MapReduce是什么
MapReduce是一種分布式計算編程框架，是Hadoop主要組成部分之一，可以讓用戶專注于編寫核心邏輯代碼，最后以高可靠、高容錯的方式在大型集群上并行處理大量數(shù)據(jù)。
MapReduce的存儲
MapReduce的數(shù)據(jù)是存儲在HDFS上的，HDFS也是Hadoop的主要組成部分之一。下邊是MapReduce在HDFS上的存儲的圖解
HDFS主要有Namenode和Datanode兩部分組成，整個集群有一個Namenode和多個DataNode，通常每一個節(jié)點一個DataNode，Namenode的主要功能是用來管理客戶端client對數(shù)據(jù)文件的操作請求和儲存數(shù)據(jù)文件的地址。DataNode主要是用來儲存和管理本節(jié)點的數(shù)據(jù)文件。節(jié)點內(nèi)部數(shù)據(jù)文件被分為一個或多個block塊（block默認(rèn)大小原來是64MB，后來變?yōu)?28MB），然后這些塊儲存在一組DataNode中。（這里不對HDFS做過多的介紹，后續(xù)會寫一篇詳細(xì)的HDFS筆記）
MapReduce的運行流程
1、首先把需要處理的數(shù)據(jù)文件上傳到HDFS上，然后這些數(shù)據(jù)會被分為好多個小的分片，然后每個分片對應(yīng)一個map任務(wù)，推薦情況下分片的大小等于block塊的大小。然后map的計算結(jié)果會暫存到一個內(nèi)存緩沖區(qū)內(nèi)，該緩沖區(qū)默認(rèn)為100M，等緩存的數(shù)據(jù)達(dá)到一個閾值的時候，默認(rèn)情況下是80%，然后會在磁盤創(chuàng)建一個文件，開始向文件里邊寫入數(shù)據(jù)。
2、map任務(wù)的輸入數(shù)據(jù)的格式是<key,value>對的形式，我們也可以自定義自己的<key,value>類型。然后map在往內(nèi)存緩沖區(qū)里寫入數(shù)據(jù)的時候會根據(jù)key進(jìn)行排序，同樣溢寫到磁盤的文件里的數(shù)據(jù)也是排好序的，最后map任務(wù)結(jié)束的時候可能會產(chǎn)生多個數(shù)據(jù)文件，然后把這些數(shù)據(jù)文件再根據(jù)歸并排序合并成一個大的文件。
3、然后每個分片都會經(jīng)過map任務(wù)后產(chǎn)生一個排好序的文件，同樣文件的格式也是<key,value>對的形式，然后通過對key進(jìn)行hash的方式把數(shù)據(jù)分配到不同的reduce里邊去，這樣對每個分片的數(shù)據(jù)進(jìn)行hash，再把每個分片分配過來的數(shù)據(jù)進(jìn)行合并，合并過程中也是不斷進(jìn)行排序的。最后數(shù)據(jù)經(jīng)過reduce任務(wù)的處理就產(chǎn)生了最后的輸出。
4、在我們開發(fā)中只需要對中間map和reduce的邏輯進(jìn)行開發(fā)就可以了，中間分片，排序，合并，分配都有MapReduce框架幫我完成了。
MapReduce的資源調(diào)度系統(tǒng)
最后我們來看一下MapReduce的資源調(diào)度系統(tǒng)Yarn。
Yarn的基本思想是將資源管理和作業(yè)調(diào)度/監(jiān)視的功能分解為單獨的守護(hù)進(jìn)程。全局唯一的ResourceManager是負(fù)責(zé)所有應(yīng)用程序之間的資源的調(diào)度和分配，每個程序有一個ApplicationMaster，ApplicationMaster實際上是一個特定于框架的庫，其任務(wù)是協(xié)調(diào)來自ResourceManager的資源，并與NodeManager一起執(zhí)行和監(jiān)視任務(wù)。NodeManager是每臺機器框架代理，監(jiān)視其資源使用情況（CPU，內(nèi)存，磁盤，網(wǎng)絡(luò)）并將其報告給ResourceManager。
WordConut代碼
- python實現(xiàn)
map.py
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:UTF-8 -*-
import sys
for line in sys.stdin:
words = line.strip().split()
for word in words:
print('%s\t%s' % (word, 1))
reduce.py
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:UTF-8 -*-
import sys
current_word = None
sum = 0
for line in sys.stdin:
word, count = line.strip().split(' ')
if current_word == None:
current_word = word
if word != current_word:
print('%s\t%s' % (current_word, sum))
current_word = word
sum = 0
sum += int(count)
print('%s\t%s' % (current_word, sum))
我們先把輸入文件上傳到HDFS上去
hadoop fs -put /input.txt /
? 然后在Linux下運行，為了方便我們把命令寫成了shell文件
HADOOP_CMD="/usr/local/src/hadoop-2.6.1/bin/hadoop"
STREAM_JAR_PATH="/usr/local/src/hadoop-2.6.1/share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-2.6.1.jar"
INPUT_FILE_PATH="/input.txt"
OUTPUT_FILE_PATH="/output"
$HADOOP_CMD fs -rmr -skipTrush $OUTPUT_FILE_PATH
$HADOOP_CMD jar $STREAM_JAR_PATH \
-input $INPUT_FILE_PATH \
-output $OUTPUT_FILE_PATH \
-mapper "python map.py" \
-reducer "python reduce.py" \
-file "./map.py" \
-file "./reduce.py"
- java實現(xiàn)
MyMap.java
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import java.io.IOException;
public class MyMap extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
private IntWritable one = new IntWritable(1);
private Text text = new Text();
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
String line = value.toString();
String[] words = line.split(" ");
for (String word: words){
text.set(word);
context.write(text,one);
}
}
}
MyReduce.java
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import java.io.IOException;
public class MyReduce extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
private IntWritable result = new IntWritable();
@Override
protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
int sum = 0;
for (IntWritable i:values){
sum+=i.get();
}
result.set(sum);
context.write(key,result);
}
}
WordCount.java
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 configuration = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(configuration, "WordCount");
job.setJarByClass(WordCount.class);
job.setMapperClass(MyMap.class);
job.setReducerClass(MyReduce.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);
}
}
把工程打成jar包，然后把jar包和輸入文件上傳到HDfs
$ hadoop fs -put /wordcount.jar /
$ hadoop fs -put /input.txt /
執(zhí)行wordcount任務(wù)
$ bin/hadoop jar wordcount.jar WordCount /input.txt /user/joe/wordcount/output
