第一个MapReduce程序-WordCount

    xiaoxiao2021-03-25  31

    通常我们在学习一门语言的时候,写的第一个程序就是Hello World。而在学习Hadoop时,我们要写的第一个程序就是词频统计WordCount程序。

    一、MapReduce简介

    1.1 MapReduce编程模型

    MapReduce采用”分而治之”的思想,把对大规模数据集的操作,分发给一个主节点管理下的各个分节点共同完成,然后通过整合各个节点的中间结果,得到最终结果。简单地说,MapReduce就是”任务的分解与结果的汇总”。

    在Hadoop中,用于执行MapReduce任务的机器角色有两个:

    JobTracker用于调度工作的,一个Hadoop集群中只有一个JobTracker,位于master。TaskTracker用于执行工作,位于各slave上。

    在分布式计算中,MapReduce框架负责处理了并行编程中分布式存储、工作调度、负载均衡、容错均衡、容错处理以及网络通信等复杂问题,把处理过程高度抽象为两个函数:map和reduce,map负责把任务分解成多个任务,reduce负责把分解后多任务处理的结果汇总起来。

    需要注意的是,用MapReduce来处理的数据集(或任务)必须具备这样的特点:待处理的数据集可以分解成许多小的数据集,而且每一个小数据集都可以完全并行地进行处理。

    1.2 MapReduce处理过程

    在Hadoop中,每个MapReduce任务都被初始化为一个Job,每个Job又可以分为两种阶段:map阶段和reduce阶段。

    map:(K1, V1) ——> list(K2, V2)reduce:(K2, list(V2)) ——> list(K3, V3)

    如下图所示:

    二、运行WordCount程序

    在运行程序之前,需要先搭建好Hadoop集群环境,参考《Hadoop+HBase+ZooKeeper分布式集群环境搭建》。

    2.1 源代码

    WordCount可以说是最简单的MapReduce程序了,只包含三个文件:一个 Map 的 Java 文件,一个 Reduce 的 Java 文件,一个负责调用的主程序 Java 文件。

    我们在当前用户的主文件夹下创建wordcount_01/目录,在该目录下再创建src/和classes/。 src 目录存放 Java 的源代码,classes 目录存放编译结果。

    TokenizerMapper.java

    1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 package com.lisong.hadoop; import java.io.IOException; import java.util.StringTokenizer; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; public class TokenizerMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> { IntWritable one = new IntWritable(1); 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); } } }

    IntSumReducer.java

    1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 package com.lisong.hadoop; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer; public class IntSumReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> { 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); } }

    WordCount.java

    1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 package com.lisong.hadoop; 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; import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser; public class WordCount { 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, "wordcount"); 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); } }

    以上三个.java源文件均置于 src 目录下。

    2.2 编译

    Hadoop 2.x 版本中jar不再集中在一个 hadoop-core-*.jar 中,而是分成多个 jar。编译WordCount程序需要如下三个 jar:

    1 2 3 $HADOOP_HOME/share/hadoop/common/hadoop-common-2.4.1.jar $HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-client-core-2.4.1.jar $HADOOP_HOME/share/hadoop/common/lib/commons-cli-1.2.jar

    使用javac命令进行编译:

    1 2 3 $ cd wordcount_01 $ javac -classpath /home/hadoop/hadoop/share/hadoop/common/hadoop-common-2.6.0.jar:/home/hadoop/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-client-core-2.6.0.jar:/home/hadoop/hadoop/share/hadoop/common/lib/commons-cli-1.2.jar -d classes/ src/*.java

    -classpath,设置源代码里使用的各种类库所在的路径,多个路径用":"隔开。-d,设置编译后的 class 文件保存的路径。src/*.java,待编译的源文件。

    2.3 打包

    将编译好的 class 文件打包成 Jar 包,jar 命令是 JDK 的打包命令行工具。

    1 $ jar -cvf wordcount.jar classes

    打包结果是 wordcount.jar 文件,放在当前目录下。

    2.4 执行

    执行hadoop程序的时候,输入文件必须先放入hdfs文件系统中,不能是本地文件。

    1 . 先查看hdfs文件系统的根目录:

    1 2 3 $ hadoop/bin/hadoop fs -ls / Found 1 items drwxr-xr-x - hadoop supergroup 0 2015-07-28 14:38 /hbase

    可以看出,hdfs的根目录是一个叫/hbase的目录。

    2 . 然后利用put将输入文件(多个输入文件位于input文件夹下)复制到hdfs文件系统中:

    1 $ hadoop/bin/hadoop fs -put input /hbase

    3 . 运行wordcount程序

    1 $ hadoop/bin/hadoop jar wordcount_01/wordcount.jar WordCount /hbase/input /hbase/output

    提示找不到 WordCount 类:Exception in thread "main" java.lang.NoClassDefFoundError: WordCount…

    因为程序中声明了 package ,所以在命令中也要 com.lisong.hadoop.WordCount 写完整:

    1 $ hadoop/bin/hadoop jar wordcount_01/wordcount.jar com.lisong.hadoop.WordCount /hbase/input /hbase/output

    其中 “jar” 参数是指定 jar 包的位置,com.lisong.hadoop.WordCount 是主类。运行程序处理 input 目录下的多个文件,将结果写入 /hbase/output 目录。

