1、MapReduce理論簡介
1.1 MapReduce編程模型
MapReduce採用"分而治之"的思想，把對大規模數據集的操作，分發給一個主節點管理下的各個分節點共同完成，然後通過整合各個節點的中間結果，得到最終結果。簡單地說，MapReduce就是"任務的分解與結果的彙總"。
在Hadoop中，用於執行MapReduce任務的機器角色有兩個：一個是JobTracker；另一個是TaskTracker，JobTracker是用於調度工作的，TaskTracker是用於執行工作的。一個Hadoop集羣中只有一臺JobTracker。
在分佈式計算中，MapReduce框架負責處理了並行編程中分佈式存儲、工作調度、負載均衡、容錯均衡、容錯處理以及網絡通信等複雜問題，把處理過程高度抽象爲兩個函數：map和reduce，map負責把任務分解成多個任務，reduce負責把分解後多任務處理的結果彙總起來。
需要注意的是，用MapReduce來處理的數據集（或任務）必須具備這樣的特點：待處理的數據集可以分解成許多小的數據集，而且每一個小數據集都可以完全並行地進行處理。
1.2 MapReduce處理過程
在Hadoop中，每個MapReduce任務都被初始化爲一個Job，每個Job又可以分爲兩種階段：map階段和reduce階段。這兩個階段分別用兩個函數表示，即map函數和reduce函數。map函數接收一個<key,value>形式的輸入，然後同樣產生一個<key,value>形式的中間輸出，Hadoop函數接收一個如<key,(list of values)>形式的輸入，然後對這個value集合進行處理，每個reduce產生0或1個輸出，reduce的輸出也是<key,value>形式的。
MapReduce處理大數據集的過程
2、運行WordCount程序
單詞計數是最簡單也是最能體現MapReduce思想的程序之一，可以稱爲MapReduce版"Hello World"，該程序的完整代碼可以在Hadoop安裝包的"src/examples"目錄下找到。單詞計數主要完成功能是：統計一系列文本文件中每個單詞出現的次數，如下圖所示。
2.1 準備工作
現在以"hadoop"普通用戶登錄"Master.Hadoop"服務器。
1）創建本地示例文件
首先在"/home/hadoop"目錄下創建文件夾"file"。
接着創建兩個文本文件file1.txt和file2.txt，使file1.txt內容爲"Hello World"，而file2.txt的內容爲"Hello Hadoop"。
2）在HDFS上創建輸入文件夾
3）上傳本地file中文件到集羣的input目錄下
2.2 運行例子
1）在集羣上運行WordCount程序
備註：以input作爲輸入目錄，output目錄作爲輸出目錄。
已經編譯好的WordCount的Jar在"/usr/hadoop"下面，就是"hadoop-examples-1.0.0.jar"，所以在下面執行命令時記得把路徑寫全了，不然會提示找不到該Jar包。
2）MapReduce執行過程顯示信息
Hadoop命令會啓動一個JVM來運行這個MapReduce程序，並自動獲得Hadoop的配置，同時把類的路徑（及其依賴關係）加入到Hadoop的庫中。以上就是Hadoop Job的運行記錄，從這裏可以看到，這個Job被賦予了一個ID號：job_201202292213_0002，而且得知輸入文件有兩個（Total input paths to process : 2），同時還可以瞭解map的輸入輸出記錄（record數及字節數），以及reduce輸入輸出記錄。比如說，在本例中，map的task數量是2個，reduce的task數量是一個。map的輸入record數是2個，輸出record數是4個等信息。
2.3 查看結果
1）查看HDFS上output目錄內容
從上圖中知道生成了三個文件，我們的結果在"part-r-00000"中。
2）查看結果輸出文件內容
3、WordCount源碼分析
3.1 特別數據類型介紹
Hadoop提供瞭如下內容的數據類型，這些數據類型都實現了WritableComparable接口，以便用這些類型定義的數據可以被序列化進行網絡傳輸和文件存儲，以及進行大小比較。
BooleanWritable：標準布爾型數值
ByteWritable：單字節數值
DoubleWritable：雙字節數
FloatWritable：浮點數
IntWritable：整型數
LongWritable：長整型數
Text：使用UTF8格式存儲的文本
NullWritable：當<key,value>中的key或value爲空時使用
3.2 舊的WordCount分析
1）源代碼程序
package org.apache.hadoop.examples;
import java.io.IOException;
import java.util.Iterator;
import java.util.StringTokenizer;import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapred.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapred.JobClient;
import org.apache.hadoop.mapred.JobConf;
import org.apache.hadoop.mapred.MapReduceBase;
import org.apache.hadoop.mapred.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapred.OutputCollector;
import org.apache.hadoop.mapred.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapred.Reporter;
import org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapred.TextOutputFormat;public class WordCount {
public static class Map extends MapReduceBase implements
Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
private Text word = new Text();public void map(LongWritable key, Text value,
