hadoop知识整理(3)之MapReduce之代码编写
前面2篇文章知道了HDFS的存储原理,知道了上传和下载文件的过程,同样也知晓了MR任务的执行过程,以及部分代码也已经看到,那么下一步就是程序员最关注的关于MR的业务代码(这里不说太简单的):
一、关于MapTask的排序
mapTask正常情况,按照key的hashcode进行从小到大的排序操作,形成map输出,交给reduce,(据某篇博文说,hashcode排序使用的是快排,这个无从考证),这里说明一下如何使用POJO类作为key,使其进行排序。
1)POJO类实现WritableComparable<T>接口;
2)重写compareTo(T t)方法,在此方法中返回为int,使用当前对象的排序对象,减去传入对象的排序字段,便是倒序排序(按照想要的方式)。示例为按照电影热度值倒序排序。
@Override
public int compareTo(Movie o) {
return this.hot-o.hot;
}
二、关于地址复用
1)注意,在reduce中,关于reduce方法中的values的迭代器,一旦遍历过后,迭代器中值将不再存在;
2)这里是因为reduceTask在反射调用reduce方法时,为节省内存空间,使用了地址复用技术;
3)所以如果想让对象保存下来,那么必须将对象完全克隆,这里建议,在使用POJO时候,最好实现clone方法,以便方便保存迭代器中的对象;示例代码是重写clone方法,以方便克隆;
public Item clone(){
Item o=null;
try {
o = (Item) super.clone();
} catch (CloneNotSupportedException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
return o;
}
三、关于多文件join
多文件join操作,map任务也是支持的,只需将多文件放在指定的hdfs输入目录即可,那么在map方法中,只需要将关联字段提为key,其他封装入对象,然后reduce中你想要的结果就是join后的,至于保留哪些字段,去掉冗余字段,那就全凭自己操作了。
四、关于combiner
根据前文,combine操作,即使将每一个maptask的输出结果,进行合并排序操作,如果程序员使用MR的人,指定了conbine操作的存在,那么maptask会根据spill内存缓冲溢出文件的数量进行判断是否确实需要combine操作,因为combine操作也会浪费资源,默认值中,假如spill文件的数量小于3,那么便不会进行combine操作,否则先进行combine操作,combine操作只针对于每一个maptask小任务,然后根据shuffle的原理,这些combine后的输出文件会被reduce的复制进行拿走。combine的启用方式:
job.setCombinerClass(InventReducer.class);
此段代码运行在MRDriver中,指定一个combiner的reduce类,和reduce的思路以及代码方式都一样:
public class InventReducer extends Reducer<Text, Text, Text, Text>{
@Override
protected void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Reducer<Text, Text, Text, Text>.Context context)
throws IOException, InterruptedException {
int count=0;
for(Text t:values){
count++;
}
String[] sss=key.toString().split(" ");
context.write(new Text(sss[0]), new Text(sss[1]+" "+count));
}
}
五、关于分区
指定分区类,分区操作是在maptask中进行,当maptask输出文件结束后,maptask会根据spill文件进行排序和分区操作。
Driver中指定分区类:
job.setPartitionerClass(AuthPartitioner.class);
分区类代码:
分区类中,key为maptask的输出key,int numPartitions为分区编号,有几个分区编号,将会分几个区。
public class AuthPartitioner extends Partitioner<IntWritable, IntWritable>{
@Override
public int getPartition(IntWritable key, IntWritable value, int numPartitions) {
String num=String.valueOf(key.get());
if(num.matches("[0-9][0-9]")||num.matches("[0-9]")){
return 0;
}
if(num.matches("[0-9][0-9][0-9]")){
return 1;
}else{
return 2;
} }
}
分区的目的在于指定的多个reduceTask可以分别处理自己分区的数据,以便让数据均匀地落盘。
六、关于Job链
这就是在Java代码中让多个Job串起来,实现很简单:代码写在Driver中
//判断上一个Job的完成情况
if (job.waitForCompletion(true)){
//执行第二个Job代码
}
七、自定义格式输入(Map的输入)
默认map方法的输入为:间隔字符数量long型、本行数据text类型;
假如想改变这些输入,假如将第一个key输入变为intWritable
需要一个Format类和Reader类:
