MapReduce原理深入理解3----WordCount程序流程图解、combiner（合并）程序示例、InputSplit切片详解
作者：互联网
MapReduce原理深入理解3----WordCount程序流程图解、combiner（合并）程序示例、3、InputSplit切片详解
1、WordCount示例程序处理流程图解
2、combiner（合并）程序示例
combiner，发生在map阶段，又叫做预聚合；
相当于map端的Reduce，因为combiner的逻辑代码和Reduce端的逻辑代码一样
求max、min、sum都可以使用预聚合，avg不能使用预聚合
文件words.txt
hadoop hive hbase spark flink
hadoop hive hbase spark flink
hadoop hive hbase spark flink
hadoop hive hbase spark flink
hadoop hive hbase spark flink
java scala python
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(1)在Map阶段，添加一个自定义Combiner阶段
(2)在Driver阶段中，配置map和配置Reduce之间，添加一个Combiner配置
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;
import java.io.IOException;
// 统计每个单词出现的次数
public class Demo6WordCountCombiner {
// Map阶段
public static class MyMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
/**
* @param key Map端输入的key->偏移量
* @param value Map端输入的value->一行数据
* @param context MapReduce整个过程的上下文环境->可以获取MapReduce程序运行时的一些参数、状态，可以将Map的输出发送到Reduce
* @throws IOException
* @throws InterruptedException
*/
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable>.Context context) throws IOException, InterruptedException {
// 实现自己的map端逻辑
String vStr = value.toString();
// 按照空格进行切分，将每个单词切分出来
String[] words = vStr.split(" ");
// 遍历每一个单词，构造成k-v格式
/**
* hadoop hive hbase spark flink
* ====>
* hadoop 1
* hive 1
* hbase 1
* spark 1
* flink 1
*/
for (String word : words) {
Text keyOut = new Text(word);
IntWritable valueOut = new IntWritable(1);
// 通过context将构建好的k-v发送出去
context.write(keyOut, valueOut);
}
}
}
// 自定义的Combiner
//继承Reducer，实现的逻辑和Reduce阶段的逻辑一样
public static class MyCombiner extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>{
@Override
protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>.Context context) throws IOException, InterruptedException {
// 实现自己的Reduce逻辑
int sum = 0; // 保存每个单词的数量
for (IntWritable value : values) {
// 遍历values迭代器
sum += value.get();
}
// 将Reduce统计得到的结果输出到HDFS
context.write(key, new IntWritable(sum));
}
}
// Reduce阶段
public static class MyReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
/**
* @param key Map端输出的数据按照key进行分组过后的数据中的key，在这里相当于每个单词
* @param values Map端输出的数据按照key进行分组过后，相同key的所有的value组成的集合(迭代器)
* @param context MapReduce的上下文环境，主要用于输出数据到HDFS
* @throws IOException
* @throws InterruptedException
*/
@Override
protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>.Context context) throws IOException, InterruptedException {
// 实现自己的Reduce逻辑
int sum = 0; // 保存每个单词的数量
for (IntWritable value : values) {
// 遍历values迭代器
sum += value.get();
}
// 将Reduce统计得到的结果输出到HDFS
context.write(key, new IntWritable(sum));
}
}
// Driver端（将Map、Reduce进行组装）
public static void main(String[] args) throws IOException, InterruptedException, ClassNotFoundException {
// 创建配置文件
Configuration conf = new Configuration();
// 创建一个Job实例
Job job = Job.getInstance(conf);
// 对Job进行一些简单的配置
job.setJobName("Demo6WordCountCombiner");
// 通过class类设置运行Job时该执行哪一个类
job.setJarByClass(Demo6WordCountCombiner.class);
// 对Map端进行配置
// 对Map端输出的Key的类型进行配置
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
// 对Map端输出的Value的类型进行配置
job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
// 配置Map任务该运行哪一个类
job.setMapperClass(MyMapper.class);
// 设置Combiner
job.setCombinerClass(MyCombiner.class);
// 对Reduce端进行配置
// 对Reduce端输出的Key的类型进行配置
job.setOutputKeyClass(Text.class);
// 对Reduce端输出的Value的类型进行配置
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
// 配置Reduce任务该运行哪一个类
job.setReducerClass(MyReducer.class);
// 配置输入输出路径
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path("/wordCount/input"));
// 输出路径不需要提前创建，如果该目录已存在则会报错
// 通过HDFS的JavaAPI判断输出路径是否存在
Path outPath = new Path("/wordCount/output");
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if (fs.exists(outPath)) {
fs.delete(outPath, true);
}
FileOutputFormat.setOutputPath(job, outPath);
// 等待job运行完成
job.waitForCompletion(true);
/**
* 1、准备数据，将words.txt上传至HDFS的/wordCount/input目录下面
* hdfs dfs -mkdir -p /wordCount/input
* hdfs dfs -put words.txt /wordCount/input
* 2、提交MapReduce任务
* hadoop jar Hadoop-1.0.jar com.shujia.MapReduce.Demo6WordCountCombiner
*/
}
}
3、InputSplit切片详解
(1)在执行mapreduce之前，原始数据被分割成若干split，每个split作为一个map任务的输入。
(2)当Hadoop处理很多小文件（文件大小小于hdfs block大小）的时候，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split并分配一个map任务，会有大量的map task运行，导致效率底下；
(3)例如：一个1G的文件，会被划分成8个128MB的split，并分配8个map任务处理，而10000个100kb的文件会被10000个map任务处理
(4)Map任务的数量
一个InputSplit对应一个Map task
InputSplit的大小是由Math.max(minSize, Math.min(maxSize,blockSize))决定
单节点建议运行10—100个map task
map task执行时长不建议低于1分钟，否则效率低
特殊：
block=128M，MR切片的溢出率为1.1，当溢出率<1.1，就不会被切片
（具体算法在FileInputFormat类中的getSplits）
举例1：一个260M的文件会被切成两个切片：128M，132M，产生两个map任务
因为132/128<1.1，132不会被切片
举例2：一个输入文件大小为140M，会有1个map task
因为140/128<1.1，140不会被切片
4、RecordReader
(1)每一个InputSplit都有一个RecordReader，作用是把InputSplit中的数据解析成Record，即<k1,v1>。
(2)在TextInputFormat中的RecordReader是LineRecordReader，每一行解析成一个<k1,v1>。其中，k1表示偏移量，v1表示行文本内容
标签：Map,combiner,示例,WordCount,Reduce,hadoop,job,map,class 来源： https://www.cnblogs.com/saowei/p/15902469.html