MapReduce第一篇简介_mapreduce的架构分为几部分-优快云博客

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本文详细介绍了MapReduce编程模型，包括其基本概念、设计思想、编程规范，以WordCount为例展示了Map阶段、Shuffle阶段和Reduce阶段的步骤，并讲解了集群和本地运行模式。

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MapReduce简介

MapReduce简介

MapReduce简介

MapReduce 介绍

MapReduce思想在生活中处处可见。或多或少都曾接触过这种思想。MapReduce的思想核心是“分而治之”，适用于大量复杂的任务处理场景（大规模数据处理场景）。

Map负责“分”，即把复杂的任务分解为若干个“简单的任务”来并行处理。可以进行拆分的前提是这些小任务可以并行计算，彼此间几乎没有依赖关系。
Reduce负责“合”，即对map阶段的结果进行全局汇总。
MapReduce运行在yarn集群
1. ResourceManager
2. NodeManager

这两个阶段合起来正是MapReduce思想的体现。

还有一个比较形象的语言解释MapReduce:

我们要数图书馆中的所有书。你数1号书架，我数2号书架。这就是“Map”。我们人越多，数书就更快。

现在我们到一起，把所有人的统计数加在一起。这就是“Reduce”。

MapReduce 设计构思

MapReduce是一个分布式运算程序的编程框架，核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序，并发运行在Hadoop集群上。

MapReduce设计并提供了统一的计算框架，为程序员隐藏了绝大多数系统层面的处理细节。为程序员提供一个抽象和高层的编程接口和框架。程序员仅需要关心其应用层的具体计算问题，仅需编写少量的处理应用本身计算问题的程序代码。如何具体完成这个并行计算任务所相关的诸多系统层细节被隐藏起来,交给计算框架去处理：

Map和Reduce为程序员提供了一个清晰的操作接口抽象描述。MapReduce中定义了如下的Map和Reduce两个抽象的编程接口，由用户去编程实现.Map和Reduce,MapReduce处理的数据类型是<key,value>键值对。

Map: (k1; v1) → [(k2; v2)]
Reduce: (k2; [v2]) → [(k3; v3)]

一个完整的mapreduce程序在分布式运行时有三类实例进程：

MRAppMaster 负责整个程序的过程调度及状态协调
MapTask 负责map阶段的整个数据处理流程
ReduceTask 负责reduce阶段的整个数据处理流程

MapReduce 编程规范

MapReduce 的开发一共有八个步骤, 其中 Map 阶段分为 2 个步骤，Shuffle 阶段 4 个步骤，Reduce 阶段分为 2 个步骤

Map 阶段 2 个步骤

设置 InputFormat 类, 将数据切分为 Key-Value**(K1和V1)** 对, 输入到第二步
自定义 Map 逻辑, 将第一步的结果转换成另外的 Key-Value（K2和V2）对, 输出结果

Shuffle 阶段 4 个步骤

对输出的 Key-Value 对进行分区
对不同分区的数据按照相同的 Key 排序
(可选) 对分组过的数据初步规约, 降低数据的网络拷贝
对数据进行分组, 相同 Key 的 Value 放入一个集合中

Reduce 阶段 2 个步骤

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 Key-Value 进行处理, 转为新的 Key-Value（K3和V3）输出
设置 OutputFormat 处理并保存 Reduce 输出的 Key-Value 数据

WordCount

需求: 在一堆给定的文本文件中统计输出每一个单词出现的总次数

Step 1. 数据格式准备

创建一个新的文件

cd /export/servers
vim wordcount.txt

向其中放入以下内容并保存

hello,world,hadoop
hive,sqoop,flume,hello
kitty,tom,jerry,world
hadoop

上传到 HDFS

hdfs dfs -mkdir /wordcount/
hdfs dfs -put wordcount.txt /wordcount/

Step 2. Mapper

public class WordCountMapper extends Mapper<LongWritable,Text,Text,LongWritable> {
   
    @Override
    public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
   
        String line =</