MapReduce编程模型
2016-04-26 13:29
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MapReduce/Hadoop
MapReduce是目前云计算中最广泛使用的计算模型,由Google于2004年提出,谷歌关于云计算有三篇著名的论文:《Bigtable_A Distributed Storage System for Structured Data》
《MapReduce: Simplied Data Processing on Large Clusters》
《The Google File System》
论文下载地址:http://pan.baidu.com/s/1o6G8PGA
Hadoop是MapReduce的一个开源实现,核心框架有2个:HDFS和MapReduce,HDFS为海量数据提供存储,MapReduce为海量数据提供计算。
为什么会有MapReduce?
在MapReduce提出之前,编写并行分布式程序需要下列技术:Multi‐threading( 多线程编程)
Socket programming(socket网络编程)
Data distribution( 数据分发)
Job distribution, coordination, load balancing(任务分发、协调、负载平衡)
Fault tolerance( 容错性能)
Debugging( 调试)
上面每个方面都需要学习和经验积累,要想编写并行分布式程序并不容易,需要非常有经验的程序员和调试技巧,调试分布式系统很花时间和精力。为了解决这一问题,提出来解决思路:
程序员写串行程序,编程序时不需要思考并行的问题,调试时只需要保证串行执行正确。
由系统完成并行分布式地执行,负责并行分布执行的正确性和效率
但是这样也带来问题:牺牲了程序的功能。直接进行并行分布式编程,可以完成各种各样丰富的功能,而一个编程模型实际上是限定了程序的功能类型。因此要求系统的编程模型必须有代表性,必须代表一大类重要的应用才有生命力。
MapReduce的核心思想是分而治之,把大的任务分成若干个小任务,并行执行小任务,最后把所有的结果汇总。
MapReduce数据模型
MapReduce的数据模型:<key, value>
数据由一条一条的记录组成
记录之间是无序的
每一条记录有一个key,和一个value
key: 可以不唯一
key与value的具体类型和内部结构由程序员决定,系统基
本上把它们看作黑匣
图解:
下面以wordcount为例说明MapReduce计算过程:
输入文本:
hello world hadoop hdfs hadoop hello hadoop hdfs
map输出:
<hello,1> <world,1> <hadoop,1> <hdfs,1> <hadoop,1> <hello,1> <hadoop,1> <hdfs,1>
shuffle(洗牌)过程把key值相同的value合并成list作为reduce输入:
<hello,<1,1>> <world,1> <hadoop,<1,1,1>> <hdfs,<1,1>>
reduce输出:
<hello,2> <world,1> <hadoop,3> <hdfs,1>
关于Wordcount运行例子可以参考hadoop helloworld(wordcount),代码解读博客园上有一篇很详细的文章Hadoop集群(第6期)_WordCount运行详解.
附wordcount源码:
import java.io.IOException; import java.util.StringTokenizer; 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.Mapper; import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat; import org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat; import org.apache.hadoop.mapred.TextOutputFormat; import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser; public class WordCount { // This is the Mapper class // reference: http://hadoop.apache.org/docs/r2.6.0/api/org/apache/hadoop/mapreduce/Mapper.html // 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); } } } public static class IntSumCombiner 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); } } // This is the Reducer class // reference http://hadoop.apache.org/docs/r2.6.0/api/org/apache/hadoop/mapreduce/Reducer.html // // We want to control the output format to look at the following: // // count of word = count // public static class IntSumReducer extends Reducer<Text,IntWritable,Text,Text> { private Text result_key= new Text(); private Text result_value= new Text(); private byte[] prefix; private byte[] suffix; protected void setup(Context context) { try { prefix= Text.encode("count of ").array(); suffix= Text.encode(" =").array(); } catch (Exception e) { prefix = suffix = new byte[0]; } } public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context ) throws IOException, InterruptedException { int sum = 0; for (IntWritable val : values) { sum += val.get(); } // generate result key result_key.set(prefix); result_key.append(key.getBytes(), 0, key.getLength()); result_key.append(suffix, 0, suffix.length); // generate result value result_value.set(Integer.toString(sum)); context.write(result_key, result_value); } } 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> [<in>...] <out>"); System.exit(2); } Job job = Job.getInstance(conf, "word count"); job.setJarByClass(WordCount.class); job.setMapperClass(TokenizerMapper.class); job.setCombinerClass(IntSumCombiner.class); job.setReducerClass(IntSumReducer.class); job.setMapOutputKeyClass(Text.class); job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class); job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(Text.class); // add the input paths as given by command line for (int i = 0; i < otherArgs.length - 1; ++i) { FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[i])); } // add the output path as given by the command line FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[otherArgs.length - 1])); System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1); } }
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