public class AuthFormat extends FileInputFormat<IntWritable, Text>{
@Override
public RecordReader<IntWritable, Text> createRecordReader(InputSplit split, TaskAttemptContext context)
throws IOException, InterruptedException {
return new AuthReader();
}
}
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.InputSplit;
import org.apache.hadoop.mapreduce.RecordReader;
import org.apache.hadoop.mapreduce.TaskAttemptContext;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileSplit;
import org.apache.hadoop.util.LineReader;
public class AuthReader extends RecordReader<IntWritable, Text>{
private FileSplit fs ;
private LineReader lineReader ;
private IntWritable key ;
private Text value ;
//--定义一个计数器,记录本次读取到了多少行
int count = 0; @Override
public void initialize(InputSplit split, TaskAttemptContext context) throws IOException, InterruptedException {
this.fs = (FileSplit) split;
//--获取文件路径
Path path = fs.getPath();
//--获取文件系统
Configuration conf = context.getConfiguration();
FileSystem fileSystem = path.getFileSystem(conf);
//--通过文件系统读取文件得到流
FSDataInputStream in = fileSystem.open(path);
//--将流包装为LineReader方便按行读取
lineReader = new LineReader(in);
}
@Override
public boolean nextKeyValue() throws IOException, InterruptedException {
//--要返回的键,本次读取的行数
key = new IntWritable();
//--要返回的值,本次读取到的内容
value = new Text();
//--定义一个temp临时记录内容
Text temp = new Text();
int len = lineReader.readLine(temp);
//--判断是否读取到了数据
if(len == 0){
//--表示没有行数据可读,则不再执行 nextKeyValue()方法
return false; }else{
//--读到了数据,将数据追加到value中
//可以这样写:value=tmp;
//也可以像下面这样写
value.append(temp.getBytes(), 0, temp.getLength());
//--计数器加1,表明读取到了一行内容
count++;
key.set(count);
return true;
}
}
@Override
public IntWritable getCurrentKey() throws IOException, InterruptedException {
return key;
}
@Override
public Text getCurrentValue() throws IOException, InterruptedException {
return value;
}
@Override
public float getProgress() throws IOException, InterruptedException {
return 0;
}
@Override
public void close() throws IOException {
if(lineReader != null)lineReader.close();
} }
在上文的源码解析中,知道了Reader的作用在于一行一行地读取源文件给maptask任务。
这里相当于子类重写了父类的方法,在调用时,会直接调用子类的方法。
而在Driver中需要增加:
job.setMapOutputKeyClass(IntWritable.class);
job.setMapOutputValueClass(Text.class);
job.setInputFormatClass(AuthFormat.class);
八、自定义格式输出
自定义格式输出的目的在于规范输出格式重量,简单来说就是可以输出想要的任意输出格式:
public class AuthOutputFormat<K,V> extends FileOutputFormat<K,V>{ @Override
public RecordWriter<K,V> gtetRecordWrier(TaskAttemptContext job) throws IOException, InterruptedException { //Get the default path and filename for the output format.
