Hadoop之MapReduce详解

MapReduce是一种分布式计算模型，用于处理大规模数据集。它由Google公司开发，用于处理Web搜索引擎中的大量数据。MapReduce将数据分成小块，然后在多台计算机上并行处理这些数据块。它的主要思想是将计算分成两个步骤：Map和Reduce。

MapReduce的工作原理

MapReduce的工作原理可以概括为以下几个步骤：

1. 输入数据的切分：将输入数据切分成小块，每个小块的大小通常为64MB。

2. Map阶段：将每个小块的数据分配给不同的计算机节点进行处理。每个节点都会执行相同的Map函数，将输入数据转换为键值对。

3. Shuffle阶段：将Map函数的输出结果按照键值进行排序，并将相同键值的数据合并在一起。

4. Reduce阶段：将Shuffle阶段的输出结果分配给不同的计算机节点进行处理。每个节点都会执行相同的Reduce函数，将相同键值的数据进行合并和计算。

5. 输出结果：将Reduce函数的输出结果写入到输出文件中。

MapReduce的使用

MapReduce可以用于处理各种类型的数据，包括文本、图像、音频和视频等。它可以在各种操作系统和计算机硬件上运行，包括Linux、Windows和Mac OS等。

使用MapReduce处理数据的步骤如下：

1. 准备数据：将需要处理的数据存储在分布式文件系统中，例如Hadoop分布式文件系统（HDFS）。

2. 编写Map函数：编写Map函数，将输入数据转换为键值对。

3. 编写Reduce函数：编写Reduce函数，将相同键值的数据进行合并和计算。

4. 配置MapReduce作业：配置MapReduce作业的参数，包括输入文件、输出文件、Map函数和Reduce函数等。

5. 运行MapReduce作业：将MapReduce作业提交到集群中运行。

6. 查看输出结果：查看MapReduce作业的输出结果，可以通过HDFS或其他分布式文件系统访问输出文件。

案例：java实现的一个简单的mapreduce程序：

1. Mapper类：

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 WordCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {

    private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
    private Text word = new Text();

    public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        String line = value.toString();
        String[] words = line.split(" ");
        for (String w : words) {
            word.set(w);
            context.write(word, one);
        }
    }
}

2. reducer类：

import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

public class WordCountReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {

    public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        int sum = 0;
        for (IntWritable val : values) {
            sum += val.get();
        }
        context.write(key, new IntWritable(sum));
    }
}

（

3. 主程序：

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;

public class WordCount {

    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(WordCountMapper.class);
        job.setCombinerClass(WordCountReducer.class);
        job.setReducerClass(WordCountReducer.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);
    }
}

在运行程序之前，需要将以上代码编译成jar包，并将jar包上传到Hadoop集群中。然后，可以使用以下命令运行程序：

hadoop jar WordCount.jar WordCount /input /output

其中，/input是输入文件的路径，/output是输出文件的路径。

总结

MapReduce是一种分布式计算模型，用于处理大规模数据集。它将计算分成两个步骤：Map和Reduce。MapReduce可以用于处理各种类型的数据，包括文本、图像、音频和视频等。它可以在各种操作系统和计算机硬件上运行，包括Linux、Windows和Mac OS等。