Hadoop in Action简单笔记（一）

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第一部分 Hadoop 分布式的编程框架

第一章 Hadoop 简介
1、philosophy： move-code-to-data，适合数据密集性应用。
2、SQL database VS Hadoop:
   1) SCALE-OUT INSTEAD VS SCALE-UP
   2) Key/value对 VS 关系表：无结构、半结构数据 VS 结构化的数据
   3）函数式编程（MapReduce) VS 声明式编程（SQL）：hive can map the sql to the job
   4)离线批处理 VS 在线事务处理
3、理解MapReduce
  1）2个阶段：
       map：转换+过滤数据： <k1, v1> -> list(<k2, v2>)
       reduce：<k2, list(v2)> -> list(<k3, v3>)
       map和reduce之间按照key进行group，hadoop负责处理、只需要写map和reduce程序
  2）word count 例子


第二章 Starting Hadoop
1、Blocks of Hadoop:
  NameNode: Master, bookkeeper of the HDFS，keeps track of how your fi les are broken down into file blocks, which nodes store those blocks, and the overall health of the distributed filesystem
  内存、I/O密集型。单点，但SNN可以作为master的备用

  DataNode: Slave of the HDFS, 存储数据的节点、冗余备份、向NameNode报告本地数据的变化。
 
  Secondary NameNode（SNN）：作为master的备用节点、获得NameNode的HDFS元数据的快照、集群的配置
 
  JobTracker：分配提供的job成为多个task，监控各个task，检测各个task的心跳，重启动失败的任务。计算中的master
 
  TaskTracker：负责执行JobTracker分配的单个任务，像JobTracker发送心跳信息。每个DN节点一个TaskTracker，但它可以创建多个jvm实例，并行的处理多个map和reduce的任务。
  计算中的slave

2、安装Hadoop
三种模式： Local (standalone) mode、Pseudo-distributed mode、Fully distributed mode

3、Web-based cluster UI查看节点和job的信息


第三章 Hadoop各个组件
这章主要从程序员的角度介绍了Hadoop的计算框架。
3.1 在HDFS文件系统下工作
HDFS是为分布式计算框架设计的大规模的分布式数据处理而设计的。
Hadoop shell提供了很多类似Unix的命令行工具，是HDFS系统的主要接口。
Hadoop也提供了HDFS的编程接口。

3.1.1基本的文件命令
基本形式： hadoop fs -cmd <args>
hadoop fs -ls
hadoop fs -lsr #相当于linux 的ls -r
hadoop fs -put example.txt . #将example.txt从本地文件系统copy到HDFS上。
hadoop fs -get example.txt . #从HDFS将example get到本地
hadoop fs -cat example.txt  #相当于linux的cat
hadoop fs -tail example.txt #linux tail
可以结合Unix管道：
hadoop fs -cat example.txt | head -n 10
hadoop fs -rm example.txt #linux rm
查看帮助，比如ls的帮助：
hadoop fs -help ls

可以使用URI来制定精确的文件和目录位置：
hadoop fs -cat hdfs://localhost:9000/user/chunk/example.txt
如果处理本地文件系统，那么可以通过配置fs.default.name来配置默认的file://scheme部分。

<property>
<name>fs.default.name</name>
<value>hdfs://localhost:9000</value>
</property>

这样就可以直接hadoop fs -cat /user/chunk/example.txt

3.1.2编程的方式读写HDFS
Java编程方式操作HDFS，主要在org.apache.hadoop.fs包下面。Hadoop文件操作主要包括：
打开、读、写、关闭，不仅可以操作HDFS，也可以操作本地普通的文件系统。

FileSystem：是文件系统的交互的一个抽象类，有很多具体的子类来处理HDFS和本地文件系统。可以使用:FileSystem.get(Configuration conf)这个工厂来创建期望的实例。
Configuration：只有key/value配置参数的类。默认的配置是基于HDFS系统的资源配置的。

Configuration conf = new Configuration();
FileSystem hdfs = FileSystem.get(conf);

FileSystem.getLocal(Configuration conf)可以创建一个针对本地的文件系统。

Path: 文件和目录的名字
FileStatus: 文件和目录的元数据信息

FileSystem local = FileSystem.getLocal(conf);
Path inputDir = new Path(args[0]);
FileStatus[] inputFiles = local.listStatus(inputDir);

FSDataInputStream:

FSDataInputStream in = local.open(inputFiles[i].getPath());
byte buffer[] = new byte[256];
int bytesRead = 0;
while( (bytesRead = in.read(buffer)) > 0 ){
//...
}
in.close();

FSDataInputStream是java DataInputStream的子类，支持随机访问.

