WordCount示例深度学习MapReduce过程

时间：2022-06-09 05:03:30

转自： http://blog.csdn.net/yczws1/article/details/21794873 .

我们都安装完Hadoop之后，按照一些案例先要跑一个WourdCount程序，来测试Hadoop安装是否成功。在终端中用命令创建一个文件夹，简单的向两个文件中各写入一段话，然后运行Hadoop，WourdCount自带WourdCount程序指令，就可以输出写入的那句话各个不同单词的个数。但是这不是这篇博客主要讲的内容，主要是想通过一个简单的Wordcount程序，来认识Hadoop的内部机制。并通过此来深入了解MapReduce的详细过程。在Thinking in BigDate（八）大数据Hadoop核心架构HDFS+MapReduce+Hbase+Hive内部机理详解中我们已经很大概梳理一下，Hadoop内部集群架构，并对MapReduce也有初步的了解，这里我们以WourdCount程序来深入的探讨MapReduce的过程。

利用命令行，测试WourdCount程序：

WourdCount程序就是统计文本中字母的个数

1、创建Wordcount示例文件

  1. zhangzhen@ubuntu:~/software$ mkdir input
  2. zhangzhen@ubuntu:~/software$ cd input/
  3. zhangzhen@ubuntu:~/software/input$ echo "I am zhangzhen">test1.txt
  4. zhangzhen@ubuntu:~/software/input$ echo "You are not zhangzhen">test2.txt
  5. zhangzhen@ubuntu:~/software/input$ cd ../hadoop-1.2.1/
  6. zhangzhen@ubuntu:~/software/hadoop-1.2.1$ cd bin
  7. zhangzhen@ubuntu:~/software/hadoop-1.2.1/bin$ ls hadoop
  8. slaves.sh start-mapred.sh stop-mapred.shhadoop-config.sh start-all.sh stop-all.sh
  9. task-controllerhadoop-daemon.sh start-balancer.sh stop-balancer.shhadoop-daemons.sh
  10. start-dfs.sh stop-dfs.shrcc start-jobhistoryserver.sh stop-jobhistoryserver.sh
  11. zhangzhen@ubuntu:~/software/hadoop-1.2.1/bin$ jps（确定Hadoop已经起来了）
  12. 7101 SecondaryNameNode
  13. 7193 JobTracker
  14. 7397 TaskTracker
  15. 9573 Jps
  16. 6871 DataNode
  17. 6667 NameNode
  18. zhangzhen@ubuntu:~/software/hadoop-1.2.1/bin$ cd ..
  19. zhangzhen@ubuntu:~/software/hadoop-1.2.1$ ls bin data hadoop-minicluster-1.2.1.jar libexec sharebuild.xml docs hadoop-test-1.2.1.jar LICENSE.txt srcc++ hadoop-ant-1.2.1.jar hadoop-tools-1.2.1.jar logs webappsCHANGES.txt hadoop-client-1.2.1.jar ivy NOTICE.txtconf hadoop-core-1.2.1.jar ivy.xml README.txtcontrib hadoop-examples-1.2.1.jar lib sbin
  20. zhangzhen@ubuntu:~/software/hadoop-1.2.1$ bin/hadoop dfs -put ../input in //把文件上传的hdfa中的in目录中，其实这个说法有误
  21. zhangzhen@ubuntu:~/software/hadoop-1.2.1$ bin/hadoop dfs -ls .in/*ls: Cannot access .in/*: No such file or directory.
  22. zhangzhen@ubuntu:~/software/hadoop-1.2.1$ bin/hadoop dfs -ls ./in/*
  23. -rw-r--r-- 1 zhangzhen supergroup 15 2014-03-22 10:45 /user/zhangzhen/in/test1.txt
  24. -rw-r--r-- 1 zhangzhen supergroup 22 2014-03-22 10:45 /user/zhangzhen/in/test2.txt