//第二个参数:extension an extension to add to the filename
Path path=super.getDefaultWorkFile(job, "");
Configuration conf=job.getConfiguration();
FileSystem fs=path.getFileSystem(conf);
FSDataOutputStream out=fs.create(path); return new AuthWriter<K,V>(out,"|","\r\n");
} }
public class AuthWriter<K,V> extends RecordWriter<K,V>{ private FSDataOutputStream out;
private String keyValueSeparator;
private String lineSeparator; public AuthWriter(FSDataOutputStream out, String keyValueSeparator, String lineSeparator) {
this.out=out;
this.keyValueSeparator=keyValueSeparator;
this.lineSeparator=lineSeparator;
} @Override
public void write(K key, V value) throws IOException, InterruptedException {
out.write(key.toString().getBytes());
out.write(keyValueSeparator.getBytes());
out.write(value.toString().getBytes());
out.write(lineSeparator.getBytes()); } @Override
public void close(TaskAttemptContext context) throws IOException, InterruptedException {
if(out!=null)out.close(); } }
同样一个format和一个writer,然后在Driver中指定即可
//有了这句话,不用再写原来的输出语句
job.setOutputFormatClass(AuthOutputFormat.class);
九、关于多输入源
在Driver中指定:
public class ScoreDriver { public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf, "JobName");
job.setJarByClass(cn.gjm.hadoop.ScoreDriver.class); job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(Text.class); job.setInputFormatClass(AuthInputFormat.class);
//需要注意,如果一个Mapper代码不能通用的解决,则需要分别指定。此时,就不能去设置
//setMapperClass()了
MultipleInputs.addInputPath(job, new Path("hdfs://192.168.234.21:9000/formatscore/format-score.txt"),AuthInputFormat.class,ScoreMapper.class); MultipleInputs.addInputPath(job, new Path("hdfs://192.168.234.21:9000/formatscore/format-score-1.txt"),TextInputFormat.class,ScoreMapper2.class); FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("hdfs://192.168.234.21:9000/formatscore/result")); if (!job.waitForCompletion(true))
return;
}
十、多输出源
public class ScoreReducer extends Reducer<Text, Text, Text, Text>{ private MultipleOutputs<Text, Text> mos; @Override
protected void reduce(Text name, Iterable<Text> scores, Reducer<Text, Text, Text, Text>.Context context)
throws IOException, InterruptedException { for(Text score:scores){
if(name.toString().equals("jary")){
mos.write("jary",name,score);
}
if(name.toString().equals("rose")){
mos.write("rose",name,score);
}
if(name.toString().equals("tom")){
mos.write("tom", name,score);
}
} }
@Override
protected void setup(Reducer<Text, Text, Text, Text>.Context context) throws IOException, InterruptedException {
mos=new MultipleOutputs<>(context);
} }
ScoreDriver代码:
public class ScoreDriver { public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf, "JobName");
job.setJarByClass(cn.tarena.hadoop.ScoreDriver.class); // TODO: specify a reducer
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(Text.class);
job.setReducerClass(ScoreReducer.class); job.setInputFormatClass(AuthInputFormat.class); MultipleInputs.addInputPath(job, new Path("hdfs://192.168.234.21:9000/formatscore/format-score.txt"),AuthInputFormat.class,ScoreMapper.class);
MultipleInputs.addInputPath(job, new Path("hdfs://192.168.234.21:9000/formatscore/format-score-1.txt"),TextInputFormat.class,ScoreMapper2.class); MultipleOutputs.addNamedOutput(job, "jary", AuthOutputFormat.class, Text.class, Text.class);
MultipleOutputs.addNamedOutput(job, "tom", AuthOutputFormat.class, Text.class, Text.class);
MultipleOutputs.addNamedOutput(job, "rose", AuthOutputFormat.class, Text.class, Text.class); FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("hdfs://192.168.234.21:9000/formatscore/result")); if (!job.waitForCompletion(true))
return;
} }
十一,多次排序
//只需在compare方法中指定多字段排序即可
@Override
public int compareTo(Profit o) {
int result=this.month-o.month;
if(result!=0){
return result;
}else{
return o.profit-this.profit;
}
}
最新文章
- 简析一下SQL Server里面Fast_Forword 和 SRROLL 的区别
- [Bug]没有对“C:\Windows\Microsoft.NET\Framework64\v4.0.30319\Temporary ASP.NET Files”的写访问权限
- WCF的配置文件中的要素
- java 字符串为空问题
- 利用iptables将本地的80端口请求转发到8080,当前主机ip为192.168.1.1,命令怎么写?
- 【转】图片缓存之内存缓存技术LruCache、软引用 比较
- stl_container容器和std_algorithm算法相同的函数
- html5中将图片的绝对路径转换成文件对象
- Swift的print不换行打印的方法
- ****** 三十 ******、软设笔记【计算机体系结构】-循环冗余校验码(CRC)
- CodeForces - 344E Read Time (模拟题 + 二分法)
- Eureka控制台参数说明
- 月球美容计划之最小生成树(MST)
- 记录结果再利用的";动态规划";之背包问题
- C#编程(四十八)----------列表
- MySQL复制日常维护与管理
- 20145310《网络对抗》Exp2 后门原理与实践
- js数组的forEach方法能不能修改数组的值
- Home Assistant系列--之树莓派安装Samba 和 Jupyter Notebook
- Selenium操作滚动条