FSDataOutputStream:与FSDataInputStream相对应的输出流:

Path hdfsFile = new Path(args[1]);
FSDataOutputStream out = hdfs.create(hdfsFile);
out.write(buffer,o,bytesRead);
out.close();

3.2 一个MapReduce程序剖析
Map Reduce数据流：


3.2.1 Hadoop数据类型
MapReduce的key,value不能是普通的class，它需要key/value实现序列化的方法，
key还需要具有可比较性。所以MapReduce对基本类型进行了封装。
一般key/value会实现WritableComparable<T>接口，value会Writable接口。
Hadoop预定义了一些对基本类型封装的类型：BooleanWritable,ByteWritable,
DoubleWritable,FloatWritable,IntWritable,LongWritable,Text,NullWritable。
你可以自己定义类型，实现Writable或者WritableComparable接口。

3.2.2 Mapper
作为一个Mapper，一般实现了Mapper接口并且继承了MapReduceBase类。MapReduceBase从名字可以看出，作为Mapper和Reducer的基类。
有两个方法作为构造和析构：
void configure(JobConf job) 在数据处理之前调用，加载配置项
void close() 在map任务结束调用，进行资源回收，比如数据库连接、打开文件关闭。

Mapper接口负责数据处理阶段，他有一个map方法,来处理key/value对：

void map(K1 key, V1 value, OutputCollector<K2,V2> output,Reporter reporter)
throws IOException

这个方法给定输入(k1,v1)得到list(k2,v2)
OutputCollector接受mapper过程的结果，Reporter记录了任务进度的相关信息。
Hadoop预定义了一些Mapper:
IdentityMapper<K,V>: 实现了Mapper<K,V,K,V> 将输入直接映射为输出
InverseMapper<K,V>:实现了Mapper<K,V,V,K> 逆置key/value对
RegexMapper<K>: 实现了Mapper<K,Text,Text,LongWritable>,对匹配的项生成(match,1)对
TokenCount<K>: 实现了Mapper<K,Text,Text,LongWritable>,生成(token,1)对

3.2.3 Reducer
Reducer和Mapper一样都继承了MapReduceBase类，同时还实现了Reducer接口，它包含了
单个方法：

void reduce(K2 key,Iterator<V2> values,OutputCollector<K3,V3> output,
 Reporter reporter) throws IOException

Reducer接受到各个mapper的输出，将key/value对按照key进行排序然后按照key进行分组。
然后调用reduce函数。OutputCollection接收reduce过程的输出，并将输出写入文件中。
Reporter记录了reducer任务的进度的额外信息。

Hadoop默认实现了一些Reducer：
IdentityReducer<K,V>：实现了Reducer<K,V,K,V> 将输入直接映射为输出。
LongSumReducer<K>: 实现了Reducer<K,LongWritable,K,LongWritable>，计算出一个key所有value的和。

3.2.4 划分--将Mapper的输出重定向
一个常见的误解是，MapReduce程序只有一个Reducer。
有多个Reducer就需要将mapper的输出正确的发送的某个Reducer上。默认的是将key进行hash
然后决定输出到哪个Reducer上，Hadoop提供了HashPartitioner类。
有时候我们需要自定义Partitioner，需要实现configure() 和
getPartition()方法，configure根据hadoop job的配置来配置partitioner，
getPartition返回分配到的reducer的号，大小从0到reducer数。

比如分析航线信息，计算从离开飞机场乘客的数量。

引用

(San Francisco, Los Angeles) Chuck Lam
(San Francisco, Dallas) James Warren
...