    4 . 查看运行结果

    1 2 3 4 $ hadoop/bin/hadoop fs -ls /hbase/output Found 2 items -rw-r--r-- 3 hadoop supergroup 0 2015-07-28 18:05 /hbase/output/_SUCCESS -rw-r--r-- 3 hadoop supergroup 33 2015-07-28 18:05 /hbase/output/part-r-00000

    可以看到/hbase/output/目录下有两个文件,结果就存在part-r-00000中:

    1 2 3 4 5 $ hadoop/bin/hadoop fs -cat /hbase/output/part-r-00000 Google 6 Java 2 baidu 3 hadoop 4

    三、WordCount程序分析

    3.1 Hadoop数据类型

    Hadoop MapReduce操作的是键值对,但这些键值对并不是Integer、String等标准的Java类型。为了让键值对可以在集群上移动,Hadoop提供了一些实现了WritableComparable接口的基本数据类型,以便用这些类型定义的数据可以被序列化进行网络传输、文件存储与大小比较。

    值:仅会被简单的传递,必须实现Writable或WritableComparable接口。键:在Reduce阶段排序时需要进行比较,故只能实现WritableComparable接口。

    下面是8个预定义的Hadoop基本数据类型,它们均实现了WritableComparable接口:

    描述 BooleanWritable 标准布尔型数值 ByteWritable 单字节数值 DoubleWritable 双字节数 FloatWritable 浮点数 IntWritable 整型数 LongWritable 长整型数 Text 使用UTF8格式存储的文本 NullWritable 当<key,value>中的key或value为空时使用

    3.2 源代码分析

    3.2.1 Map过程

    1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 package com.lisong.hadoop; import java.io.IOException; import java.util.StringTokenizer; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; public class TokenizerMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> { IntWritable one = new IntWritable(1); 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过程需要继承org.apache.hadoop.mapreduce包中 Mapper 类,并重写其map方法。

    1 public class TokenizerMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>

    其中的模板参数:第一个Object表示输入key的类型;第二个Text表示输入value的类型;第三个Text表示表示输出键的类型;第四个IntWritable表示输出值的类型。

    作为map方法输入的键值对,其value值存储的是文本文件中的一行(以回车符为行结束标记),而key值为该行的首字母相对于文本文件的首地址的偏移量。然后StringTokenizer类将每一行拆分成为一个个的单词,并将<word,1>作为map方法的结果输出,其余的工作都交有 MapReduce框架 处理。

    注:StringTokenizer是Java工具包中的一个类,用于将字符串进行拆分——默认情况下使用空格作为分隔符进行分割。

    3.2.2 Reduce过程

    1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 package com.lisong.hadoop; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer; public class IntSumReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> { 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过程需要继承org.apache.hadoop.mapreduce包中 Reducer 类,并 重写 reduce方法。

    1 public class IntSumReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>

    其中模板参数同Map一样,依次表示是输入键类型,输入值类型,输出键类型,输出值类型。

    1 public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context)

    reduce 方法的输入参数 key 为单个单词,而 values 是由各Mapper上对应单词的计数值所组成的列表(一个实现了 Iterable 接口的变量,可以理解成 values 里包含若干个 IntWritable 整数,可以通过迭代的方式遍历所有的值),所以只要遍历 values 并求和,即可得到某个单词出现的总次数。

    3.2.3 执行作业

    1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 package com.lisong.hadoop; 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; import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser; public class WordCount { 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, "wordcount"); 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); } }

    在MapReduce中,由Job对象负责管理和运行一个计算任务,并通过Job的一些方法对任务的参数进行相关的设置,此处:

    设置了使用TokenizerMapper.class完成Map过程中的处理,使用IntSumReducer.class完成Combine和Reduce过程中的处理。还设置了Map过程和Reduce过程的输出类型:key的类型为Text,value的类型为IntWritable。

    任务的输出和输入路径则由命令行参数指定,并由FileInputFormat和FileOutputFormat分别设定。

    FileInputFormat类的很重要的作用就是将文件进行切分 split,并将 split 进一步拆分成key/value对FileOutputFormat类的作用是将处理结果写入输出文件。

    完成相应任务的参数设定后,即可调用 job.waitForCompletion() 方法执行任务。

    3.2.4 WordCount流程

    1)将文件拆分成splits,由于测试用的文件较小,所以每个文件为一个split,并将文件按行分割形成<key,value>对,key为偏移量(包括了回车符),value为文本行。这一步由MapReduce框架自动完成,如下图:

    2)将分割好的<key,value>对交给用户定义的map方法进行处理,生成新的<key,value>对,如下图所示:

    3)得到map方法输出的<key,value>对后,Mapper会将它们按照key值进行排序,并执行Combine过程,将key值相同的value值累加,得到Mapper的最终输出结果。如下图:

    4)Reducer先对从Mapper接收的数据进行排序,再交由用户自定义的reduce方法进行处理,得到新的<key,value>对,并作为WordCount的输出结果,如下图:

    原文链接:http://songlee24.github.io/2015/07/29/mapreduce-word-count/

    转载请注明原文地址: https://ju.6miu.com/read-50168.html

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