注意：Hadoop中是没有当前目录这个概念的。所以上传到hdfs中的文件，我们是不能通过cd命令、ls命令，查看目录中的文件。这里我们通过就是上面和下面命令查看hdfs中文件的方法。


在每个版本中，hadoop-examples-1.2.1.jar的位置不一样，在Hadoop1.2.1版本中，我们hadoop-examples-1.2.1.jar文件是在Hadoop目录中的，这里我们需要把这个hadoop-examples-1.2.1.jar拷贝到/bin 目录中。


执行：利用hadoop-examples-1.2.1.jar执行bin目录下in目录中的文件，并把结果写入到 put 的文件夹。




    

  1. <span style="font-family:Times New Roman;">
    2. 

  2. zhangzhen@ubuntu:~/software$ bin/hadoop jar hadoop-examples-1.2.1.jar wordcount in put
    3. 

  3. </span>
    4. 





查看输出的结果：




    

  1. <span style="font-family:Times New Roman;">
    2. 

  2. zhangzhen@ubuntu:~/software/hadoop-1.2.1$ bin/hadoop dfs -ls
    3. 

  3. Found 2 items
    4. 

  4. drwxr-xr-x   - zhangzhen supergroup          0 2014-03-22 10:45 /user/zhangzhen/in
    5. 

  5. drwxr-xr-x   - zhangzhen supergroup          0 2014-03-22 10:56 /user/zhangzhen/put
    6. 

  6. zhangzhen@ubuntu:~/software/hadoop-1.2.1$ bin/hadoop dfs -ls ./put
    7. 

  7. Found 3 items
    8. 

  8. -rw-r--r--   1 zhangzhen supergroup          0 2014-03-22 10:56 /user/zhangzhen/put/_SUCCESS
    9. 

  9. drwxr-xr-x   - zhangzhen supergroup          0 2014-03-22 10:56 /user/zhangzhen/put/_logs  目录
    10. 

  10. -rw-r--r--   1 zhangzhen supergroup         39 2014-03-22 10:56 /user/zhangzhen/put/part-r-00000   这是文件
    11. 

  11. zhangzhen@ubuntu:~/software/hadoop-1.2.1/hadoop dfs -cat ./put/*
    12. 

  12. I      1
    13. 

  13. You    1
    14. 

  14. am     1
    15. 

  15. are    1
    16. 

  16. not    1
    17. 

  17. zhangzhen    2
    18. 

  18. cat: File does not exist: /user/zhangzhen/put/_logs
    19. 

  19. zhangzhen@ubuntu:~/software/hadoop-1.2.1$
    20. 

  20. </span>
    21. 





上面的结果，就基本可以证明Hadoop搭建是没有问题的。执行hadoop-examples-1.2.1.jar程序，其实是把java程序编译打成一个jar文件，然后直接运行，就可以得到结果。其实这也是以后我们运行java程序的一个方法。把程序编译打包上传，然后运行。还有另一种方面，eclipse连接Hadoop，可以联机测试。两种方法各有优点，不再详述。


运行的程序，我们可以在Hadoop的安装目录中找到源文件，WourdCount.java源代码。




    

  1. <span style="font-family:Times New Roman;">
    2. 

  2. zhangzhen@ubuntu:~/software/hadoop-1.2.1/src/examples/org/apache/hadoop/examples$ pwd
    3. 

  3. /home/zhangzhen/software/hadoop-1.2.1/src/examples/org/apache/hadoop/examples
    4. 

  4. zhangzhen@ubuntu:~/software/hadoop-1.2.1/src/examples/org/apache/hadoop/examples$
    5. 

  5. </span>
    6. 





下面是把源代码拷到eclipse程序中，利用此代码（并未修改）测试一下实际的数据并得到结果。（注释是对上以一行的解释）




    

  1. <span style="font-family:Times New Roman;">
    2. 

  2. import java.io.IOException;
    3. 

  3. import java.util.StringTokenizer;
    4. 

  4. import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
    5. 

  5. import org.apache.hadoop.fs.Path;
    6. 

