MapReduce核心原理（下）

标签：文件核心 MapReduce class job Override 原理排序 public

MapReduce 中的排序

MapTask 和 ReduceTask 都会对数据按key进行排序。该操作是 Hadoop 的默认行为，任何应用程序不管需不需要都会被排序。默认排序是字典顺序排序，排序方法是快速排序

下面介绍排序过程：

MapTask

它会将处理的结果暂时放到环形缓冲区中，当环形缓冲区使用率达到一定阈值后，再对缓冲区中的数据进行一次快速排序，并将这些有序数据溢写到磁盘
溢写完毕后，他会对磁盘所有文件进行归并排序

ReduceTask

当所有数据拷贝完后，会统一对内存和磁盘的所有数据进行一次归并排序。

排序方式

部分排序

MapReduce 根据输入记录的键值对数据集排序，保证输出的每个文件内部有序

全排序

最终输出结果只有一个文件，且文件内部有序。实现方式是只设置一个 ReduceTask，但是该方法在处理大型文件时效率极低。因为这样只有一台机器处理所有的文件，完全丧失了 MapReduce 所提供的并行架构

辅助排序（分组排序）

在 Reduce 端对 key 进行分组。应用于：在接受的 key 为 bean 对象时，想让一个或几个字段相同的 key 进入到同一个 reduce 方法时，可以采用分组排序。

二次排序

在自定义排序过程中，如果 compareTo 中的判断条件为两个即为二次排序。

排序接口 WritebleComparable

我们知道 MapReduce 过程是会对 key 进行排序的。那么如果我们将 Bean 对象作为 key 时，就需要实现 WritableComparable 接口并重写 compareTo 方法指定排序规则。

@Setter
@Getter
public class CustomSort implements WritableComparable<CustomSort> {

    private Long orderId;

    private String orderCode;



    @Override
    public int compareTo(CustomSort o) {
        return orderId.compareTo(o.orderId);
    }

    @Override
    public void write(DataOutput dataOutput) throws IOException {
        dataOutput.writeLong(orderId);
        dataOutput.writeUTF(orderCode);
    }

    @Override
    public void readFields(DataInput dataInput) throws IOException {
        this.orderId = dataInput.readLong();
        this.orderCode = dataInput.readUTF();
    }
}

分组排序 GroupingComparator

GroupingComparator 是 Mapreduce 中 reduce 端的一个功能组件，主要的作用是决定哪些数据为一组，调用一次 reduce 逻辑。默认是每个不同的 key，作为不同的组。我们可以自定义 GroupingComparator 实现不同的 key 作为一个组，调用一次 reduce 逻辑。

案例实战：求出每一个订单中成交金额最大的一笔交易。下面的数据只给出了订单行的 id 和金额。订单行 id 中_前相等的算同一个订单

订单行 id	商品金额
order1_1	345
order1_2	4325
order1_3	44
order2_1	33
order2_2	11
order2_3	55

实现思路

Mapper:

读取一行文本数据，切分每个字段
把订单行 id 和金额封装为一个 bean 对象，作为 key，排序规则是订单行 id“_”前面的订单 id 来排序，如果订单 id 相等再按金额降序排
map 输出内容，key：bean 对象，value：NullWritable.get()

Shuffle:

自定义分区器，保证相同的订单 id 的数据去同一个分区

Reduce：

自定义 GroupingComparator，分组规则指定只要订单 id 相等则属于同一组
每个 reduce 方法写出同一组 key 的第一条数据就是最大金额的数据。

参考代码：

public class OrderBean implements WritableComparable<OrderBean> {

    private String orderLineId;

    private Double price;

    @Override
    public int compareTo(OrderBean o) {
        String orderId = o.getOrderLineId().split("_")[0];
        String orderId2 = orderLineId.split("_")[0];
        int compare = orderId.compareTo(orderId2);
        if(compare==0){
            return o.price.compareTo(price);
        }
        return compare;
    }

    @Override
    public void write(DataOutput dataOutput) throws IOException {
        dataOutput.writeUTF(orderLineId);
        dataOutput.writeDouble(price);
    }

    @Override
    public void readFields(DataInput dataInput) throws IOException {
        this.orderLineId = dataInput.readUTF();
        this.price = dataInput.readDouble();
    }
}

public class OrderMapper extends Mapper<LongWritable, Text,OrderBean, NullWritable> {

