大数据技术原理及应用课实验5 :MapReduce初级编程实践

本文介绍了MapReduce初级编程实践,包括实验目的(掌握基本编程方法和数据处理问题)、使用Linux和Hadoop3.1.3环境下的步骤(文件合并与去重、排序整数列表和信息挖掘表格),以及实验总结和优化改进的讨论。

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目录

一、实验目的

二、实验平台

三、实验步骤(每个步骤下均需有运行截图)

(一)编程实现文件合并和去重操作

(二)编写程序实现对输入文件的排序

(三)对给定的表格进行信息挖掘

四、实验总结

五、优化及改进(选做)


实验5  MapReduce初级编程实践

一、实验目的

1. 通过实验掌握基本的MapReduce编程方法;

2. 掌握用MapReduce解决一些常见的数据处理问题,包括数据去重、数据排序和数据挖掘等。

二、实验平台

1. 操作系统:Linux(建议Ubuntu16.04或Ubuntu18.04)

2. Hadoop版本:3.1.3

三、实验步骤(每个步骤下均需有运行截图)

(一)编程实现文件合并和去重操作

对于两个输入文件,即文件A和文件B,请编写MapReduce程序,对两个文件进行合并,并剔除其中重复的内容,得到一个新的输出文件C。下面是输入文件和输出文件的一个样例供参考。

输入文件A的样例如下:

        20170101     x

        20170102     y

        20170103     x

        20170104     y

        20170105     z

20170106     x

输入文件B的样例如下:

20170101      y

20170102      y

20170103      x

20170104      z

20170105      y

根据输入文件A和B合并得到的输出文件C的样例如下:

20170101      x

20170101      y

20170102      y

20170103      x

20170104      y

20170104      z

20170105      y

        20170105      z

20170106      x

(二)编写程序实现对输入文件的排序

现在有多个输入文件,每个文件中的每行内容均为一个整数。要求读取所有文件中的整数,进行升序排序后,输出到一个新的文件中,输出的数据格式为每行两个整数,第一个数字为第二个整数的排序位次,第二个整数为原待排列的整数。下面是输入文件和输出文件的一个样例供参考。

输入文件1的样例如下:

33

37

12

40

输入文件2的样例如下:

4

16

39

5

输入文件3的样例如下:

1

45

25

根据输入文件1、2和3得到的输出文件如下:

1 1

2 4

3 5

4 12

5 16

6 25

7 33

8 37

9 39

10 40

11 45

(三)对给定的表格进行信息挖掘

下面给出一个child-parent的表格,要求挖掘其中的父子辈关系,给出祖孙辈关系的表格。

输入文件内容如下:

        child          parent

        Steven        Lucy

        Steven        Jack

        Jone         Lucy

        Jone         Jack

        Lucy         Mary

        Lucy         Frank

        Jack         Alice

        Jack         Jesse

        David       Alice

        David       Jesse

        Philip       David

        Philip       Alma

        Mark       David

Mark       Alma

 

输出文件内容如下:

        grandchild       grandparent

        Steven          Alice

        Steven          Jesse

        Jone            Alice

        Jone            Jesse

        Steven          Mary

        Steven          Frank

        Jone            Mary

        Jone            Frank

        Philip           Alice

        Philip           Jesse

        Mark           Alice

Mark           Jesse

 

四、实验总结

 在此次实验中

五、优化及改进(选做)

【提出你觉得解决这个问题更好的算法,并加以说明】

Mapreduce实验报告 前言和简介 MapReduce是Google提出的一种编程模型,在这个模型的支持下可以实现大规模并行化计 算。在Mapreduce框架下一个计算机群通过统一的任务调度将一个巨型任务分成许多部分 ,分别解决然后合并得到最终结果。Mapreduce可以让程序员以简单的程序来解决实际问 题,而隐藏了诸如分布、工作调度、容错、机器间通信,使得大规模任务简单而迅速地 完成。 1. Mapreduce的基本原理 1. 核心思想。 "Divide and Conquer"是Mapreduce的核心思想。面对一个规模庞大的问题,要 处理是以TB计的数据,Mapreduce采用"输入"------"分解"------"解决"----- -"聚合"------"输出结果"的基本过程。 2. 基本原理 Map和Reduce是两个核心操作,用户定义的map函数接收被切割过的原始的key/ value对集并且计算出一个中间key/value对集。Mapreduce库函数将所有的具有 相同key值的value聚合在一起交给用户定义的reduce函数处理。reduce函数将 同一key值的所有value合并成得到输出文件。在整个过程中,Mapreduce库函数 负责原始数据的切割,中间key/value对集的聚合,以及任务的调度,容错、通 信控制等基础工作。而用户定义的map和reduce函数则根据实际问题确定具体操 作。 2. 框架的基本结构和执行流程 基本结构 Mapreduce框架的主要程序分为三种即Master,Map和Reduce。 1. Master:主要功能有两个,任务的分割和任务的调度。Master把输入文件切成许 多个split,每个split文件一般为几十M。Master同时还要调度任务监视各个 map worker和reduce worker的工作状态,以做出相应的安排。Master还要监视各个子任务的完成进 展情况。 Master用到的数据结构 Struct Split[] //文件切割后的信息 struct MapSTATE[] //记录各个map任务的情况。 struct ReduceSTATE[R] //各个reduce任务的情况。 Type Map=0,Reduce=0 //记录map任务和reduce任务的完成个数。 MapWorkerSTATE[] ReduceWorkerSTATE[] //各个工作机器的忙闲状态 FileSplit(string inputfilename) //输入文件切割 JobAssign() //工作任务分配 2. Map:主要功能是读取经过切割split文件形成一个map任务,分析map任务,得到 中间结构并且将同一类型的中间文件存放在同一个区域内等待特定的reduce程 序读取。 3. Reduce:不同的Reduce读取各个Map得到的特定的中间文件,将所有相同的中间 文件整合成最后的输出文件。 任务执行基本流程 基本流程图见下一页 首先输入收据文件被Mapreduce库函数分割成M个split集。用户定义的程序被 拷贝到机群中,其中一个是master,其它的都是worker。M个map任务和R个reduc e任务将被分配。Master负责调度任务和过程监视。随时检测worker的工作状况, 任务的完成进度。Map worker每完成一个子任务向master报告。 一个被分配了map任务的worker读取一个split集,该worker从这个split集中 分析出key/value对,然后有map函数来处理这些key/value对并得到中间key/val ue对,这些key/value对将最终存放在map worker的本地硬盘上。每完成一个任务报告master。 中间key/value对被存在本地硬盘的R个不同的区域中,由于可能的key值很可 能不止R个,故必须利用一个分割函数来划分中间文件,常用的是散列的方法(如 hash(key) mod R)。保证key值相同的key/value对被存放同一区域中,并且将位置报告给maste r。如果同一个key的中间文件多而小可以考虑用cmobine函数在本地进行合并。 当所有的split都被分析完成之后,reduce worker开始工作,每个reduce根据master的安排和信息指示利用机群的内部文件 系统读取map worker本地磁盘中特定位置的中间文件。 Reduce开始聚合中间文件,得到自己的输出文件。在聚合的过程中由于有很 多key值,一般将用到排序。Reduce worker完成自己的工作后向master报告。 控制 分析key/value对 分区写入磁盘 读取 *单向箭头表示控制,双向箭头表示控制
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