Hadoop入门（六）Mapreduce

左手的ㄟ右手 2023-06-03 04:53 150阅读 0赞

### 一、Mapreduce概述 ###

MapReduce是一个编程模型，用以进行大数据量的计算

### 二、Hadoop MapReduce ###

**（1）MapReduce是什么**

Hadoop MapReduce是一个软件框架，基于该框架能够容易地编写应用程序，这些应用程序能够运行在由上千个商用机器组成的大集群上，并以一种可靠的，具有容错能力的方式并行地处理上TB级别的海量数据集

Mapreduce的特点：

1.  软件框架
2.  并行处理
3.  可靠且容错
4.  大规模集群
5.  海量数据集

**（2）MapReduce做什么**

MapReduce的思想就是“分而治之”

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*1）Mapper负责“分”*  
把复杂的任务分解为若干个“简单的任务”来处理。“简单的任务”包含三层含义：

1.  数据或计算的规模相对原任务要大大缩小
2.  就近计算原则，任务会分配到存放着所需数据的节点上进行计算
3.  这些小任务可以并行计算彼此间几乎没有依赖关系

*2）Reducer负责对map阶段的结果进行汇总*  
至于需要多少个Reducer，可以根据具体问题，  
通过在mapred-site.xml配置文件里设置参数mapred.reduce.tasks的值，缺省值为1。

### 三、MapReduce工作机制 ###

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**作业执行涉及4个独立的实体**

1.  客户端，用来提交MapReduce作业
2.  JobTracker，用来协调作业的运行
3.  TaskTracker，用来处理作业划分后的任务
4.  HDFS，用来在其它实体间共享作业文件

mapreduce作业工作流程图

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**Mapreduce作业的4个对象**

1.  客户端（client）：编写mapreduce程序，配置作业，提交作业，这就是程序员完成的工作；
2.  JobTracker：初始化作业，分配作业，与TaskTracker通信，协调整个作业的执行；
3.  TaskTracker：保持与JobTracker的通信，在分配的数据片段上执行Map或Reduce任务，TaskTracker和JobTracker的不同有个很重要的方面，就是在执行任务时候TaskTracker可以有n多个，JobTracker则只会有一个（JobTracker只能有一个就和hdfs里namenode一样存在单点故障，我会在后面的mapreduce的相关问题里讲到这个问题的）
4.  Hdfs：保存作业的数据、配置信息等等，最后的结果也是保存在hdfs上面

**mapreduce运行步骤1**

首先是客户端要编写好mapreduce程序，配置好mapreduce的作业也就是job，  
接下来就是提交job了，提交job是提交到JobTracker上的，这个时候JobTracker就会构建这个job，具体就是分配一个新的job任务的ID值

接下来它会做检查操作，这个检查就是确定输出目录是否存在，如果存在那么job就不能正常运行下去，JobTracker会抛出错误给客户端，接下来还要检查输入目录是否存在，如果不存在同样抛出错误，如果存在JobTracker会根据输入计算输入分片（Input Split），如果分片计算不出来也会抛出错误，至于输入分片我后面会做讲解的，这些都做好了JobTracker就会配置Job需要的资源了。

分配好资源后，JobTracker就会初始化作业，初始化主要做的是将Job放入一个内部的队列，让配置好的作业调度器能调度到这个作业，作业调度器会初始化这个job，初始化就是创建一个正在运行的job对象（封装任务和记录信息），以便JobTracker跟踪job的状态和进程。

**mapreduce运行步骤2**

初始化完毕后，作业调度器会获取输入分片信息（input split），每个分片创建一个map任务。

接下来就是任务分配了，这个时候tasktracker会运行一个简单的循环机制定期发送心跳给jobtracker，心跳间隔是5秒，程序员可以配置这个时间，心跳就是jobtracker和tasktracker沟通的桥梁，通过心跳，jobtracker可以监控tasktracker是否存活，也可以获取tasktracker处理的状态和问题，同时tasktracker也可以通过心跳里的返回值获取jobtracker给它的操作指令。