    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Mapper<LongWritable, Text, OrderBean, NullWritable>.Context context) throws IOException, InterruptedException {
        String[] split = value.toString().split(" ");
        OrderBean orderBean=new OrderBean();
        orderBean.setOrderLineId(split[0]);
        orderBean.setPrice(Double.parseDouble(split[1]));

        context.write(orderBean,NullWritable.get());
    }
}

自定义分区：

public class OrderPartitioner extends Partitioner<OrderBean, NullWritable> {
    @Override
    public int getPartition(OrderBean orderBean, NullWritable nullWritable, int i) {
        //相同订单id的发到同一个reduce中去
        String orderId = orderBean.getOrderLineId().split("_")[0];
        return (orderId.hashCode() & Integer.MAX_VALUE) % i;
    }
}

组排序：

public class OrderGroupingComparator extends WritableComparator {

    public OrderGroupingComparator() {
        super(OrderBean.class,true);
    }

    @Override
    public int compare(WritableComparable a, WritableComparable b) {
        String aOrderId = ((OrderBean) a).getOrderLineId().split("_")[0];
        String bOrderId = ((OrderBean) b).getOrderLineId().split("_")[0];
        return aOrderId.compareTo(bOrderId);
    }
}

public class OrderReducer extends Reducer<OrderBean, NullWritable,OrderBean,NullWritable> {

    @Override
    protected void reduce(OrderBean key, Iterable<NullWritable> values, Reducer<OrderBean, NullWritable, OrderBean, NullWritable>.Context context) throws IOException, InterruptedException {
        context.write(key,NullWritable.get());
    }
}

driver 类：

public class OrderDriver {

    public static void main(String[] args) throws IOException, InterruptedException, ClassNotFoundException {
//        System.setProperty("java.library.path","d://");
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job=Job.getInstance(conf,"OrderDriver");

        //指定本程序的jar包所在的路径
        job.setJarByClass(OrderDriver.class);

        //指定本业务job要使用的mapper/Reducer业务类
        job.setMapperClass(OrderMapper.class);
        job.setReducerClass(OrderReducer.class);

        //指定mapper输出数据的kv类型
        job.setMapOutputKeyClass(OrderBean.class);
        job.setMapOutputValueClass(NullWritable.class);

        //指定reduce输出数据的kv类型
        job.setOutputKeyClass(OrderBean.class);
        job.setOutputValueClass(NullWritable.class);

        //指定job的输入文件目录和输出目录
        FileInputFormat.setInputPaths(job,new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path(args[1]));

        job.setPartitionerClass(OrderPartitioner.class);
        job.setGroupingComparatorClass(OrderGroupingComparator.class);

//        job.setNumReduceTasks(2);
        boolean result = job.waitForCompletion(true);
        System.exit( result ? 0: 1);

    }
}

MapReduce 读取和输出数据

InputFormat

运行 MapReduce 程序时，输入的文件格式包括：基于行的日志文件、二进制格式文件、数据库表等。那么，针对不同的数据类型，MapReduce 是如何读取这些数据的呢？

InputFormat 是 MapReduce 框架用来读取数据的类。InputFormat 常用子类：

TextInputFormat（普通文本文件，MR 框架默认的读取实现类）
KeyValueTextInputFormat（读取一行文本数据按照指定分隔符，把数据封装为 kv 类型）
NLineInputFormat（读取数据按照行数进行划分分片）
CombineTextInputFormat（合并小文件，避免启动过多 MapTask 任务）
自定义 InputFormat

1. CombineTextInputFormat 案例

MR 框架默认的 TextInputFormat 切片机制按文件划分切片，文件无论多小，都是单独一个切片，然后由一个 MapTask 处理，如果有大量小文件，就对应生成并启动大量的 MapTask，就会浪费很多初始化资源、启动回收等阶段。

CombineTextInputFormat 用于小文件过多的场景，它可以将多个小文件从逻辑上划分成一个切片，这样多个小文件可以交给一个 MapTask 处理，提高资源利用率。

使用方式：

// 如果不设置InputFormat，它默认用的是TextInputFormat.class
 job.setInputFormatClass(CombineTextInputFormat.class);
 //虚拟存储切片最大值设置4m
 CombineTextInputFormat.setMaxInputSplitSize(job, 4194304);

CombineTextInputFormat 切片原理

假设设置 setMaxInputSplitSize 值为 4M，有四个小文件：1.txt -->2M ;2.txt-->7M;3.txt-->0.3M;4.txt--->8.2M

虚拟存储过程：

把输入目录下所有文件大小，依次和设置的 setMaxInputSplitSize 值进行比较，如果不大于设置的最大值，逻辑上划分一个块。如果输入文件大于设置的最大值且大于两倍，那么以最大值切割一块；当剩余数据大小超过设置的最大值且不大于最大值 2 倍，此时将文件均分成 2 个虚拟存储块（防止出现太小切片）。比如如 setMaxInputSplitSize 值为 4M，输入文件大小为 8.02M，则先逻辑上分出一个 4M 的块。剩余的大小为 4.02M，如果按照 4M 逻辑划分，就会出现 0.02M 的非常小的虚拟存储文件，所以将剩余的 4.02M 文件切分成（2.01M 和 2.01M）两个文件。

