第一个MapReduce程序

通常我们在学习一门语言的时候，写的第一个程序就是Hello World。而在学习Hadoop时，我们要写的第一个程序就是词频统计WordCount程序。

MapReduce采用”分而治之”的思想，把对大规模数据集的操作，分发给一个主节点管理下的各个分节点共同完成，然后通过整合各个节点的中间结果，得到最终结果。简单地说，MapReduce就是”任务的分解与结果的汇总”。

在Hadoop中，用于执行MapReduce任务的机器角色有两个：

在分布式计算中，MapReduce框架负责处理了并行编程中分布式存储、工作调度、负载均衡、容错均衡、容错处理以及网络通信等复杂问题，把处理过程高度抽象为两个函数：map和reduce，map负责把任务分解成多个任务，reduce负责把分解后多任务处理的结果汇总起来。

需要注意的是，用MapReduce来处理的数据集（或任务）必须具备这样的特点：待处理的数据集可以分解成许多小的数据集，而且每一个小数据集都可以完全并行地进行处理。

对于一个MR任务，它的输入、输出以及中间结果都是键值对：

MR程序的执行过程主要分为三步：Map阶段、Shuffle阶段、Reduce阶段，如下图：

Map阶段

分片（Split）：map阶段的输入通常是HDFS上文件，在运行Mapper前，FileInputFormat会将输入文件分割成多个split ——1个split至少包含1个HDFS的Block（默认为64M）；然后每一个分片运行一个map进行处理。

执行（Map）：对输入分片中的每个键值对调用map()函数进行运算，然后输出一个结果键值对。

溢写（Spill）：map输出写在内存中的环形缓冲区，默认当缓冲区满80%，启动溢写线程，将缓冲的数据写出到磁盘。

合并（Merge）：溢写可能会生成多个文件，这时需要将多个文件合并成一个文件。合并的过程中会不断地进行 sort & combine 操作，最后合并成了一个已分区且已排序的文件。

Shuffle阶段：广义上Shuffle阶段横跨Map端和Reduce端，在Map端包括Spill过程，在Reduce端包括copy和merge/sort过程。通常认为Shuffle阶段就是将map的输出作为reduce的输入的过程

Copy过程：Reduce端启动一些copy线程，通过HTTP方式将map端输出文件中属于自己的部分拉取到本地。Reduce会从多个map端拉取数据，并且每个map的数据都是有序的。

Merge过程：Copy过来的数据会先放入内存缓冲区中，这里的缓冲区比较大；当缓冲区数据量达到一定阈值时，将数据溢写到磁盘（与map端类似，溢写过程会执行 sort & combine）。如果生成了多个溢写文件，它们会被merge成一个有序的最终文件。这个过程也会不停地执行 sort & combine 操作。

Reduce阶段：Shuffle阶段最终生成了一个有序的文件作为Reduce的输入，对于该文件中的每一个键值对调用reduce()方法，并将结果写到HDFS。

在运行程序之前，需要先搭建好Hadoop集群环境，参考《Hadoop+HBase+ZooKeeper分布式集群环境搭建》。

WordCount可以说是最简单的MapReduce程序了，只包含三个文件：一个 Map 的 Java 文件，一个 Reduce 的 Java 文件，一个负责调用的主程序 Java 文件。

我们在当前用户的主文件夹下创建wordcount_01/目录，在该目录下再创建src/和classes/。 src 目录存放 Java 的源代码，classes 目录存放编译结果。