  6. import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
    7. 

  7. import org.apache.hadoop.io.Text;
    8. 

  8. import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
    9. 

  9. import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
    10. 

  10. import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
    11. 

  11. import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
    12. 

  12. import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
    13. 

  13. import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;
    14. 

  14. public class Wordcount {
    15. 

  15. public static class TokenizerMapper
    16. 

  16. extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{
    17. 

  17. //规定map中用到的数据类型，这里的Text相当于jdk中的String IntWritable相当于jdk的int类型，
    18. 

  18. //这样做的原因主要是为了hadoop的数据序化而做的。
    19. 

  19. private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
    20. 

  20. //声时一个IntWritable变量，作计数用，每出现一个key，给其一个value=1的值
    21. 

  21. private Text word = new Text();//用来暂存map输出中的key值，Text类型的
    22. 

  22. public void map(Object key, Text value, Context context
    23. 

  23. ) throws IOException, InterruptedException {
    24. 

  24. //这就是map函数，它是和Mapper抽象类中的相对应的，此处的Object key,Text value的类型和上边的Object,
    25. 

  25. //Text是相对应的，而且最好一样，不然的话，多数情况运行时会报错。
    26. 

  26. StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
    27. 

  27. //Hadoop读入的value是以行为单位的，其key为该行所对应的行号，因为我们要计算每个单词的数目，
    28. 

  28. //默认以空格作为间隔，故用StringTokenizer辅助做字符串的拆分，也可以用string.split("")来作。
    29. 

  29. while (itr.hasMoreTokens()) { //遍历一下每行字符串中的单词
    30. 

  30. word.set(itr.nextToken());  //出现一个单词就给它设成一个key并将其值设为1
    31. 

  31. context.write(word, one);   //输出设成的key/value值
    32. 

  32. //上面就是map打散的过程
    33. 

  33. }
    34. 

  34. }
    35. 

  35. }
    36. 

  36. public static class IntSumReducer
    37. 

  37. extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> {
    38. 

  38. //reduce的静态类，这里和Map中的作用是一样的，设定输入/输出的值的类型
    39. 

  39. private IntWritable result = new IntWritable();
    40. 

  40. public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,
    41. 

  41. Context context
    42. 

  42. ) throws IOException, InterruptedException {
    43. 

  43. int sum = 0;
    44. 

  44. for (IntWritable val : values) {
    45. 

  45. //由于map的打散，这里会得到如，{key,values}={"hello",{1,1,....}},这样的集合
    46. 

  46. sum += val.get();
    47. 

  47. //这里需要逐一将它们的value取出来予以相加，取得总的出现次数，即为汇和
    48. 

  48. }
    49. 

  49. result.set(sum);                  //将values的和取得，并设成result对应的值
    50. 

  50. context.write(key, result);
    51. 

  51. //此时的key即为map打散之后输出的key，没有变化，变化的时result,以前得到的是一个数字的集合，
    52. 

  52. //已经给算出和了，并做为key/value输出。
    53. 

  53. }
    54. 

  54. }
    55. 

  55. public static void main(String[] args) throws Exception {
    56. 

  56. Configuration conf = new Configuration();  //取得系统的参数
    57. 

  57. String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();
    58. 

  58. if (otherArgs.length != 2) {
    59. 

  59. //判断一下命令行输入路径/输出路径是否齐全，即是否为两个参数
    60. 

  60. System.err.println("Usage: wordcount <in> <out>");
    61. 

  61. System.exit(2);                           //若非两个参数，即退出
    62. 

  62. }
    63. 

  63. Job job = new Job(conf, "word count");
    64. 

  64. //此程序的执行，在hadoop看来是一个Job，故进行初始化job操作
    65. 

  65. job.setJarByClass(Wordcount.class);
    66. 

  66. //可以认为成，此程序要执行MyWordCount.class这个字节码文件
    67. 

  67. job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
    68. 