2M,一个块
7M，大于 4 但是不大于 4 的 2 倍，则分为两块，一块 3.5M

切片过程：

判断虚拟存储的文件大小是否大于 setMaxInputSplitSize 值，大于等于则单独形成一个切片
如果不大于则跟下一个虚拟存储文件进行合并，共同形成一个切片。
按照之前输入文件：那 4 个文件经过虚拟存储过程后，有 7 个文件块：2M、3.5M、3.5M、0.3M、4M、2.1M、2.1M
合并之后最终形成 3 个切片：（2+3.5）M、（3.5+0.3+4）M、（2.1+2.1）M

2. 自定义 InputFormat

无论 HDFS 还是 MapReduce，在处理小文件时效率都非常低，但又难免面临处理大量小文件的场景，此时，就需要有相应解决方案。可以自定义 InputFormat 实现小文件的合并。

案例实战

需求：

将多个小文件合并成一个 SequenceFile 文件（SequenceFile 文件是 Hadoop 用来存储二进制形式的 key-value 对的文件格式），SequenceFile 里面存储着多个文件，存储的形式为文件路径+名称为 key，文件内容为 value。

实现思路：

定义一个类继承 FileInputFormat
重写 isSplitable()指定为不可切分，重写 createRecordReader（）方法，创建自己的 RecorderReader 对象
改变默认读取数据方式，实现一次读取一个完整文件作为 kv 输出
Driver 指定使用自定义 InputFormat

代码参考：

public class CustomFileInputFormat extends FileInputFormat<Text, BytesWritable> {

    @Override
    protected boolean isSplitable(JobContext context, Path filename) {
        return false;
    }

    @Override
    public RecordReader<Text, BytesWritable> createRecordReader(InputSplit inputSplit, TaskAttemptContext taskAttemptContext) throws IOException, InterruptedException {
        CustomRecordReader reader = new CustomRecordReader();
        reader.initialize(inputSplit, taskAttemptContext);
        return reader;
    }
}

public class CustomRecordReader extends RecordReader <Text, BytesWritable> {

    private Configuration conf;
    private FileSplit split;
    private boolean isProgress=true;

    private BytesWritable value = new BytesWritable();

    private Text key = new Text();

    @Override
    public void initialize(InputSplit inputSplit, TaskAttemptContext taskAttemptContext) throws IOException, InterruptedException {
        this.split = (FileSplit) inputSplit;
        this.conf = taskAttemptContext.getConfiguration();
    }

    @Override
    public boolean nextKeyValue() throws IOException, InterruptedException {
        if(isProgress){
            FSDataInputStream fis = null;
            try {
                //定义缓存区
                byte[] contents = new byte[(int) split.getLength()];
                //获取文件系统
                Path path = split.getPath();
                FileSystem fs = path.getFileSystem(conf);
                //读取数据
                fis = fs.open(path);
                //读取文件内容到缓存区
                IOUtils.readFully(fis,contents,0,contents.length);
                //输出文件内容
                value.set(contents,0,contents.length);
                //获取文件路径
                String name = split.getPath().toString();

                key.set(name);
            } finally {
                IOUtils.closeStream(fis);
            }
            isProgress = false;
            return true;
        }
        return false;
    }

    @Override
    public Text getCurrentKey() throws IOException, InterruptedException {
        return key;
    }

    @Override
    public BytesWritable getCurrentValue() throws IOException, InterruptedException {
        return value;
    }

    @Override
    public float getProgress() throws IOException, InterruptedException {
        return 0;
    }

    @Override
    public void close() throws IOException {

    }
}

在 driver 里设置 inputFormatclass

job.setInputFormatClass(CustomFileInputFormat.class);

OutputFormat

OutputFormat：是 MapReduce 输出数据的基类，所有 MapReduce 的数据输出都实现了 OutputFormat 抽象类。下面介绍几种常见的 OutputFormat 子类

