IOException ,InterruptedException {
long upPackNum = 0L;
long downPackNum = 0L;
long upPayLoad = 0L;
long downPayLoad = 0L;
for (KpiWritable kpiWritable : v2s) {
upPackNum += kpiWritable.upPackNum;
downPackNum += kpiWritable.downPackNum;
upPayLoad += kpiWritable.upPayLoad;
downPayLoad += kpiWritable.downPayLoad;
}
final KpiWritable v3 = new KpiWritable(upPackNum, downPackNum, upPayLoad, downPayLoad);
context.write(k2, v3);
};
}
}
class KpiWritable implements Writable {
long upPackNum;// 上传数据包数，单位是个
long downPackNum;// 下载数据包数，单位是个
long upPayLoad;// 上行总流量，单位是bytes
long downPayLoad;// 下行总流量，单位是bytes
public KpiWritable() {
}
public KpiWritable(long upPackNum, long downPackNum, long upPayLoad, long downPayLoad) {
this.upPackNum = upPackNum;
this.downPackNum = downPackNum;
this.upPayLoad = upPayLoad;
this.downPayLoad = downPayLoad;
}
public KpiWritable(String upPackNum, String downPackNum, String upPayLoad, String downPayLoad) {
this(Long.parseLong(upPackNum), Long.parseLong(downPackNum), Long.parseLong(upPayLoad), Long.parseLong(downPayLoad));
}
public void readFields(DataInput in) throws IOException {
this.upPackNum = in.readLong();
this.downPackNum = in.readLong();
this.upPayLoad = in.readLong();
this.downPayLoad = in.readLong();
}
public void write(DataOutput out) throws IOException {
out.writeLong(this.upPackNum);
out.writeLong(this.downPackNum);
out.writeLong(this.upPayLoad);
out.writeLong(this.downPayLoad);
}
public String toString() {
return upPackNum + "\t" + downPackNum + "\t" + upPayLoad + "\t" + downPayLoad;
}
}出现如下错误：
//final FileSystem fileSystem = FileSystem.get(configuration);//这是导致出错的原因 |
正确的运行结果如下所示：
查看运行后生成的文件：
4.MapReduce的执行过程源码分析
4.1.InputFormat
InputFormat负责处理MR的输入部分，有三个作用：
l 验证作业的输入是否规范，即验证输入信息的合法性，包括输入路径是否存在等；
l 把输入文件切分成InputSpilt，即把HDFS中的文件按照一定规则拆分成InputSpilt，每个InputSpilt由一个Mapper执行；
l 提供RecordReader，把InputSpilt中的每一行解析出来供map函数处理。
4.2. FileInputFormat
FileInputFormat是所有以文件作为数据源的InputFormat实现的基类，FileInputFormat保存作为Job输入的所有文件，并实现了对输入文件计算splits的方法；而获取记录的方法是由TextInputFormat进行实现的。
在上图中，第247行计算minSize，是提供给后面计算使用的，其中getFormatMinSplitSize()方法的值是1，getMinSplitSize(job)方法的值由配置参数mapred.min.split.size指定的，默认是1，所以minSize的值就是1。第248行计算maxSize，也是同后面使用的，值由mapred.max.split.size指定，默认值是Long的最大值。在第252行files列表中存放的是输入文件，可以有多个。从第253行开始，循环处理每一个输入文件；第254行是获取文件路径，L256获取文件长度，L257获取文件块位置。如果文件非空，并且文件允许被分割为输入块，从而进入L258中。
从上图看出输入块size由三个因素决定，分别为blockSize, minSize,maxSize，根据之前的数值，输入分片的默认Size就是文件块Size。
4.3.InputSplit
l 在执行MapReduce之前，原始数据被分割成若干spilt，每个split作为一个map任务的输入，在map执行过程中split会被分解成一个个记录(key-value对)，map会一次处理每一个记录；
l FileInputFormat只划分比HDFS block大的文件;如果一个文件的大小比block小，将不会被划分，这是Hadoop处理大文件的效率比处理很多小文件效率高的原因；
l 当Hadoop处理很多小文件时候，由于FileInputFormat不会对小文件进行划分，所以每一个小文件都会被当做一个spilt并分配一个Map任务，从而导致效率低下。
4.4.TextInputFormat
l TextInputFormat是默认处理类，处理普通文本文件；文件中每一行作为一个记录，将每一行在文件中的起始偏移量作为key，每一行的内容作为value，默认以\n或者回车键作为一行记录；
l TextInputFormat继承FileInputFormat。
InputFormat类的层次结构：
4.5.其他输入类
CombineFileInputFormat：处理小文件；
KeyValueTextInputFormat：当输入数据的每一行是两列，并且使用Tab键分离的时候；
NLineInputFormat：控制在每个split中数据的行数；
SequenceFileInputFormat：当输入文件格式是sequencefile的时候要使用SequenceFileInputFormat作为输入。
4.6.自定义输入格式
继承FileInputFormat基类；
重写getSplits(JobContextjob)方法。
4.7.Hadoop的输出
TextOutputFormat：默认的输出格式，key和value中间值使用Tab键隔开；
在上图中发现，当文本输出的时候使用UTF-8编码，从L47中可看出，划分行的符号是”\n”，从L65中可以看出，输出的键值对默认是以制表符(Tab)分割的。
SequenceFileOutputFormat：将key和value以sequenceFile格式输出；
SequenceFileAsBinaryOutputFormat：将key和value以原始二进制的格式输出；
MapFileOutputFormat：将key和value写入MapFile中，由于MapFile中的key是有序的，所以写入的时候必须保证记录是按key值顺序写入的。
MultipleOutputFormat：默认情况下一个reducer会产生一个输出，此类可以实现一个reducer产生多个输出。
Hadoop基础-07-MapReduce原理、序列化和源码分析