mapreduce编程流程

Mapreduce的编程流程主要分八个阶段：两个MAP阶段，四个shuffle阶段，两个reduce阶段。

Map两个阶段：

1：设置inputformat类，将数据分为key-value对（k1 v1）,并将其输入到第二步。

2：自定义Map逻辑将第一步的结果转换为另外的键值对(k2,v2)，并输出。

shuffle四个阶段：

3：对输出的键值对进行分区。

4：对不同分区的数据按照相同的key排序。

5：（可选），对分组后的数据进行初步规约，降低数据的网络拷贝。

6：对数据进行分组，将相同key的value放入同一个集合中。

Reduce两个阶段：

7：对多个Map任务的结果进行排序以及合并，编写Reduce函数实现自己的逻辑，对输入的键对值进行处理，转换为新的键对值（k3 v3），输出。

8：设置outputformat类处理并保存Reduce输出的键值对。

图解：

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Mapreduce wordcount案例编程流程

链接：https://blog.csdn.net/qq_16146103/article/details/105692080

重写Mapper类：

package org.example.wordcount;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;public class WcMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {Text k = new Text();IntWritable v = new IntWritable(1);@Overrideprotected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {// 1 获取一行String line = value.toString();// 2 切割String[] words = line.split(" ");// 3 输出for (String word : words) {k.set(word);context.write(k, v);}}
}

重写Reducer类：

package org.example.wordcount;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;public class WcReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>{int sum;IntWritable v = new IntWritable();@Overrideprotected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,Context context) throws IOException, InterruptedException {// 1 累加求和sum = 0;for (IntWritable count : values) {sum += count.get();}// 2 输出v.set(sum);context.write(key,v);}
}

main函数主驱动类：

package org.example.wordcount;
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.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.junit.Test;public class WcDriver {@Testpublic void main() throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {// 1 获取配置信息以及封装任务Configuration configuration = new Configuration();Job job = Job.getInstance(configuration);// 2 设置jar加载路径job.setJarByClass(WcDriver.class);// 3 设置map和reduce类job.setMapperClass(WcMapper.class);job.setReducerClass(WcReducer.class);// 4 设置map输出job.setMapOutputKeyClass(Text.class);job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);// 5 设置最终输出kv类型job.setOutputKeyClass(Text.class);job.setOutputValueClass(IntWritable.class);// 6 设置输入和输出路径FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("D:/IDEA java项目/data/a.txt"));FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("D:/IDEA java项目/data/output"));// 7 提交boolean result = job.waitForCompletion(true);System.exit(result ? 0 : 1);}
}

Mappreduce两种运行模式

集群运行模式：

1：将mapreduce程序提交给Yarn集群，分发到许多节点并发执行。

2：处理和输出的数据应位于hdfs文件系统中。

3：将文件打为jar包并上传，在集群中使用Hadoop命令执行。

应使用IDEA将map程序打包成jar包。

本地运行模式：

map程序用在本地用单进程执行，且处理和输出的数据在本地文件系统中。