Annotated Hadoop: 第三节 MapReduce工作原理

          MapReduce工作原理

Map-Reduce框架的运作完全基于<key,value>对，即数据的输入是一批<key,value>对，生成的结果也是一批<key,value>对，只是有时候它们的类型不一样而已。Key和value的类由于需要支持被序列化（serialize）操作，所以它们必须要实现Writable接口，而且key的类还必须实现WritableComparable接口，使得可以让框架对数据集的执行排序操作。

 

一个Map-Reduce任务的执行过程以及数据输入输出的类型如下所示：

(input)<k1,v1> -> map -> <k2,v2> -> combine -> <k2,v2> -> reduce -> <k3,v3>(output)

 

下面通过一个的例子并结合源代码来详细说明这个过程

3.1       WordCount示例

这也是Hadoop自带的一个例子，目标是统计文本文件中单词的个数。

假设有如下的两个文本文件来运行WorkCount程序：

Hello World Bye World

 

 

Hello Hadoop GoodBye Hadoop

 

 

 

 

3.2       map数据输入

Hadoop针对文本文件缺省使用LineRecordReader类来实现读取，一行一个key/value对，key取偏移量，value为行内容。

如下是map1的输入数据：

Key1	Value1
0	Hello World Bye World

如下是map2的输入数据：

Key1	Value1
0	Hello Hadoop GoodBye Hadoop

3.3       map输出/combine输入

如下是map1的输出结果

Key2	Value2
Hello	1
World	1
Bye	1
World	1

如下是map2的输出结果

Key2	Value2
Hello	1
Hadoop	1
GoodBye	1
Hadoop	1

3.4       combine输出

Combiner类实现将相同key的值合并起来，它也是一个Reducer的实现。

如下是combine1的输出

Key2	Value2
Hello	1
World	2
Bye	1

如下是combine2的输出

Key2	Value2
Hello	1
Hadoop	2
GoodBye	1

3.5       reduce输出

Reducer类实现将相同key的值合并起来。

如下是reduce的输出

Key2	Value2
Hello	2
World	2
Bye	1
Hadoop	2
GoodBye	1

即实现了WordCount的处理。