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MRv1到MRv2
概述
引入YARN作为通用资源调度平台后,Hadoop得以支持多种计算框架,如MapReduce、Spark、Storm等。MRv1是Hadoop1中的MapReduce,MRv2是Hadoop2中的MapReduce。下面是MRv1和MRv2之间的一些基本变化:
- MRv1包括三个部分:运行时环境(jobtracker和tasktracker)、编程模型(MapReduce)、数据处理引擎(Map任务和Reduce任务)
- MRv2中,重用了MRv1中的编程模型和数据处理引擎。但是运行时环境被重构了。jobtracker被拆分成了通用的资源调度平台YARN和负责各个计算框架的任务调度模型AM。
- MRv1中任务是运行在Map slot和Reduce slot中的,计算节点上的Map slot资源和Reduce slot资源不能重用。而MRv2中任务是运行在container中的,map任务结束后,相应container结束,空闲出来的资源可以让reduce使用。
MRv2参数配置
MRv2上的参数可以参考官方文档进行配置,但是有一个参数需要注意:mapreduce.job.user.classpath.first
。如果不配置该参数的话,在执行jar程序的时候,系统会优先选择Hadoop框架中已经存在的java类而不是用户指定包中自己编写的java类
新旧API
- MapReduce新旧API是指
org.apache.hadoop.mapred
包(旧包)和org.apache.hadoop.mapreduce
包(新包)。 - 这两个包是指MapReduce的编程API发生了变化,旧包中的Map和Reduce是通过接口实现的,而新包中的Map和Reduce是通过继承实现的,这两个包在一代中就存在了。
- MapReduce2中MapRed包的API基本没发生变化,以前MapReduce1上编译过的程序基本可以重新运行;但是MapReduce包的API发生了变化,MapReduce1上编译过的程序需要重新编译,甚至需要修改代码才能运行
- 推荐使用新API进行编程
MapReduce包wordcount事例
public class WordCount { public static class TokenizerMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{ private final static IntWritable one = new IntWritable(1); private Text word = new Text(); public void map(Object key, Text value, Context context ) throws IOException, InterruptedException { //context.nextKeyValue() StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString()); while (itr.hasMoreTokens()) { word.set(itr.nextToken()); context.write(word, one); } } } public static class IntSumReducer extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> { private IntWritable result = new IntWritable(); public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context ) throws IOException, InterruptedException { int sum = 0; for (IntWritable val : values) { sum += val.get(); } result.set(sum); context.write(key, result); } } public static void main(String[] args) throws Exception { Configuration conf = new Configuration(); String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs(); if (otherArgs.length != 2) { System.err.println("Usage: wordcount <in> <out>"); System.exit(2); } Job job = new Job(conf, "word count"); job.setJarByClass(WordCount.class); job.setMapperClass(TokenizerMapper.class); job.setCombinerClass(IntSumReducer.class); job.setReducerClass(IntSumReducer.class); job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(IntWritable.class); FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0])); FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1])); System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1); } }
参考文献
- http://book.51cto.com/art/201312/422025.htm
- http://hadoop.apache.org/docs/r2.4.0/hadoop-mapreduce-client/hadoop-mapreduce-client-core/MapReduce_Compatibility_Hadoop1_Hadoop2.html
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