TextOutputFormat

默认的输出格式是 TextOutputFormat，它把每条记录写为文本行。

SequenceFileOutputFormat

将 SequenceFileOutputFormat 输出作为后续 MapReduce 任务的输入，这是一种好的输出格式，因为它的格式紧凑，很容易被压缩。

自定义 OutputFormat

案例实战

需求：

需要一个 MapReduce 程序根据奇偶数把结果输出到不同目录。

实现思路：

自定义一个类继承 FileOutPutFormat
改写 RecordWriter，重写 write 方法

代码参考：

public class CustomOutputFormat extends FileOutputFormat<Text, NullWritable> {

    @Override
    public RecordWriter<Text, NullWritable> getRecordWriter(TaskAttemptContext context) throws IOException, InterruptedException {
        FileSystem fs = FileSystem.get(context.getConfiguration());
        FSDataOutputStream oddOut = fs.create(new Path("e:/odd.log"));
        FSDataOutputStream eventOut = fs.create(new Path("e:/event.log"));
        return new CustomWriter(oddOut, eventOut);
    }
}

public class CustomWriter extends RecordWriter<Text, NullWritable> {

    private FSDataOutputStream oddOut;
    private FSDataOutputStream evenOut;

    public CustomWriter(FSDataOutputStream oddOut, FSDataOutputStream evenOut) {
        this.oddOut = oddOut;
        this.evenOut = evenOut;
    }

    @Override
    public void write(Text text, NullWritable nullWritable) throws IOException, InterruptedException {
        Integer number = Integer.valueOf(text.toString());
        System.out.println(text.toString());
        if(number%2==0){
            evenOut.write(text.toString().getBytes());
            evenOut.write("\r\n".getBytes());
        }else {
            oddOut.write(text.toString().getBytes());
            oddOut.write("\r\n".getBytes());
        }
    }

    @Override
    public void close(TaskAttemptContext taskAttemptContext) throws IOException, InterruptedException {
        IOUtils.closeStream(oddOut);
        IOUtils.closeStream(evenOut);
    }
}

设置 outputFormat 类

job.setOutputFormatClass(CustomOutputFormat.class);

Shuffle 阶段数据的压缩机制

Hadoop 中支持的压缩算法

据压缩有两大好处，节约磁盘空间，加速数据在网络和磁盘上的传输！！

我们可以使用 bin/hadoop checknative 来查看我们编译之后的 hadoop 支持的各种压缩，如果出现 openssl 为 false，那么就在线安装一下依赖包！！

压缩格式	hadoop 自带	算法	文件扩展名	是否可切分	换压缩格式后，原来的程序是否需要修改
DEFLATE	是	DEFLATE	.deflate	否	不需要
Gzip	是	DEFLATE	.gz	否	不需要
bzip2	是	bzip2	.bz2	是	不需要
LZO	否	LZO	.lzo	是	需要建索引，还需要指定输入格式
Snappy	否	Snappy	.snappy	否	不需要

压缩效率对比：

压缩位置

Map 输入端压缩

此处使用压缩文件作为 Map 的输入数据，无需显示指定编解码方式，Hadoop 会自动检查文件扩展名，如果压缩方式能够匹配，Hadoop 就会选择合适的编解码方式进行压缩和解压。

Map 端输出压缩

Shuffle 是 MR 过程中资源消耗最多的阶段，如果有数据量过大造成网络传输速度缓慢，可以考虑使用压缩

Reduce 端输出压缩

输出的结果数据使用压缩能够减少存储的数据量，降低所需磁盘的空间，并且作为第二个 MR 的输入时可以复用压缩

压缩配置方式

在驱动代码中通过 Configuration 设置。

设置map阶段压缩
Configuration configuration = new Configuration();
configuration.set("mapreduce.map.output.compress","true");
configuration.set("mapreduce.map.output.compress.codec","org.apache.hadoop.i
o.compress.SnappyCodec");
设置reduce阶段的压缩
configuration.set("mapreduce.output.fileoutputformat.compress","true");
configuration.set("mapreduce.output.fileoutputformat.compress.type","RECORD"
);
configuration.set("mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec","org.ap
ache.hadoop.io.compress.SnappyCodec");

配置 mapred-site.xml，这种方式是全局的，对所有 mr 任务生效

<property>   
<name>mapreduce.output.fileoutputformat.compress</name>
   <value>true</value>
</property>
<property>    
<name>mapreduce.output.fileoutputformat.compress.type</name>
   <value>RECORD</value>
</property>
<property>    
<name>mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec</name>
   <value>org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec</value>
</property>

压缩实战

在驱动代码中添加即可

configuration.set("mapreduce.output.fileoutputformat.compress","true");
configuration.set("mapreduce.output.fileoutputformat.compress.type","RECORD");
configuration.set("mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec","org.apache
.hadoop.io.compress.SnappyCodec");

标签：文件,核心,MapReduce,class,job,Override,原理,排序,public
From： https://www.cnblogs.com/javammc/p/16618132.html