任务分配好后就是执行任务了。在任务执行时候jobtracker可以通过心跳机制监控tasktracker的状态和进度，同时也能计算出整个job的状态和进度，而tasktracker也可以本地监控自己的状态和进度。当jobtracker获得了最后一个完成指定任务的tasktracker操作成功的通知时候，jobtracker会把整个job状态置为成功，然后当客户端查询job运行状态时候（注意：这个是异步操作），客户端会查到job完成的通知的。如果job中途失败，mapreduce也会有相应机制处理，一般而言如果不是程序员程序本身有bug，mapreduce错误处理机制都能保证提交的job能正常完成。

### 四、mapreduce运行机制 ###

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L21vYWt1bg_size_16_color_FFFFFF_t_70 3][]

在Hadoop中，一个MapReduce作业会把输入的数据集切分为若干独立的数据块，由Map任务以完全并行的方式处理。框架会对Map的输出先进行排序，然后把结果输入给Reduce任务。

作业的输入和输出都会被存储在文件系统中，整个框架负责任务的调度和监控，以及重新执行已经关闭的任务。MapReduce框架和分布式文件系统是运行在一组相同的节点，计算节点和存储节点都是在一起的

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L21vYWt1bg_size_16_color_FFFFFF_t_70 4][]

**（1） MapReduce的输入输出**

一个MapReduce作业的输入和输出类型： 会有三组<key,value>键值对类型的存在

![20191005202609167.png][]

**（2）Mapreduce作业的处理流程**

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L21vYWt1bg_size_16_color_FFFFFF_t_70 5][]

按照时间顺序包括：  
输入分片（input split）  
map阶段  
shuffle阶段：map shuffle（partition、sort/group、combiner、partition  merge）和reduce shuffle（copy、merge(sort/group)）  
reduce阶段

**1）输入分片（input split）**

在进行map计算之前，mapreduce会根据输入文件计算输入分片（input split），每个输入分片（input split）针对一个map任务  
输入分片（input split）存储的并非数据本身，而是一个分片长度和一个记录数据的位置的数组，输入分片（input split）往往和hdfs的block（块）关系很密切

假如我们设定hdfs的块的大小是64mb，如果我们输入有三个文件，大小分别是3mb、65mb和127mb，那么mapreduce会把3mb文件分为一个输入分片（input split），65mb则是两个输入分片（input split）而127mb也是两个输入分片（input split）  
    即我们如果在map计算前做输入分片调整，例如合并小文件，那么就会有5个map任务将执行，而且每个map执行的数据大小不均，这个也是mapreduce优化计算的一个关键点。

**2）map阶段**  
程序员编写好的map函数了，因此map函数效率相对好控制，而且一般map操作都是本地化操作也就是在数据存储节点上进行；

**3）combiner阶段**

combiner阶段是程序员可以选择的，combiner其实也是一种reduce操作，因此我们看见WordCount类里是用reduce进行加载的。

Combiner是一个本地化的reduce操作，它是map运算的后续操作，主要是在map计算出中间文件前做一个简单的合并重复key值的操作，例如我们对文件里的单词频率做统计，map计算时候如果碰到一个hadoop的单词就会记录为1，但是这篇文章里hadoop可能会出现n多次，那么map输出文件冗余就会很多，因此在reduce计算前对相同的key做一个合并操作，那么文件会变小，这样就提高了宽带的传输效率，毕竟hadoop计算力宽带资源往往是计算的瓶颈也是最为宝贵的资源，但是combiner操作是有风险的，使用它的原则是combiner的输入不会影响到reduce计算的最终输入，  
例如：

如果计算只是求总数，最大值，最小值可以使用combiner，但是做平均值计算使用combiner的话，最终的reduce计算结果就会出错。

**4）shuffle阶段**

将map的输出作为reduce的输入的过程就是shuffle了。

**5）reduce阶段**

和map函数一样也是程序员编写的，最终结果是存储在hdfs上的。

### 五、Mapreduce框架的相关问题 ###

jobtracker的单点故障

jobtracker和hdfs的namenode一样也存在单点故障，单点故障一直是hadoop被人诟病的大问题，为什么hadoop的做的文件系统和mapreduce计算框架都是高容错的，但是最重要的管理节点的故障机制却如此不好，我认为主要是namenode和jobtracker在实际运行中都是在内存操作，而做到内存的容错就比较复杂了，只有当内存数据被持久化后容错才好做，namenode和jobtracker都可以备份自己持久化的文件，但是这个持久化都会有延迟，因此真的出故障，任然不能整体恢复，另外hadoop框架里包含zookeeper框架，zookeeper可以结合jobtracker，用几台机器同时部署jobtracker，保证一台出故障，有一台马上能补充上，不过这种方式也没法恢复正在跑的mapreduce任务。

