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MapReduce核心思想
MapReduce的核心思想是“分而治之”。所谓“分而治之”就是把一个复杂的问题，按照一定的“分解”方法分为等价的规模较小的若干部分，然后逐个解决，分别找出各部分的结果，把各部分的结果组成整个问题的结果，这种思想来源于日常生活与工作时的经验，同样也完全适合技术领域。
MapReduce作为一种分布式计算模型，它主要用于解决海量数据的计算问题。使用MapReduce操作海量数据时，每个MapReduce程序被初始化为一个工作任务，每个工作任务可以分为Map和Reduce两个阶段。
| 阶段 | 功能 |
|---|---|
| Map阶段 | 负责将任务分解，即把复杂的任务分解成若干个“简单的任务”来并行处理，但前提是这些任务没有必然的依赖关系，可以单独执行任务。 |
| Reduce阶段 | 负责将任务合并，即把Map阶段的结果进行全局汇总。 |
MapReduce编程模型
MapReduce是一种编程模型，用于处理大规模数据集的并行运算。使用MapReduce执行计算任务的时候，每个任务的执行过程都会被分为两个阶段，分别是Map和Reduce，其中Map阶段用于对原始数据进行处理，Reduce阶段用于对Map阶段的结果进行汇总，得到最终结果。
MapReduce编程实例——词频统计思路
1、Map阶段（映射阶段）
2、Reduce阶段（归并阶段）
MapReduce编程实例——词频统计实现
- 启动hadoop服务
（1）在虚拟机上创建文本文件
- 创建wordcount目录，在里面创建words.txt文件
（2）上传文件到HDFS指定目录
- 创建/wordcount/input目录，执行命令：hdfs dfs -mkdir -p /wordcount/input
- 将文本文件words.txt，上传到HDFS的/wordcount/input目录
创建Maven项目
添加相关依赖
<dependencies>
<!--hadoop客户端-->
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-client</artifactId>
<version>3.3.4</version>
</dependency>
<!--单元测试框架-->
<dependency>
<groupId>junit</groupId>
<artifactId>junit</artifactId>
<version>4.13.2</version>
</dependency>
</dependencies>
创建日志属性文件
- 在resources目录里创建log4j.properties文件
log4j.rootLogger=INFO, stdout, logfile
log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n
log4j.appender.logfile=org.apache.log4j.FileAppender
log4j.appender.logfile.File=target/wordcount.log
log4j.appender.logfile.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.logfile.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n
创建词频统计映射器类
-
创建net.hw.mr包，在包里创建WordCountMapper类
-
为了更好理解Mapper类的作用，在map()函数里暂时不进行每行文本分词处理，直接利用context输出key和value。
package net.at.mr;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import java.io.IOException;
/**
* 功能：词频统计映射器类
* 作者：Argonaut
* 日期：2022年12月07日
*/
public class WordCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, LongWritable, Text> {
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
// 直接将键值对数据传到下一个阶段
context.write(key, value);
}
}
- Mapper<泛型参数1, 泛型参数2, 泛型参数3, 泛型参数4>参数说明
注意：MR应用，必须有映射器（Mapper），但是归并器（Reducer）可有可无
Java数据类型与Hadoop数据类型对应关系
- Hadoop类型数据调用get()方法就可以转换成Java类型数据
- Java类型数据通过new XXXWritable(x)方式转换成对应的Hadoop类型数据
创建词频统计驱动器类
- 在net.hw.mr包里创建WordCountDriver类
package net.at.mr;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
import org.apache.hadoop.fs.FileStatus;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IOUtils;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
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 java.net.URI;
/**
* 功能：词频统计驱动器类
* 作者：Argonaut
* 日期：2022年12月07日
*/
public class WordCountDriver {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 创建配置对象
Configuration conf = new Configuration();
// 设置数据节点主机名属性
conf.set("dfs.client.use.datanode.hostname", "true");
// 获取作业实例
Job job = Job.getInstance(conf);
// 设置作业启动类
job.setJarByClass(WordCountDriver.class);
// 设置Mapper类
job.setMapperClass(WordCountMapper.class);
// 设置map任务输出键类型
job.setMapOutputKeyClass(LongWritable.class);
// 设置map任务输出值类型
job.setMapOutputValueClass(Text.class);
// 定义uri字符串
String uri = "hdfs://master:9000";
// 创建输入目录
Path inputPath = new Path(uri + "/wordcount/input");
// 创建输出目录
Path outputPath = new Path(uri + "/wordcount/output");
// 获取文件系统
FileSystem fs = FileSystem.get(new URI(uri), conf);
// 删除输出目录（第二个参数设置是否递归）
fs.delete(outputPath, true);
// 给作业添加输入目录（允许多个）
FileInputFormat.addInputPath(job, inputPath);
