假设你有上百G的数据，你要统计出这些数据中，含有某些你感兴趣的内容的数据的有多少条，你会怎么做？在硬件条件允许的情况下，用hadoop并行计算是一个不错的选择。
为了使本文得以清晰地说明，我们不妨假设如下的情况：
我们有100G的数据，分别保存在5个文件中，它们位于 /data/ 目录下。这5个数据文件的内容均为相同的格式，即，文件的内容大致如下：
ABCDSDFKJDKF kkk 2890876
SDKFJIEORUEW nnn 1231238
LSFKDFSSDRDE bbb 9234999
说明：每一行内容中，首先是一个12字节的字符串，然后是一个3字节的字符串，然后是一个7个数字组成的字符串。字符串之间是用空格分隔的。
我们的问题是：在这100G的数据中，请统计出第二项字符串为“kkk”和“nnn”的数据分别有多少条？
如果用一个非分布式的应用程序来计算这个问题，如果计算机硬件配置不够强劲的话，那么估计得算到天荒地老了。
而用hadoop来并行计算，一切都是那么简单。
下面，我们就来看看，如何用C++开发一个hadoop上的应用程序，来完成我们的任务。
尽管hadoop平台是用Java写的，但是它仍然支持用C++来开发应用程序，这里不讨论优劣对比，只是基于这样一个事实：有些人觉得用C++写更熟悉，所以我们才用C++写。
先说明：本文基于hadoop 0.20.2版本。
（1）首先我们需要知道map-reduce的基本原理，这里不说了。其次我们需要知道，在用C++编写hadoop应用程序时，需要包含三个头文件：
#include "Pipes.hh"
#include "TemplateFactory.hh"
#include "StringUtils.hh"
这三个文件在hadoop安装包的 “c++\Linux-amd64-64\include\” 或 “c++\Linux-i386-32\include\” 子目录下（根据你的操作系统是64位或32位，分别对应不同的目录）。
既然有头文件，就需要有对应的实现文件，或者动态/静态库，这里我用的是静态库 libhadooppipes.a 和 libhadooputils.a 。静态库是在Makefile中指定的，后面再说。这里特别提醒一下大家：如果你的hadoop集群不是只有一台服务器，那么如果你编译时使用了任何动态库的话，在运行的时候就要保证在别的hadoop服务器上也能找到相应的动态库，否则就会在hadoop JobTracker的详细信息中看到找不到动态库的错误提示。
（2）下面来看看程序：
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#include"Pipes.hh"#include"TemplateFactory.hh"#include"StringUtils.hh"class DataCountMap:public HadoopPipes::Mapper {
public:
DataCountMap(HadoopPipes::TaskContext&context){}
void map(HadoopPipes::MapContext&context) {
std::vector<std::string>words=HadoopUtils::splitString(context.getInputValue()," "); // 这里是分割字符串，如前文所述，每一行数据中的各项是以空格来分割的。分割的结果保存到了一个std::vector中
if("kkk"==words[1]) {
context.emit("kkk","1");
} else if("nnn"==words[1]) {
context.emit("nnn","1");
}
}
};class DataCountReduce:public HadoopPipes::Reducer {
public:
DataCountReduce(HadoopPipes::TaskContext&context){}
void reduce(HadoopPipes::ReduceContext&context)
{
int sum=0;
while(context.nextValue()) {
sum++;
}
context.emit(context.getInputKey(),HadoopUtils::toString(sum));
}
};int main(int argc,char*argv[])
{ return HadoopPipes::runTask(HadoopPipes::TemplateFactory<DataCountMap, DataCountReduce>());
} |
上面的程序挺简单的，只要你知道了map-reduce的基本原理。
一个map类，一个reduce类，一个执行任务的main函数。
map类对每一行数据进行拆分，当找到我们感兴趣的“kkk”或“nnn”时，就生成一条输出的记录（emit函数的作用）；recude类对map的数据进行汇总，这里只是简单地计数，所以每次+1。
