wordcount代码实现详解

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　　Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，MapReduce则为海量的数据提供了计算。

　　HDFS是Google File System（GFS）的开源实现，MapReduce是Google MapReduce的开源实现。

　　HDFS和MapReduce实现是完全分离的，并不是没有HDFS就不能MapReduce运算。

本文主要参考了以下三篇博客学习整理而成。

　　1、Hadoop示例程序WordCount详解及实例

　　2、hadoop 学习笔记：mapreduce框架详解

　　3、hadoop示例程序wordcount分析

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1、MapReduce整体流程

　　最简单的MapReduce应用程序至少包含 3 个部分：一个 Map 函数、一个 Reduce 函数和一个 main 函数。在运行一个mapreduce计算任务时候，任务过程被分为两个阶段：map阶段和reduce阶段，每个阶段都是用键值对（key/value）作为输入（input）和输出（output）。main 函数将作业控制和文件输入/输出结合起来。

并行读取文本中的内容，然后进行MapReduce操作。

Map过程：并行读取文本，对读取的单词进行map操作，每个词都以<key,value>形式生成。

我的理解：

　　一个有三行文本的文件进行MapReduce操作。

　　读取第一行Hello World Bye World ，分割单词形成Map。

　　<Hello,1> <World,1> <Bye,1> <World,1>

　　读取第二行Hello Hadoop Bye Hadoop ，分割单词形成Map。

　　<Hello,1> <Hadoop,1> <Bye,1> <Hadoop,1>

　　读取第三行Bye Hadoop Hello Hadoop，分割单词形成Map。

　　<Bye,1> <Hadoop,1> <Hello,1> <Hadoop,1>

Reduce操作是对map的结果进行排序，合并，最后得出词频。

我的理解：

　　经过进一步处理(combiner),将形成的Map根据相同的key组合成value数组。

　　<Bye,1,1,1> <Hadoop,1,1,1,1> <Hello,1,1,1> <World,1,1>

　　循环执行Reduce(K,V[])，分别统计每个单词出现的次数。

　　<Bye,3> <Hadoop,4> <Hello,3> <World,2>

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2、WordCount源码

package org.apache.hadoop.examples;

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.util.GenericOptionsParser;

/**

 *

 * 描述：WordCount explains by York

  * @author Hadoop Dev Group

 */

publicclass WordCount {

    /**

     * 建立Mapper类TokenizerMapper继承自泛型类Mapper

     * Mapper类:实现了Map功能基类

     * Mapper接口：

     * WritableComparable接口：实现WritableComparable的类可以相互比较。所有被用作key的类应该实现此接口。

     * Reporter 则可用于报告整个应用的运行进度，本例中未使用。

     *

     */

  publicstaticclass TokenizerMapper

       extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{

        /**

         * IntWritable, Text 均是 Hadoop 中实现的用于封装 Java 数据类型的类，这些类实现了WritableComparable接口，

         * 都能够被串行化从而便于在分布式环境中进行数据交换，你可以将它们分别视为int,String 的替代品。

     * 声明one常量和word用于存放单词的变量

         */

    privatefinalstatic IntWritable one =new IntWritable(1);

    private Text word =new Text();

    /**

         * Mapper中的map方法：

         * void map(K1 key, V1 value, Context context)

         * 映射一个单个的输入k/v对到一个中间的k/v对

         * 输出对不需要和输入对是相同的类型，输入对可以映射到0个或多个输出对。

         * Context：收集Mapper输出的<k,v>对。

         * Context的write(k, v)方法:增加一个(k,v)对到context

         * 程序员主要编写Map和Reduce函数.这个Map函数使用StringTokenizer函数对字符串进行分隔,通过write方法把单词存入word中

     * write方法存入(单词,1)这样的二元组到context中

     */

    publicvoid 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);

      }

    }

  }

  publicstaticclass IntSumReducer

       extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> {

    private IntWritable result =new IntWritable();

    /**

         * Reducer类中的reduce方法：

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

         * 中k/v来自于map函数中的context,可能经过了进一步处理(combiner),同样通过context输出

         */

    publicvoid 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);

    }

  }

  publicstaticvoid main(String[] args) throws Exception {

        /**

         * Configuration：map/reduce的j配置类，向hadoop框架描述map-reduce执行的工作

         */

    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");    //设置一个用户定义的job名称

    job.setJarByClass(WordCount.class);

    job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);    //为job设置Mapper类

    job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);    //为job设置Combiner类

    job.setReducerClass(IntSumReducer.class);    //为job设置Reducer类

    job.setOutputKeyClass(Text.class);        //为job的输出数据设置Key类

    job.setOutputValueClass(IntWritable.class);    //为job输出设置value类

    FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));    //为job设置输入路径

    FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));//为job设置输出路径

    System.exit(job.waitForCompletion(true) ?0 : 1);        //运行job

  }

}

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3、WordCount逐行解析

对于map函数的方法。

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。

对于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。

　　至于计算的逻辑则需要程序员编码实现。

对于main函数的调用。

　　首先是：

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，MapReduce的jobstracker在哪里，而这些信息就在conf包下的配置文件里。

　　接下来的代码是：

    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。

　　接下来的代码是：

    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，这个类和mapreduce运行机制有关，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。

　　接下来的代码：

    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。

　　最后的代码是：

    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。

巴特西

wordcount代码实现详解

1、MapReduce整体流程

2、WordCount源码

3、WordCount逐行解析

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