hadoop初学:MapReduce项目实践

一、Hadoop简介

Hadoop是一个开源的分布式存储和计算框架，能够处理大规模数据集，并且具有高可靠性和高扩展性。它由Apache软件基金会开发，采用Java编程语言编写，提供了一个可靠、高效的分布式系统基础架构。

二、Hadoop核心组件

1. Hadoop分布式文件系统（HDFS）：HDFS是Hadoop的核心组件之一，用于存储大规模数据集。它将数据分布式存储在集群的多个节点上，并提供了高容错性。
2. Hadoop MapReduce：MapReduce是Hadoop的另一个核心组件，用于并行处理大规模数据集。它将计算任务分成多个步骤（Map和Reduce），并在集群中的多个节点上并行执行。
3. YARN：Yet Another Resource Negotiator（YARN）是Hadoop的资源管理器，负责集群资源的分配和调度。它允许多个数据处理框架共享集群资源，提高了集群的利用率。

三、Hadoop生态系统

除了核心组件之外，Hadoop还有许多相关项目和工具，构成了一个完整的生态系统，包括但不限于：

• Apache Hive：用于数据仓库查询和分析的数据仓库框架。
• Apache Pig：用于大规模数据分析的高级数据流语言和执行框架。
• Apache HBase：一个分布式、面向列的数据库，用于实时读写大规模数据。
• Apache Spark：一个通用的、基于内存的大规模数据处理引擎，比MapReduce更快。
• Apache Kafka：一个分布式的流数据平台，用于构建实时数据管道和应用程序。
• Apache Flume：用于高可用性、大规模日志数据收集、聚合和传输的分布式系统。

四、hadoop项目实践

下面是一个简单的Hadoop MapReduce示例，用于统计文本文件中每个单词出现的次数。我们将使用Java编写MapReduce作业，并在Hadoop集群上执行。

public class WordCountMapper extends 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, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        String line = value.toString();
        StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(line);
        while (tokenizer.hasMoreTokens()) {
            word.set(tokenizer.nextToken());
            context.write(word, one);
        }
    }
}

WordCountMapper类继承自

org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper

，它定义了Map阶段的逻辑。在这个例子中，Mapper的输入键值对类型是

LongWritable

和

Text

，输出键值对类型是

Text

和

IntWritable

。

• map方法是Mapper的核心，它接受一行文本作为输入，然后使用StringTokenizer将这一行分割成单词。
• 对于每一个单词，它会创建一个键值对，其中键是单词本身（转换为Text类型），值是常量1（IntWritable类型）。
• 这些键值对会被写入到Context对象中，以便后续的Shuffle和Sort阶段处理。

public class WordCountReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
    public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        int sum = 0;
        for (IntWritable value : values) {
            sum += value.get();
        }
        context.write(key, new IntWritable(sum));
    }
}

WordCountReducer类继承自

org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer

，它定义了Reduce阶段的逻辑。Reduce的输入键值对类型是

Text

和

Iterable<IntWritable>

，输出键值对类型是

Text

和

IntWritable

。

• reduce方法是Reducer的核心，它接受一组具有相同键的值。
• 遍历这些值，将它们累加起来得到总和。
• 最后，它将这个总和作为一个新的键值对写入到Context对象中，这个键值对的键是单词，值是该单词的总出现次数。

public class WordCountDriver {
    public static void main(String[] args) throws IOException, InterruptedException ,ClassNotFoundException {
        //1.获取job
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf);

        //2.设置jar路径
        job.setJarByClass(WordCountDriver.class);

        //3.关联mapper和reducer
        job.setMapperClass(WordCountMap.class);
        job.setReducerClass(WordCountReduce.class);

        //4.设置map输出key，value类型
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);

        //5.设置最终输出的key，value的类型
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);

        //6.设置输入路径和输出路径
        //                 D:\hadoop\hadoop\hadoop\input\inputword.txt
        FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(job, new Path("args[0]"));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path(job, new Path("args[1]"));

        //7.提交job
        boolean result =job.waitForCompletion(true);
        System.exit(result ? 0 : 1);

    }
}

WordCountDriver类是整个作业的驱动程序，它负责设置和运行MapReduce作业。

• main方法是入口点，它首先创建一个Configuration对象，然后使用这个对象创建一个Job实例。
• 设置了作业的名称、Jar文件的路径、Mapper、Combiner（在本例中与Reducer相同）和Reducer类。
• 还指定了输出键值对的类型。
• 通过FileInputFormat.addInputPath和FileOutputFormat.setOutputPath方法，它设置了输入和输出的路径。
• 最后，它使用job.waitForCompletion(true)来提交作业并等待其完成。如果作业成功完成，则退出状态码为0，否则为1。

执行WordCountDrive类，代码运行如下成功即可打包成jar文件 ,同时准备一个txt文件，随便输入几行单词，同时在hdfs上创建input这个文件夹，将txt文件上传到hdfs的input文件上，提交到集群运行，使用cd ..命令回到虚拟机上自己构建的jar包的路径里，输入以下命令：

hadoop jar ./test/syadhsaj.jar com.hadoop.mapreduce.wordcountlinux.WordCountDrive /input /output

./test/syadhsaj.jar替换到自己的路径，com.hadoop.mapreduce.wordcountlinux.WordCountDrive复制自己的WordCountDrive类的全类名。

提交运行后，使用命令hdfs dfs -cat /output查看结果

五、项目实践步骤

1. 编写MapReduce作业：编写Mapper、Reducer和Driver类。
2. 打包项目：将Java源代码打包成JAR文件。
3. 准备输入数据：准备要处理的文本文件，将其上传到HDFS。
4. 运行作业：在Hadoop集群上提交MapReduce作业，并监视作业的执行情况。
5. 查看结果：查看作业执行完成后生成的输出文件，即单词计数结果。

六、结论

Hadoop MapReduce是一个强大的工具，适用于处理大规模数据集的并行计算任务。它的并行处理能力、容错性设计、灵活性和可扩展性使其成为处理大数据的首选技术之一。然而，开发者需要投入时间和精力去学习和掌握这一技术，以便充分利用其潜力。随着技术的发展，Hadoop MapReduce也在不断进化，与其他新兴技术结合，以满足更多样化的数据处理需求。