（3）有了代码，我们接着就要编写相应的Makefile了。我的Makefile如下：
HADOOP_INSTALL = /usr/local/hadoop
INCLUDE_PATH = $(HADOOP_INSTALL)/src/c++/
CC = g++
CXXFLAGS = -Wall -g \
-I${INCLUDE_PATH}pipes/api/hadoop \
-I${INCLUDE_PATH}utils/api/hadoop
LDFLAGS = -ljvm -lhadooppipes -lhadooputils -lpthread
OBJECTS=dz_count.o
dz_count: $(OBJECTS)
$(CC) $(CXXFLAGS) -o $@ $(OBJECTS) $(LDFLAGS)
其中，HADOOP_INSTALL是你的hadoop安装路径，其余的 INCLUDE_PATH 等请对照你的目录做相应更改，最后生成的可执行程序名为dz_count。这里没有考虑release，因为仅作简单的说明用。
（4）有了代码和Makefile，就可以编译了。编译得到可执行程序dz_count。将其上传到hdfs中：
hadoop fs -put dz_count /my_dir/
其中 “/my_dir/” 是你在hdfs中的目录。
（5）下面就可以运行我们的hadoop程序了：
hadoop pipes -D hadoop.pipes.java.recordreader=true -D hadoop.pipes.java.recordwriter=true -input /data/ -output /my_dir/output -program /my_dir/dz_count
其中，-input /data/ 表明你的输入数据（即你的源数据）所处的hdfs目录为 /data/，-output /my_dir/output 表明你的输出文件目录为 /my_dir/output，“output” 这一级目录必须不存在（如果存在会报错），程序运行时会生成它。-program /my_dir/dz_count 表明你要运行的程序为 /my_dir/ 目录下的 dz_count 程序。
回车之后程序就开始执行，随后你可以在命令行下看到它的状态在更新，或者在hadoop JobTracker中也可以观察到程序的运行状态。
（6）等程序执行完后，如果任务没有失败的话，我们可以看到，你前面指定的hdfs输出目录 /my_dir/output 里生成了一个文件（假设其名为“part-00000”），我们就可以查看执行结果了：
hadoop fs -cat /my_dir/output/part-00000
输出结果形为：
kkk 178099387
nnn 678219805
表明第二项为“kkk”的数据行共有178099387条，而“nnn”则为678219805条。
顺便再说一点废话：
（1）如何中止一个hadoop任务？当你在命令行下提交了一个hadoop job后，就算你按Ctrl+C，也不能中止掉那个job，因为它已经被Jobtracker接管了。这时，你要用如下命令中止它：
hadoop job -kill Job_ID
其中，Job_ID就是你提交的job的ID，可以在Jobtracker中查看到。
（2）一些基本概念：
map-reduce过程中，在map时，hadoop会将输入的数据按一定的大小（例如100M，这个值是可以配置的）分为若干块来处理，一个块对应一个map类，也就是说，一个块只会执行map类的构造函数一次。而每一行记录则对应一个map()方法，也就是说，一行记录就会执行一次map()方法。因此，如果你有什么信息需要输出（例如std::cout）的话，就要注意了：如果在map()方法中输出，则当输入数据量很大时，可能就会输出太多的信息，如果可以在map的构造函数中输出的话，则输出的信息会少得多。
在reduce时，对map输出的同一个key，有一个reduce类，也就是说，无论你的同一个key有多少个value，在reduce的时候只要是同一个key，就会出现在同一个reduce类里，在这个类里的reduce方法中，你用 while (context.nextValue()) 循环可以遍历所有的value，这样就可以处理同一个key的N个value了。 正因为在默认情况下，相同key的记录会落到同一个reducer中，所以，当你的key的数量比你设置的reducer的数量要少的时候，就导致了某些reducer分配不到任何数据，最终输出的某些文件（part-r-xxxxx）是空文件。如果你设置的reducer数量要少于key的数量（这是最常见的情况），那么就会有多个key落入同一个reducer中被处理，但是，每一次reduce()方法被调用时，其中将只包含一个key，同一个reducer里的多个key就会导致reduce()方法被多次调用。
这样，我们就完成了一个完整的C++ hadoop分布式应用程序的编写。