MapReduce概念

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是一種編程模型，用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集(大于1TB)的并行運(yùn)算。概念"Map(映射)"和"Reduce(歸約)"，和它們的主要思想，都是從函數(shù)式編程語言里借來的，還有從矢量編程語言里借來的特性。它極大地方便了編程人員在不會分布式并行編程的情況下，將自己的程序運(yùn)行在分布式系統(tǒng)上。 當(dāng)前的軟件實現(xiàn)是指定一個Map(映射)函數(shù)，用來把一組鍵值對映射成一組新的鍵值對，指定并發(fā)的Reduce(歸約)函數(shù)，用來保證所有映射的鍵值對中的每一個共享相同的鍵組。

MapReduce提供了以下的主要功能:

1)數(shù)據(jù)劃分和計算任務(wù)調(diào)度:

系統(tǒng)自動將一個作業(yè)(Job)待處理的大數(shù)據(jù)劃分為很多個數(shù)據(jù)塊，每個數(shù)據(jù)塊對應(yīng)于一個計算任務(wù)(Task)，并自動 調(diào)度計算節(jié)點來處理相應(yīng)的數(shù)據(jù)塊。作業(yè)和任務(wù)調(diào)度功能主要負(fù)責(zé)分配和調(diào)度計算節(jié)點(Map節(jié)點或Reduce節(jié)點)，同時負(fù)責(zé)監(jiān)控這些節(jié)點的執(zhí)行狀態(tài)，并 負(fù)責(zé)Map節(jié)點執(zhí)行的同步控制。

2)數(shù)據(jù)/代碼互定位:

為了減少數(shù)據(jù)通信，一個基本原則是本地化數(shù)據(jù)處理，即一個計算節(jié)點盡可能處理其本地磁盤上所分布存儲的數(shù)據(jù)，這實現(xiàn)了代碼向 數(shù)據(jù)的遷移;當(dāng)無法進(jìn)行這種本地化數(shù)據(jù)處理時，再尋找其他可用節(jié)點并將數(shù)據(jù)從網(wǎng)絡(luò)上傳送給該節(jié)點(數(shù)據(jù)向代碼遷移)，但將盡可能從數(shù)據(jù)所在的本地機(jī)架上尋 找可用節(jié)點以減少通信延遲。

3)系統(tǒng)優(yōu)化:

為了減少數(shù)據(jù)通信開銷，中間結(jié)果數(shù)據(jù)進(jìn)入Reduce節(jié)點前會進(jìn)行一定的合并處理;一個Reduce節(jié)點所處理的數(shù)據(jù)可能會來自多個 Map節(jié)點，為了避免Reduce計算階段發(fā)生數(shù)據(jù)相關(guān)性，Map節(jié)點輸出的中間結(jié)果需使用一定的策略進(jìn)行適當(dāng)?shù)膭澐痔幚?，保證相關(guān)性數(shù)據(jù)發(fā)送到同一個 Reduce節(jié)點;此外，系統(tǒng)還進(jìn)行一些計算性能優(yōu)化處理，如對最慢的計算任務(wù)采用多備份執(zhí)行、選最快完成者作為結(jié)果。

4)出錯檢測和恢復(fù):

以低端商用服務(wù)器構(gòu)成的大規(guī)模MapReduce計算集群中，節(jié)點硬件(主機(jī)、磁盤、內(nèi)存等)出錯和軟件出錯是常態(tài)，因此 MapReduce需要能檢測并隔離出錯節(jié)點，并調(diào)度分配新的節(jié)點接管出錯節(jié)點的計算任務(wù)。同時，系統(tǒng)還將維護(hù)數(shù)據(jù)存儲的可靠性，用多備份冗余存儲機(jī)制提 高數(shù)據(jù)存儲的可靠性，并能及時檢測和恢復(fù)出錯的數(shù)據(jù)。

測試文本：

tom 20 8000
nancy 22 8000
ketty 22 9000
stone 19 10000
green 19 11000
white 39 29000
socrates 30 40000

???MapReduce中，根據(jù)key進(jìn)行分區(qū)、排序、分組
MapReduce會按照基本類型對應(yīng)的key進(jìn)行排序，如int類型的IntWritable，long類型的LongWritable,Text類型，默認(rèn)升序排序
???為什么要自定義排序規(guī)則？現(xiàn)有需求，需要自定義key類型，并自定義key的排序規(guī)則，如按照人的salary降序排序，若相同，則再按age升序排序
以Text類型為例：




