Hadoop MapReduce 开源项目教程

Hadoop MapReduce 开源项目教程

hadoop-mapreduceMirror of Apache Hadoop MapReduce项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/hado/hadoop-mapreduce

项目介绍

Hadoop MapReduce 是一个用于处理和生成大数据集的软件框架。它允许开发者编写应用程序，这些应用程序可以在由普通硬件组成的大型集群上并行处理大量数据，同时保持可靠和容错。MapReduce 是 Hadoop 生态系统的核心组件之一，它通过将任务分解为映射（Map）和归约（Reduce）两个阶段来处理数据。

项目快速启动

环境准备

确保你已经安装并配置了 Hadoop 环境。如果还没有，可以参考以下步骤进行单节点设置：

1. 下载并解压 Hadoop 安装包。
2. 配置 core-site.xml, hdfs-site.xml, 和 mapred-site.xml 文件。
3. 格式化 HDFS 文件系统。
4. 启动 Hadoop 集群。

示例代码：WordCount

以下是一个简单的 WordCount 示例，展示了如何使用 MapReduce 框架来统计文本文件中的单词频率。

import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;
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.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 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 {
      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();
    Job job = Job.getInstance(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(args[0]));
    FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
    System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
  }
}

应用案例和最佳实践

应用案例

1. 搜索引擎索引：MapReduce 可以用于处理和索引大量的网页数据，为搜索引擎提供支持。
2. 日志分析：通过 MapReduce 处理服务器日志，可以提取有价值的信息，如用户行为分析、系统性能监控等。
3. 生物信息学：在基因组数据分析中，MapReduce 可以用于处理大规模的基因序列数据。

最佳实践

1. 数据本地性：尽量让数据处理任务在数据所在的节点上执行，减少网络传输。
2. 任务粒度：合理划分 Map 和 Reduce 任务的粒度，避免任务过小导致资源浪费，或任务过大导致处理时间过长。
3. 错误处理：设计容错机制，处理可能的硬件故障和数据异常。

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