Hadoop - MapReduce

简介

一种分布式的计算方式指定一个Map（映#x5C04;）函数，用来把一组键值对映射成一组新的键值对，指定并发的Reduce（归约）函数，用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组

Pattern

 

map: (K1, V1) → list(K2, V2) combine: (K2, list(V2)) → list(K2, V2) reduce: (K2, list(V2)) → list(K3, V3)

Map输出格式和Reduce输入格式一定是相同的

基本流程

MapReduce主要是先读取文件数据，然后进行Map处理，接着Reduce处理，最后把处理结果写到文件中

 

详细流程

多节点下的流程

主要过程

Map Side

Record reader

记录阅读器会翻译由输入格式生成的记录，记录阅读器用于将数据解析给记录，并不分析记录自身。记录读取器的目的是将数据解析成记录，但不分析记录本身。它将数据以键值对的形式传输给mapper。通常键是位置信息，值是构成记录的数据存储块.自定义记录不在本文讨论范围之内.

Map

在映射器中用户提供的代码称为中间对。对于键值的具体定义是慎重的，因为定义对于分布式任务的完成具有重要意义.键决定了数据分类的依据，而值决定了处理器中的分析信息.本书的设计模式将会展示大量细节来解释特定键值如何选择.

Shuffle and Sort

ruduce任务以随机和排序步骤开始。此步骤写入输出文件并下载到本地计算机。这些数据采用键进行排序以把等价密钥组合到一起。

Reduce

reducer采用分组数据作为输入。该功能传递键和此键相关值的迭代器。可以采用多种方式来汇总、过滤或者合并数据。当ruduce功能完成，就会发送0个或多个键值对。

输出格式

输出格式会转换最终的键值对并写入文件。默认情况下键和值以tab分割，各记录以换行符分割。因此可以自定义更多输出格式，最终数据会写入HDFS。类似记录读取，自定义输出格式不在本书范围。

通过InputFormat决定读取的数据的类型，然后拆分成一个个InputSplit，每个InputSplit对应一个Map处理，RecordReader读取InputSplit的内容给Map

InputFormat

决定读取数据的格式，可以是文件或数据库等

功能

1. 验证作业输入的正确性，如格式等
2. 将输入文件切割成逻辑分片(InputSplit)，一个InputSplit将会被分配给一个独立的Map任务
3. 提供RecordReader实现，读取InputSplit中的"K-V对"供Mapper使用

方法

List getSplits(): 获取由输入文件计算出输入分片(InputSplit)，解决数据或文件分割成片问题

RecordReader <k,v>createRecordReader():</k,v> 创建#x5EFA;RecordReader，从InputSplit中读取数据，解决读取分片中数据问题

类结构

TextInputFormat: 输入文件中的每一行就是一个记录，Key是这一行的byte offset，而value是这一行的内容

KeyValueTextInputFormat: 输入文件中每一行就是一个记录，第一个分隔符字符切分每行。在分隔符字符之前的内容为Key，在之后的为Value。分隔符变量通过key.value.separator.in.input.line变量设置，默认为(\t)字符。

NLineInputFormat: 与TextInputFormat一样，但每个数据块必须保证有且只有Ｎ行，mapred.line.input.format.linespermap属性，默认为１

SequenceFileInputFormat: 一个用来读取字符流数据的InputFormat，<key,value>为用户自定义的。字符流数据是Hadoop自定义的压缩的二进制数据格式。它用来优化从一个MapReduce任务的输出到另一个MapReduce任务的输入之间的数据传输过程。</key,value>

InputSplit

代表一个个逻辑分片，并没有真正存储数据，只是提供了一个如何将数据分片的方法

Split内有Location信息，利于数据局部化

一个InputSplit给一个单独的Map处理

public abstract class InputSplit {
      /**
       * 获取Split的大小，支持根据size对InputSplit排序.
       */
      public abstract long getLength() throws IOException, InterruptedException;

      /**
       * 获取存储该分片的数据所在的节点位置.
       */
      public abstract String[] getLocations() throws IOException, InterruptedException;
}

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