OutputCollector<Text, IntWritable> output, Reporter reporter)
throws IOException {
String line = value.toString();
StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(line);
while (tokenizer.hasMoreTokens()) {
word.set(tokenizer.nextToken());
output.collect(word, one);
}
}
}public static class Reduce extends MapReduceBase implements
Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
public void reduce(Text key, Iterator<IntWritable> values,
OutputCollector<Text, IntWritable> output, Reporter reporter)
throws IOException {
int sum = 0;
while (values.hasNext()) {
sum += values.next().get();
}
output.collect(key, new IntWritable(sum));
}
}public static void main(String[] args) throws Exception {
JobConf conf = new JobConf(WordCount.class);
conf.setJobName("wordcount");conf.setOutputKeyClass(Text.class);
conf.setOutputValueClass(IntWritable.class);conf.setMapperClass(Map.class);
conf.setCombinerClass(Reduce.class);
conf.setReducerClass(Reduce.class);conf.setInputFormat(TextInputFormat.class);
conf.setOutputFormat(TextOutputFormat.class);FileInputFormat.setInputPaths(conf, new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(conf, new Path(args[1]));JobClient.runJob(conf);
}
}
3）主方法Main分析
public static void main(String[] args) throws Exception {
JobConf conf = new JobConf(WordCount.class);
conf.setJobName("wordcount");conf.setOutputKeyClass(Text.class);
conf.setOutputValueClass(IntWritable.class);conf.setMapperClass(Map.class);
conf.setCombinerClass(Reduce.class);
conf.setReducerClass(Reduce.class);conf.setInputFormat(TextInputFormat.class);
conf.setOutputFormat(TextOutputFormat.class);FileInputFormat.setInputPaths(conf, new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(conf, new Path(args[1]));JobClient.runJob(conf);
}
首先講解一下Job的初始化過程。main函數調用Jobconf類來對MapReduce Job進行初始化，然後調用setJobName()方法命名這個Job。對Job進行合理的命名有助於更快地找到Job，以便在JobTracker和Tasktracker的頁面中對其進行監視。
JobConf conf = new JobConf(WordCount. class ); conf.setJobName("wordcount" );
接着設置Job輸出結果<key,value>的中key和value數據類型，因爲結果是<單詞,個數>，所以key設置爲"Text"類型，相當於Java中String類型。Value設置爲"IntWritable"，相當於Java中的int類型。
conf.setOutputKeyClass(Text.class );
conf.setOutputValueClass(IntWritable.class );
然後設置Job處理的Map（拆分）、Combiner（中間結果合併）以及Reduce（合併）的相關處理類。這裏用Reduce類來進行Map產生的中間結果合併，避免給網絡數據傳輸產生壓力。
conf.setMapperClass(Map.class );
conf.setCombinerClass(Reduce.class );
conf.setReducerClass(Reduce.class );
接着就是調用setInputPath()和setOutputPath()設置輸入輸出路徑。
conf.setInputFormat(TextInputFormat.class );
conf.setOutputFormat(TextOutputFormat.class );
（1）InputFormat和InputSplit
InputSplit是Hadoop定義的用來傳送給每個單獨的map的數據，InputSplit存儲的並非數據本身，而是一個分片長度和一個記錄數據位置的數組。生成InputSplit的方法可以通過InputFormat()來設置。
當數據傳送給map時，map會將輸入分片傳送到InputFormat，InputFormat則調用方法getRecordReader()生成RecordReader，RecordReader再通過creatKey()、creatValue()方法創建可供map處理的<key,value>對。簡而言之，InputFormat()方法是用來生成可供map處理的<key,value>對的。