TokenizerMapper.java

IntSumReducer.java

WordCount.java

以上三个.java源文件均置于 src 目录下。

Hadoop 2.x 版本中jar不再集中在一个 hadoop-core-*.jar 中，而是分成多个 jar。编译WordCount程序需要如下三个 jar：

使用javac命令进行编译：

将编译好的 class 文件打包成 Jar 包，jar 命令是 JDK 的打包命令行工具。

打包结果是 wordcount.jar 文件，放在当前目录下。

执行hadoop程序的时候，输入文件必须先放入hdfs文件系统中，不能是本地文件。

1 . 先查看hdfs文件系统的根目录：

可以看出，hdfs的根目录是一个叫/hbase的目录。

2 . 然后利用put将输入文件（多个输入文件位于input文件夹下）复制到hdfs文件系统中：

3 . 运行wordcount程序

提示找不到 WordCount 类：Exception in thread "main" java.lang.NoClassDefFoundError: WordCount…

因为程序中声明了 package ，所以在命令中也要 com.lisong.hadoop.WordCount 写完整：

其中 “jar” 参数是指定 jar 包的位置，com.lisong.hadoop.WordCount 是主类。运行程序处理 input 目录下的多个文件，将结果写入 /hbase/output 目录。

4 . 查看运行结果

可以看到/hbase/output/目录下有两个文件，结果就存在part-r-00000中：

Hadoop MapReduce操作的是键值对，但这些键值对并不是Integer、String等标准的Java类型。为了让键值对可以在集群上移动，Hadoop提供了一些实现了WritableComparable接口的基本数据类型，以便用这些类型定义的数据可以被序列化进行网络传输、文件存储与大小比较。

下面是8个预定义的Hadoop基本数据类型，它们均实现了WritableComparable接口：

3.2.1 Map过程

Map过程需要继承org.apache.hadoop.mapreduce包中 Mapper 类，并重写其map方法。

其中的模板参数：第一个Object表示输入key的类型；第二个Text表示输入value的类型；第三个Text表示表示输出键的类型；第四个IntWritable表示输出值的类型。

作为map方法输入的键值对，其value值存储的是文本文件中的一行（以回车符为行结束标记），而key值为该行的首字母相对于文本文件的首地址的偏移量。然后StringTokenizer类将每一行拆分成为一个个的单词，并将作为map方法的结果输出，其余的工作都交有 MapReduce框架 处理。

注：StringTokenizer是Java工具包中的一个类，用于将字符串进行拆分——默认情况下使用空格作为分隔符进行分割。

3.2.2 Reduce过程

Reduce过程需要继承org.apache.hadoop.mapreduce包中 Reducer 类，并 重写 reduce方法。

其中模板参数同Map一样，依次表示是输入键类型，输入值类型，输出键类型，输出值类型。

reduce 方法的输入参数 key 为单个单词，而 values 是由各Mapper上对应单词的计数值所组成的列表（一个实现了 Iterable 接口的变量，可以理解成 values 里包含若干个 IntWritable 整数，可以通过迭代的方式遍历所有的值），所以只要遍历 values 并求和，即可得到某个单词出现的总次数。

3.2.3 执行作业

在MapReduce中，由Job对象负责管理和运行一个计算任务，并通过Job的一些方法对任务的参数进行相关的设置，此处：

任务的输出和输入路径则由命令行参数指定，并由FileInputFormat和FileOutputFormat分别设定。

完成相应任务的参数设定后，即可调用 job.waitForCompletion() 方法执行任务。

3.2.4 WordCount流程

1）将文件拆分成splits，由于测试用的文件较小，所以每个文件为一个split，并将文件按行分割形成对，key为偏移量（包括了回车符），value为文本行。这一步由MapReduce框架自动完成，如下图：

2）将分割好的对交给用户定义的map方法进行处理，生成新的对，如下图所示：

3）得到map方法输出的对后，Mapper会将它们按照key值进行排序，并执行Combine过程，将key值相同的value值累加，得到Mapper的最终输出结果。如下图：

4）Reducer先对从Mapper接收的数据进行排序，再交由用户自定义的reduce方法进行处理，得到新的对，并作为WordCount的输出结果，如下图：

个人站点：http://songlee24.github.com

参考： [1] 实战Hadoop：开启通向云计算的捷径 [2]《了解MapReduce核心Shuffle》