Hadoop MapReduce JAVA API

第一部分：开始云计算之旅

第二部分：初识Hadoop

第三部分：Hadoop 环境安装部署

第四部分：Hadoop Shell 基本操作介绍

第五部分：Hadoop  分布式文件系统1

第五部分：Hadoop  分布式文件系统2

第五部分：Hadoop  分布式文件系统3

第六部分：MapReduce  开发1

第六部分：MapReduce  开发2

第七部分：Hadoop集群的安装

第一部分：Word Count 程序讲解

 

•编写一个MapReduce 程序的步骤

–编写一个Mapper类

–编写一个Reducer类

–编写一个Driver类（即Job），来将Mapper与Reducer类来进行组合。

 

 

java代码：

Mapper

public class WordMapper extends MapReduceBase implements
		Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
	private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
	private Text word = new Text();
	@Override
	public void map(LongWritable key, Text value,OutputCollector<Text, IntWritable> output, Reporter reporter)
			throws IOException {
		String line = value.toString();
		 for(String word : s.split("\\W+")){
                            if(word.length()>0){
 		        output.collect(new Text(word),new IntWritable(1));
  	                 }
                        }	
            }
}

java代码：

Reducer

public class WordReducer extends MapReduceBase implements
Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>{
	
	@Override
	public void reduce(Text key, Iterator<IntWritable> values,OutputCollector<Text, IntWritable> output, Reporter reporter)
			throws IOException {
		Int sum = 0;
		while (values.hasNext()) {
			sum += values.next().get()+sum;
		}
		output.collect(key, new IntWritable(sum));
	}

}

第二部分：Mapper API 介绍

•老版Mapper API

– org.apache.hadoop.mapred Interface Mapper<K1,V1,K2,V2>

 

•新版Mapper  API

– org.apache.hadoop.mapreduce Class Mapper<KEYIN,VALUEIN,KEYOUT,VALUEOUT>

 

第三部分：Reducer API 介绍

•老版 Reducer API

– org.apache.hadoop.mapred Interface Reducer<K2,V2,K3,V3>

 

•新版 Reducer API

– org.apache.hadoop.mapreduce Class Reducer<KEYIN,VALUEIN,KEYOUT,VALUEOUT>

 

第四部分：Job运行模式

•MapReduce程序可以以以下三种模式运行

–

–Local(Standalone) Mode：只有一个 Java 虚拟机在跑，完全没有分布式的成分。且不使用HDFS文件系统，而是使用本机的Linux文件系统。

–Pseudo-distributed Mode：在同一台机器上启动独立数个 JVM 进程，每一个hadoop daemon运行在一个单独的JVM进程中，进行“伪分布式”操作。

–Fully-distributed Mode：真正的可以运行于多台机器上的分布式模式。其中， Standalone mode 使用local filesystem 以及 local MapReducer job runner， Distributed mode 使用HDFS 以及 MapReduce daemons

 

•对应的配置文件 conf/core-site.xml：

    为Hadoop设定默认的文件系统

 

 <configuration>

  <property>

         <name> fs.default.name </name>

         <value>       VALUE      </value>

</property>

</configuration>

 

Standalone mode:    VALUE=file:///

Pseudo-distributed mode: VALUE=hdfs://localhost:9000

Fully-Distributed mode：   VALUE=hdfs://namenode

•对应的配置文件 conf/mapred-site.xml

<configuration>

 <property>

     <name> mapred.job.tracker </name>

      <value>            VALUE         </value>

 </property>

</configuration>

 

Standalone mode:          VALUE=local

Pseudo-distributed mode: VALUE=localhost:9001

Fully-Distributed mode：   VALUE=jobtracker:9001

HDFS client使用这个属性来决定NameNode的位置，这样HDFS client就可以连接到该NameNode.

第五部分：集群上运行Word Count

•打包

•启动

•MapReduce网络用户界面

•获取结果

•调试作业

 

 

•打包

步骤

在项目上，选择[File]=>Export，导出项目为一个jar包

•启动

– 步骤

hadoop jar yourjar.jar mainClassName  -conf inputfolder outputfolder

 

•MapReduce网络用户界面

– url

        http://localhost:50030/

•获取结果

–Hadoop fs –ls outputfolder

•调试作业

–加入传统的Log输出

–使用Reporter 来做错误源的输出比对

第六部分：Mapreduce 工作流

•如何将问题分解成MapReduce作业 

 –复杂的需求

  •在Word Count 程序中，求出单词出现频率的总和

  •单词中包含大写字母H的则转换为小写

  •在Word Count 程序中，求出单词出现频率的总和与单词的个数

•运行独立的作业

  –假设有Job1，Job2，需要运行

   •如果作业是线性的

      JobClinet.runjob(conf1)

      JobClinet.runjob(conf2)

   •如果更负责的是环形的

  –

  –可以通过Hadoop自带的JobControl来运行

 

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