Hadoop預定義了多種方法將不同類型的輸入數據轉化爲map能夠處理的<key,value>對，它們都繼承自InputFormat，分別是：
InputFormat
|
|---BaileyBorweinPlouffe.BbpInputFormat
|---ComposableInputFormat
|---CompositeInputFormat
|---DBInputFormat
|---DistSum.Machine.AbstractInputFormat
|---FileInputFormat
|---CombineFileInputFormat
|---KeyValueTextInputFormat
|---NLineInputFormat
|---SequenceFileInputFormat
|---TeraInputFormat
|---TextInputFormat
其中TextInputFormat是Hadoop默認的輸入方法，在TextInputFormat中，每個文件（或其一部分）都會單獨地作爲map的輸入，而這個是繼承自FileInputFormat的。之後，每行數據都會生成一條記錄，每條記錄則表示成<key,value>形式：
-
key值是每個數據的記錄在數據分片中字節偏移量，數據類型是LongWritable；
value值是每行的內容，數據類型是Text。
（2）OutputFormat
每一種輸入格式都有一種輸出格式與其對應。默認的輸出格式是TextOutputFormat，這種輸出方式與輸入類似，會將每條記錄以一行的形式存入文本文件。不過，它的鍵和值可以是任意形式的，因爲程序內容會調用toString()方法將鍵和值轉換爲String類型再輸出。
3）Map類中map方法分析
public static class Map extends MapReduceBase implements
Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
private Text word = new Text();public void map(LongWritable key, Text value,
OutputCollector<Text, IntWritable> output, Reporter reporter)
throws IOException {
String line = value.toString();
StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(line);
while (tokenizer.hasMoreTokens()) {
word.set(tokenizer.nextToken());
output.collect(word, one);
}
}
}
Map類繼承自MapReduceBase，並且它實現了Mapper接口，此接口是一個規範類型，它有4種形式的參數，分別用來指定map的輸入key值類型、輸入value值類型、輸出key值類型和輸出value值類型。在本例中，因爲使用的是TextInputFormat，它的輸出key值是LongWritable類型，輸出value值是Text類型，所以map的輸入類型爲<LongWritable,Text>。在本例中需要輸出<word,1>這樣的形式，因此輸出的key值類型是Text，輸出的value值類型是IntWritable。
實現此接口類還需要實現map方法，map方法會具體負責對輸入進行操作，在本例中，map方法對輸入的行以空格爲單位進行切分，然後使用OutputCollect收集輸出的<word,1>。
4）Reduce類中reduce方法分析
public static class Reduce extends MapReduceBase implements
Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
public void reduce(Text key, Iterator<IntWritable> values,
OutputCollector<Text, IntWritable> output, Reporter reporter)
throws IOException {
int sum = 0;
while (values.hasNext()) {
sum += values.next().get();
}
output.collect(key, new IntWritable(sum));
}
}
Reduce類也是繼承自MapReduceBase的，需要實現Reducer接口。Reduce類以map的輸出作爲輸入，因此Reduce的輸入類型是<Text，Intwritable>。而Reduce的輸出是單詞和它的數目，因此，它的輸出類型是<Text,IntWritable>。Reduce類也要實現reduce方法，在此方法中，reduce函數將輸入的key值作爲輸出的key值，然後將獲得多個value值加起來，作爲輸出的值。
3.3 新的WordCount分析
1）源代碼程序
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;
public class WordCount {
public static class TokenizerMapper
extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{
private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
private Text word = new Text();
public void 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);
}
}
}
public static class IntSumReducer
extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> {
private IntWritable result = new IntWritable();
public void 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);
}