// 给作业设置输出目录（只能一个）
FileOutputFormat.setOutputPath(job, outputPath);
// 等待作业完成
job.waitForCompletion(true);
// 输出统计结果
System.out.println("======统计结果======");
FileStatus[] fileStatuses = fs.listStatus(outputPath);
for (int i = 1; i < fileStatuses.length; i++) {
// 输出结果文件路径
System.out.println(fileStatuses[i].getPath());
// 获取文件系统数据字节输入流
FSDataInputStream in = fs.open(fileStatuses[i].getPath());
// 将结果文件显示在控制台
IOUtils.copyBytes(in, System.out, 4096, false);
}
}
}
运行词频统计驱动器类，查看结果
- 运行报错，提示：Did not find winutils.exe
修改词频统计映射器类
行首数字对于我们做单词统计没有任何用处，只需要拿到每一行内容，按空格拆分成单词，每个单词计数1，因此，WordCoutMapper的输出应该是单词和个数，于是，输出键类型为Text，输出值类型为IntWritable。
将每行按空格拆分成单词数组，输出<单词, 1>的键值对
由于WordCountMapper的输出键值类型发生变化，所以必须告诉WordCountDriver。
修改词频统计驱动器类
修改map任务输出键值类型
创建词频统计归并器类
1.一个类继承Reducer，变成一个Reducer组件类
2. Reducer组件会接收Mapper组件的输出结果
3.第一个泛型对应的是Mapper输出key类型
4.第二个泛型对应的是Mapper输出value类型
5.第三个泛型和第四个泛型是Reducer的输出key类型和输出value类型
6.Reducer组件不能单独存在，但是Mapper组件可以单独存在
7.当引入Reducer组件后，输出结果文件内容就是Reducer的输出key和输出value
8.在net.at.mr包里创建WordCountReducer
package net.at.mr;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
/**
* 功能：词频统计归并器
* 作者：Argonaut
* 日期：2022年12月13日
*/
public class WordCountReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, Text> {
@Override
protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
// 定义整数数组列表
List<Integer> integers = new ArrayList<>();
// 遍历输入值迭代器
for (IntWritable value : values) {
// 将每个值添加到数组列表
integers.add(value.get()); // 利用get()方法将hadoop数据类型转换成java数据类型
}
// 输出新的键值对，注意要将java字符串转换成hadoop的text类型
context.write(key, new Text(integers.toString()));
}
}
创建了词频统计归并器之后，我们一定要告知词频统计驱动器类
修改词频统计驱动器类
设置词频统计的Reducer类及其输出键类型和输出值类型（Text，Text）
运行词频统计驱动器类，查看结果
运行WordCountDriver类，查看结果
现在我们需要修改词频统计归并器，将每个键（单词）的值迭代器进行累加，得到每个单词出现的总次数。
修改词频统计归并器类
修改词频统计归并器类
package net.at.mr;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import java.io.IOException;
/**
* 功能：词频统计归并器
* 作者：Argonaut
* 日期：2022年12月14日
*/
public class WordCountReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
@Override
protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
// 定义键出现次数
int count = 0;
// 遍历输入值迭代器
for (IntWritable value : values) {
count += value.get(); // 其实针对此案例，可用count++来处理
}
// 输出新的键值对，注意要将java的int类型转换成hadoop的IntWritable类型
context.write(key, new IntWritable(count));
}
}
由于修改了词频统计归并器的输出值类型（由Text类型改成了IntWritable类型），必须在词频统计驱动器类里进行设置
修改词频统计驱动器类
修改归并任务的输出值类型（IntWritable类型）
启动词频统计驱动器类，查看结果
此时，可以看到每个单词出现的次数
（1）MR框架有两个核心组件，分别是Mapper组件和Reducer组件
（2）写一个类，继承Mapper，则变成了一个Mapper组件类
（3）IntWritable, LongWritable，DoubleWritable, Text，NullWritable都是Hadoop序列化类型
（4）Mapper组件将每行的行首偏移量，作为输入key，通过map()传给程序员
（5）Mapper组件会将每行内容，作为输入value，通过map()传给程序员，重点是获取输入value
（6）Mapper的第一个泛型类型对应的是输入key的类型，第二个泛型类型对应的输入value
（7）MR框架所处理的文件可以是本地文件，也可以是HDFS文件
（8）map()被调用几次，取决于文件的行数
（9）通过context进行结果的输出，以输出key和输出value的形式来输出
（10）输出key是由第三个泛型类型决定，输出value是由第四个泛型类型决定
（11）输出结果文件的数据以及行数取决于context.write()方法
（12）Text => String: value.toString()
（13）String => Text: new Text(strVar)
（14）LongWritable => long: key.get()
（15）long => LongWritable: new LongWritable(longVar)
采用多个Reduce做合并
相同key的键值对必须发送同一分区（一个Reduce任务对应一个分区，然后会生成对应的一个结果文件，有多少个Reduce任务，就会有多少个分区，最终就会产生多少个结果文件），否则同一个key最终会出现在不同的结果文件中，那显然不是我们希望看到的结果。
（1）MR默认采用哈希分区HashPartitioner
Mapper输出key.hashcode & Integer.MAX_ VALUE % Reduce任务数量
（2）修改词频统计驱动器类，设置分区数量
转载：https://blog.csdn.net/Argonaut_/article/details/128319564
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