我们实现EdgePartitioner:

public class EdgePartitioner implements Partitioner<Edge, Writable>
{
@Override
public int getPartition(Edge key, Writable value, int numPartitions)
{
return new Long(key.getDepartureNode()).hashCode() % numPartitions;
}
@Override
public void confi gure(JobConf conf) { }
}

3.2.5 组合--本地reducer
很多MapReducer程序，在分发mapper结果之前希望进行一次本地的Reducer操作。
比如WordCount的例子，如果一个job处理一个文档包含 the 574词，存储和shuffle (the,574)一次要比多次(the,1)要高效。

3.2.6 Word Counting和预定义的Mapper和Reducer类
使用hadoop预定义的TokenCountMapper和LongSummReducer类重写r了WordCount例子。

3.3 读和写
MapReduce需要读取输入的数据，写输出的数据，所以文件的格式需要关注。hadoop提供了
灵活的处理各种数据格式的方法。
每个split大小要合适，既要足够小，提供并行处理能力，又不能太小，以至于启动和停止的时间占了大部分。
Hadoop的FSDataInputStream具有随机读的能力，所以能够有效的定位到文件split的位置。

Hadoop提供一些数据格式，你还可以自定义格式。

3.3.1 输入格式：
InputFormat接口：所有的实现输入文件split up供hadoop读取实现的接口。

TextInputFormat: 默认的InputFormat实现类。这对于没有定义key的，但是想一行一行处理的数据来说非常有用。每一行一条记录
key: 当前行的byte offset, LongWritable
value：当前行,Text。

KeyValueTextInputFormat: 每行一条记录，第一个分隔符将一行分开，
key： 分割符之前的部分，Text
value: 分割符之后的部分,Text

SequenceFileInputFormat<K,V>: 一种对于一个MapReduce job是另一个MapReduce输入的一种优化的格式：
key: K用户定义
value: V用户自定义

NLineInputFormat: 和TextInputFormat类似，每个split保证含有N行，mapred.line.input.format.linespermap属性，默认是1，设置了N
key: LongWritable
value: Text

你可以在配置输入使用的格式：
conf.setInputFormat(KeyValueTextInputFormat.class);

创建自定义的输入格式：
有时候hadoop提供的标准的几个输入格式不能满足要求，需要自定义。InputFormat接口
包含了两个方法：

public interface InputFormat<K,V>{
  InputSplit[] getSplits(JobConf job, int numSplits) throws IOException;
  RecordReader<K,V> getRecordReader(InputSplit split,
                                    JobConf job,
                                    Reporter reporter) throws IOException;
}

这两个方法提供的功能：
1.将输入数据分成输入的split，每一个map任务处理一个split
2.提供迭代给定split的每个记录的能力，并且能够将每个记录解析成预定义类型的key和value。

一般继承FileInputFormat，它实现了getSplits方法，但没有实现getRecordReader,FileInputFormat还提供了一些protected的方法，供子类覆写。
比如isSplitable(FileSystem fs, Path filename)，它检查是否可以将一个文件分块。
有些压缩文件和其他的文件需要将一个文件视为原子记录，那么可以覆写，返回false。

使用了FileInputFormat之后，需要关注的就是自定义RecordReader:

public interface RecordReader<K,V>{
  boolean next(K key, V value) throws IOException;

  K createKey();
  V createValue();
  long getPos() throws IOException;
  void close() throws IOException;
  float getProgress() throws IOException;
}

Hadoop有一些实现好的RecordReader，比如LineRecordReader<LongWritable,Text>
它在TextInputFormat被使用，KeyValueLineRecordReader在KeyValueTextInputFormat被使用。

3.3.2 输出格式。
和InputFormat对应，输出有OutputFormat类，输出没有splits，每个reducer写入自己的文件。
Hadoop提供了一些预定义的输出格式实现，可以通过JobConf的setOutputFormat来指定。
TextOutputFormat<K,V> 将每个记录写成一行，key和value用\t分割，可以在mapred.textoutputformat.separator中指定分隔符。
SequenceFileOutputFormat<K,V> 将key/value写入hadoop的sequence 文件格式。和
SequenceFileInputFormat对应。

NullOutputFormat<K,V> 不输出。

评论

1 楼 532870393 2018-05-04  

请问下，这本书是基于Hadoop1还是Hadoop2？