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
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");
job.setJarByClass(WordCount.class);
job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}
}
1）Map過程
public static class TokenizerMapper
extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{
private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
private Text word = new Text();
public void 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);
}
}
Map過程需要繼承org.apache.hadoop.mapreduce包中Mapper類，並重寫其map方法。通過在map方法中添加兩句把key值和value值輸出到控制檯的代碼，可以發現map方法中value值存儲的是文本文件中的一行（以回車符爲行結束標記），而key值爲該行的首字母相對於文本文件的首地址的偏移量。然後StringTokenizer類將每一行拆分成爲一個個的單詞，並將<word,1>作爲map方法的結果輸出，其餘的工作都交有MapReduce框架處理。
2）Reduce過程
public static class IntSumReducer
extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> {
private IntWritable result = new IntWritable();
public void 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);
}
}
Reduce過程需要繼承org.apache.hadoop.mapreduce包中Reducer類，並重寫其reduce方法。Map過程輸出<key,values>中key爲單個單詞，而values是對應單詞的計數值所組成的列表，Map的輸出就是Reduce的輸入，所以reduce方法只要遍歷values並求和，即可得到某個單詞的總次數。
3）執行MapReduce任務
public static void main(String[] args) throws Exception {
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");
job.setJarByClass(WordCount.class);
job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}
在MapReduce中，由Job對象負責管理和運行一個計算任務，並通過Job的一些方法對任務的參數進行相關的設置。此處設置了使用TokenizerMapper完成Map過程中的處理和使用IntSumReducer完成Combine和Reduce過程中的處理。還設置了Map過程和Reduce過程的輸出類型：key的類型爲Text，value的類型爲IntWritable。任務的輸出和輸入路徑則由命令行參數指定，並由FileInputFormat和FileOutputFormat分別設定。完成相應任務的參數設定後，即可調用job.waitForCompletion()方法執行任務。
4、WordCount處理過程
本節將對WordCount進行更詳細的講解。詳細執行步驟如下：
1）將文件拆分成splits，由於測試用的文件較小，所以每個文件爲一個split，並將文件按行分割形成<key,value>對，如圖4-1所示。這一步由MapReduce框架自動完成，其中偏移量（即key值）包括了回車所佔的字符數（Windows和Linux環境會不同）。
圖4-1 分割過程
2）將分割好的<key,value>對交給用戶定義的map方法進行處理，生成新的<key,value>對，如圖4-2所示。
圖4-2 執行map方法
3）得到map方法輸出的<key,value>對後，Mapper會將它們按照key值進行排序，並執行Combine過程，將key至相同value值累加，得到Mapper的最終輸出結果。如圖4-3所示。
圖4-3 Map端排序及Combine過程
4）Reducer先對從Mapper接收的數據進行排序，再交由用戶自定義的reduce方法進行處理，得到新的<key,value>對，並作爲WordCount的輸出結果，如圖4-4所示。
圖4-4 Reduce端排序及輸出結果
5、MapReduce新舊改變
Hadoop最新版本的MapReduce Release 0.20.0的API包括了一個全新的Mapreduce JAVA API，有時候也稱爲上下文對象。
新的API類型上不兼容以前的API，所以，以前的應用程序需要重寫才能使新的API發揮其作用 。
新的API和舊的API之間有下面幾個明顯的區別。
-
新的API傾向於使用抽象類，而不是接口，因爲這更容易擴展。例如，你可以添加一個方法(用默認的實現)到一個抽象類而不需修改類之前的實現方法。在新的API中，Mapper和Reducer是抽象類。
-
新的API是在org.apache.hadoop.mapreduce包(和子包)中的。之前版本的API則是放在org.apache.hadoop.mapred中的。
-
新的API廣泛使用context object(上下文對象)，並允許用戶代碼與MapReduce系統進行通信。例如，MapContext基本上充當着JobConf的OutputCollector和Reporter的角色。
-
新的API同時支持"推"和"拉"式的迭代。在這兩個新老API中，鍵/值記錄對被推mapper中，但除此之外，新的API允許把記錄從map()方法中拉出，這也適用於reducer。"拉"式的一個有用的例子是分批處理記錄，而不是一個接一個。
-
新的API統一了配置。舊的API有一個特殊的JobConf對象用於作業配置，這是一個對於Hadoop通常的Configuration對象的擴展。在新的API中，這種區別沒有了，所以作業配置通過Configuration來完成。作業控制的執行由Job類來負責，而不是JobClient，它在新的API中已經蕩然無存。