Text類實現(xiàn)了WritableComparable接口，并且有write()、readFields()和compare()方法
readFields()方法：用來反序列化操作
write()方法：用來序列化操作
所以要想自定義類型用來排序需要有以上的方法
自定義類代碼：

import org.apache.hadoop.io.WritableComparable;
import java.io.DataInput;
import java.io.DataOutput;
import java.io.IOException;
public class Person implements WritableComparable<Person> {
   private String name;
   private int age;
   private int salary;
   public Person() {
   }
   public Person(String name, int age, int salary) {
     //super();
     this.name = name;
     this.age = age;
     this.salary = salary;
   }
   public String getName() {
     return name;
   }
   public void setName(String name) {
     this.name = name;
   }
   public int getAge() {
     return age;
   }
   public void setAge(int age) {
     this.age = age;
   }
   public int getSalary() {
     return salary;
   }
   public void setSalary(int salary) {
     this.salary = salary;
   }
   @Override
   public String toString() {
     return this.salary + "  " + this.age + "   " + this.name;
   }
   //先比較salary，高的排序在前；若相同，age小的在前
   public int compareTo(Person o) {
     int compareResult1= this.salary - o.salary;
     if(compareResult1 != 0) {
       return -compareResult1;
     } else {
       return this.age - o.age;
     }
   }
   //序列化，將NewKey轉(zhuǎn)化成使用流傳送的二進(jìn)制
   public void write(DataOutput dataOutput) throws IOException {
     dataOutput.writeUTF(name);
     dataOutput.writeInt(age);
     dataOutput.writeInt(salary);
   }
   //使用in讀字段的順序，要與write方法中寫的順序保持一致
   public void readFields(DataInput dataInput) throws IOException {
     //read string
     this.name = dataInput.readUTF();
     this.age = dataInput.readInt();
     this.salary = dataInput.readInt();
   }

}

MapReuduce程序：

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
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 java.io.IOException;
import java.net.URI;
public class  SecondarySort {
   public static void main(String[] args) throws Exception {
     System.setProperty("HADOOP_USER_NAME","hadoop2.7");
     Configuration configuration = new Configuration();
     //設(shè)置本地運(yùn)行的mapreduce程序 jar包
     configuration.set("mapreduce.job.jar","C:\\Users\\tanglei1\\IdeaProjects\\Hadooptang\\target\\com.kaikeba.hadoop-1.0-SNAPSHOT.jar");
     Job job = Job.getInstance(configuration, SecondarySort.class.getSimpleName());
     FileSystem fileSystem = FileSystem.get(URI.create(args[1]), configuration);
     if (fileSystem.exists(new Path(args[1]))) {
       fileSystem.delete(new Path(args[1]), true);
     }
     FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
     job.setMapperClass(MyMap.class);
     job.setMapOutputKeyClass(Person.class);
     job.setMapOutputValueClass(NullWritable.class);
     //設(shè)置reduce的個數(shù)
     job.setNumReduceTasks(1);
     job.setReducerClass(MyReduce.class);
     job.setOutputKeyClass(Person.class);
     job.setOutputValueClass(NullWritable.class);
     FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
     job.waitForCompletion(true);
   }
   public static class MyMap extends
       Mapper<LongWritable, Text, Person, NullWritable> {
     //LongWritable：輸入?yún)?shù)鍵類型，Text：輸入?yún)?shù)值類型
     //Persion:輸出參數(shù)鍵類型，NullWritable：輸出參數(shù)值類型
     @Override
     //map的輸出值是鍵值對<K,V>，NullWritable說關(guān)心V的值
     protected void map(LongWritable key, Text value,
         Context context)
         throws IOException, InterruptedException {
       //LongWritable key：輸入?yún)?shù)鍵值對的鍵，Text value：輸入?yún)?shù)鍵值對的值
       //獲得一行數(shù)據(jù)，輸入?yún)?shù)的鍵（距首行的位置）,Hadoop讀取數(shù)據(jù)的時候逐行讀取文本
       //fields:代表著文本一行的的數(shù)據(jù)
       String[] fields = value.toString().split(" ");
       // 本列中文本一行數(shù)據(jù)：nancy 22 8000
       String name = fields[0];
       //字符串轉(zhuǎn)換成int
       int age = Integer.parseInt(fields[1]);
       int salary = Integer.parseInt(fields[2]);
       //在自定義類中進(jìn)行比較
       Person person = new Person(name, age, salary);
       context.write(person, NullWritable.get());
     }
   }
   public static class MyReduce extends
       Reducer<Person, NullWritable, Person, NullWritable> {
     @Override
     protected void reduce(Person key, Iterable<NullWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
       context.write(key, NullWritable.get());
     }
   }
}

運(yùn)行結(jié)果：

40000  30   socrates
29000  39   white
11000  19   green
10000  19   stone
9000  22   ketty
8000  20   tom
8000  22   nancy

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本文標(biāo)題：MapReduce如何實現(xiàn)自定義排序-創(chuàng)新互聯(lián)
網(wǎng)頁鏈接：http://aaarwkj.com/article42/jsshc.html

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