  68. //在这个job中，我用TokenizerMapper这个类的map函数
    69. 

  69. job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
    70. 

  70. job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
    71. 

  71. //在这个job中，我用IntSumReducer这个类的reduce函数
    72. 

  72. job.setOutputKeyClass(Text.class);
    73. 

  73. //在reduce的输出时，key的输出类型为Text
    74. 

  74. job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
    75. 

  75. //在reduce的输出时,value的输出类型为IntWritable
    76. 

  76. FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));
    77. 

  77. //初始化要计算word的文件的路径
    78. 

  78. FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));
    79. 

  79. //初始化要计算word的文件的之后的结果的输出路径
    80. 

  80. System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    81. 

  81. //提交job到hadoop上去执行了，意思是指如果这个job真正的执行完了则主函数退出了，若没有真正的执行完就退出了。
    82. 

  82. }
    83. 

  83. //参考：http://hi.baidu.com/erliang20088/item/ce550f2f088ff1ce0e37f930
    84. 

  84. }
    85. 

  85. </span>
    86. 





WourdCount程序中隐藏的秘密


1、具体流程：


1）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<key,value> 对，如下图。这一步由MapReduce框架自动完成，其中偏移量（即key值）包括了回车所占的字符数和Linux环境有关。


WordCount示例深度学习MapReduce过程


2）将分割好的<key,value>对交给用户定义的map方法进行处理，生成新的<key,value>对。


WordCount示例深度学习MapReduce过程


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


WordCount示例深度学习MapReduce过程


2、Map Task的整体流程：


可以概括为5个步骤：


1）Read：Map Task通过用户编写的RecordReader，从输入InputSplit中解析出一个个key/value。


2）Map：该阶段主要将解析出的key/value交给用户编写的map()函数处理，并产生一系列的key/value。


3）Collect：在用户编写的map()函数中，当数据处理完成后，一般会调用OutputCollector.collect()输入结果。在该函数内部，它会将生成的key/value分片（通过Partitioner），并写入一个环形内存缓冲区中。


4）Spill：即“溢写”，当环形缓冲区满后，MapReduce会将数据写到本地磁盘上，生成一个临时文件。将数据写入本地磁盘之前，先要对数据进行一次本地排序，并在必要时对数据进行合并，压缩等操作。


5）Combine：当所有数据处理完成后，Map Task对所有临时文件进行一次合并，以确保最终只会生成一个数据文件。


3、Reduce的整体流程：


可以概括为5个步骤：


1）Shuffle：也称Copy阶段。Reduce Task从各个Map Task上远程拷贝一片数据，并针对某一片数据，如果其大小超过一定阀值，则写到磁盘上，否则直接放到内存中。


2）Merge：在远程拷贝的同时，Reduce Task启动了两个后台线程对内存和磁盘上的文件进行合并，以防止内存使用过多或者磁盘上文件过多。


3）Sort：按照MapReduce语义，用户编写的reduce()函数输入数据是按key进行聚集的一组数据。为了将key相同的数据聚在一 起，Hadoop采用了基于排序的策略。由于各个Map Task已经实现了对自己的处理结果进行了局部排序，因此，Reduce Task只需对所有数据进行一次归并排序即可。


4）Reduce：在该阶段中，Reduce Task将每组数据依次交给用户编写的reduce()函数处理。


5）Write：reduce()函数将计算结果写到HDFS。


通过一些博客对WourdCount的介绍示例，总结Map、Reduce的整个过程。加上Thinking in BigDate（八）大数据Hadoop核心架构HDFS+MapReduce+Hbase+Hive内部机理详解所将的内容，大致把整个文件数据处理的过程梳理一遍。但是还有很多细节没有讲明。如：Spill、Combine、Shuffle的过程，Shuffle整个MapReduce的核心。接下来，我们更深入了解MapReduce的过程，更深入的了解，便于我们在以后在操作Hadoop集群的过程中，有利于系统调优，甚至修改Hadoop源代码。
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