### 六、Mapreduce的单词计数实例 ###

public class WordCount {
    
        public static class TokenizerMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> {
            public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            
            }
        }
    
    
        public static class IntSumReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
            public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            
            }
        }
                
    
        public static void main(String[] args) throws Exception {
            //… 
        }
    }

**（1）Map**

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);
          }
        }
      }

map的方法

public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException \{…\}  
这里有三个参数，前面两个Object key, Text value就是输入的key和value，第三个参数Context context这是可以记录输入的key和value

例如：context.write(word, one);此外context还会记录map运算的状态。

（2）reduce

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);
        }
      }

reduce函数的方法

public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException \{…\}

reduce函数的输入也是一个key/value的形式，  
不过它的value是一个迭代器的形式Iterable<IntWritable> values，

也就是说reduce的输入是一个key对应一组的值的value，reduce也有context和map的context作用一致。

（3）main函数

public static void main(String[] args) throws Exception {
            Configuration conf = new Configuration();
            String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();
            if (otherArgs.length != 2) {
                System.err.println("Usage: wordcount <in> <out>");
                System.exit(2);
            }
            Job job = new Job(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(otherArgs[0]));
            FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));
            System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
        }

Configuration conf = new Configuration();

运行mapreduce程序前都要初始化Configuration，该类主要是读取mapreduce系统配置信息，这些信息包括hdfs还有mapreduce，也就是安装hadoop时候的配置文件例如：core-site.xml、hdfs-site.xml和mapred-site.xml等等文件里的信息，有些童鞋不理解为啥要这么做，这个是没有深入思考mapreduce计算框架造成，我们程序员开发mapreduce时候只是在填空，在map函数和reduce函数里编写实际进行的业务逻辑，其它的工作都是交给mapreduce框架自己操作的，但是至少我们要告诉它怎么操作啊，比如hdfs在哪里啊，mapreduce的jobstracker在哪里啊，而这些信息就在conf包下的配置文件里。

String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();
        if (otherArgs.length != 2) {
          System.err.println("Usage: wordcount <in> <out>");
          System.exit(2);
        }

If的语句好理解，就是运行WordCount程序时候一定是两个参数，如果不是就会报错退出。至于第一句里的GenericOptionsParser类，它是用来解释常用hadoop命令，并根据需要为Configuration对象设置相应的值，其实平时开发里我们不太常用它，而是让类实现Tool接口，然后再main函数里使用ToolRunner运行程序，而ToolRunner内部会调用GenericOptionsParser。

Job job = new Job(conf, "word count");
        job.setJarByClass(WordCount.class);
        job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
        job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
        job.setReducerClass(IntSumReducer.class);

第一行就是在构建一个job，在mapreduce框架里一个mapreduce任务也叫mapreduce作业也叫做一个mapreduce的job，而具体的map和reduce运算就是task了，这里我们构建一个job，构建时候有两个参数，一个是conf这个就不累述了，一个是这个job的名称。  
　　  
第二行就是装载程序员编写好的计算程序，例如我们的程序类名就是WordCount了。这里我要做下纠正，虽然我们编写mapreduce程序只需要实现map函数和reduce函数，但是实际开发我们要实现三个类，第三个类是为了配置mapreduce如何运行map和reduce函数，准确的说就是构建一个mapreduce能执行的job了，例如WordCount类。  
　　  
第三行和第五行就是装载map函数和reduce函数实现类了，这里多了个第四行，这个是装载Combiner类，这个我后面讲mapreduce运行机制时候会讲述，其实本例去掉第四行也没有关系，但是使用了第四行理论上运行效率会更好。

job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

这个是定义输出的key/value的类型，也就是最终存储在hdfs上结果文件的key/value的类型。

FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);

第一行就是构建输入的数据文件，  
第二行是构建输出的数据文件，  
最后一行如果job运行成功了，我们的程序就会正常退出。FileInputFormat和FileOutputFormat可以设置输入输出文件路径，  
mapreduce计算时候，输入文件必须存在，要不直Mr任务直接退出。输出一般是一个文件夹，而且该文件夹不能存在。

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