package org.apache.hadoop.examples;
import java.io.IOException;
import java.math.BigDecimal;
import java.util.Iterator;
import org.apache.hadoop.conf.Configured;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.BooleanWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.SequenceFile;
import org.apache.hadoop.io.Writable;
import org.apache.hadoop.io.WritableComparable;
import org.apache.hadoop.io.SequenceFile.CompressionType;
import org.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapred.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapred.JobClient;
import org.apache.hadoop.mapred.JobConf;
import org.apache.hadoop.mapred.MapReduceBase;
import org.apache.hadoop.mapred.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapred.OutputCollector;
import org.apache.hadoop.mapred.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapred.Reporter;
import org.apache.hadoop.mapred.SequenceFileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapred.SequenceFileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.util.Tool;
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;
/**hadoop的map/reduce程序例子程序,演示用准蒙特-卡洛方法估算PI
的值。这是欧洲最早计算PI的方法。
在一个单位矩形中,内切一个圆。
往给矩形内投任意次针,记下针在圆内的次数,和投的总次数。
当数据足够多的时候,圆内的次数约等于圆的面积,总次数
约等于单位矩形的面积,在园内次数/总次数=园面积/单位矩形面积=(PI/4)/1
所以PI大概等于4*(园内次数/总次数)
* A Map-reduce program to estimate the value of Pi
* using quasi-Monte Carlo method.
*
* Mapper:
* Generate points in a unit square
* and then count points inside/outside of the inscribed circle of the square.
*
* Reducer:
* Accumulate points inside/outside results from the mappers.
*
* Let numTotal = numInside + numOutside.
* The fraction numInside/numTotal is a rational approximation of
* the value (Area of the circle)/(Area of the square),
* where the area of the inscribed circle is Pi/4
* and the area of unit square is 1.
* Then, Pi is estimated value to be 4(numInside/numTotal).
*/
public class PiEstimator extends Configured implements Tool {
/** tmp directory for input/output */
static private final Path TMP_DIR = new Path(
PiEstimator.class.getSimpleName() + "_TMP_3_141592654");
/** 二维哈尔顿序列的类,哈尔顿序列常常用来产生空间点,因为这个序列的数看上去想随机的。可以用任意一个素数做基数,来生成一系列的的序列。比如说以2的基数,产生的哈尔顿序列是:1/2, 1/4, 3/4, 1/8, 5/8, 3/8, 7/8, 1/16, 9/16。
实现的伪代码如下:
FUNCTION (index, base)
BEGIN
result = 0;
f = 1 / base;
i = index;
WHILE (i > 0)
BEGIN
result = result + f * (i % base);
i = FLOOR(i / base);
f = f / base;
END
RETURN result;
END
2-dimensional Halton sequence {H(i)},
* where H(i) is a 2-dimensional point and i >= 1 is the index.
* Halton sequence is used to generate sample points for Pi estimation.
*/
private static class HaltonSequence {
/** Bases */
static final int[] P = {2, 3};
/** Maximum number of digits allowed */
static final int[] K = {63, 40};
private long index;
private double[] x;
private double[][] q;
private int[][] d;
/** Initialize to H(startindex),
* so the sequence begins with H(startindex+1).
*/
HaltonSequence(long startindex) {
index = startindex;
x = new double[K.length];
q = new double[K.length][];
d = new int[K.length][];
for(int i = 0; i < K.length; i++) {
q[i] = new double[K[i]];
d[i] = new int[K[i]];
}
for(int i = 0; i < K.length; i++) {
long k = index;
x[i] = 0;
for(int j = 0; j < K[i]; j++) {
q[i][j] = (j == 0? 1.0: q[i][j-1])/P[i];
d[i][j] = (int)(k % P[i]);
k = (k - d[i][j])/P[i];
x[i] += d[i][j] * q[i][j];
}
}
}
/**
生成下一个随机点 Compute next point.
* Assume the current point is H(index).
* Compute H(index+1).
*
* @return a 2-dimensional point with coordinates in [0,1)^2
*/
double[] nextPoint() {
index++;
for(int i = 0; i < K.length; i++) {
for(int j = 0; j < K[i]; j++) {
d[i][j]++;
x[i] += q[i][j];
if (d[i][j] < P[i]) {
break;
}
d[i][j] = 0;
x[i] -= (j == 0? 1.0: q[i][j-1]);
}
}
return x;
}
}
/**mapper类
输入是offset从0开始的序列的序号,size 是每个map处理的点的大小
输出 true(圆内),数目;false(圆外),数目
* Mapper class for Pi estimation.
* Generate points in a unit square
* and then count points inside/outside of the inscribed circle of the square.
*/
public static class PiMapper extends MapReduceBase
implements Mapper<LongWritable, LongWritable, BooleanWritable, LongWritable> {
/** Map method.
* @param offset samples starting from the (offset+1)th sample.
* @param size the number of samples for this map
* @param out output {ture->numInside, false->numOutside}
* @param reporter
*/
public void map(LongWritable offset,
LongWritable size,
OutputCollector<BooleanWritable, LongWritable> out,
Reporter reporter) throws IOException {
final HaltonSequence haltonsequence = new HaltonSequence(offset.get());
long numInside = 0L;
long numOutside = 0L;
for(long i = 0; i < size.get(); ) {
//generate points in a unit square
final double[] point = haltonsequence.nextPoint();
//判断点是否在圆内,并且对在圆内情况和圆外情况计数count points inside/outside of the inscribed circle of the square
final double x = point[0] - 0.5;
final double y = point[1] - 0.5;
if (x*x + y*y > 0.25) {
numOutside++;
} else {
numInside++;
}
//report status
i++;
if (i % 1000 == 0) {
reporter.setStatus("Generated " + i + " samples.");
}
}
//output map results
out.collect(new BooleanWritable(true), new LongWritable(numInside));
out.collect(new BooleanWritable(false), new LongWritable(numOutside));
}
}
/**reducer类
* Reducer class for Pi estimation.
* Accumulate points inside/outside results from the mappers.
*/
public static class PiReducer extends MapReduceBase
implements Reducer<BooleanWritable, LongWritable, WritableComparable<?>, Writable> {
private long numInside = 0; //公共变量
private long numOutside = 0;//公共变量
private JobConf conf; //configuration for accessing the file system
/**保存job做公共变量,为了方便close方法调用。
Store job configuration. */
@Override
public void configure(JobConf job) {
conf = job;
}
/**统计map的总的圆内数目和园外数目
* Accumulate number of points inside/outside results from the mappers.
* @param isInside Is the points inside?
* @param values An iterator to a list of point counts
* @param output dummy, not used here.
* @param reporter
*/
public void reduce(BooleanWritable isInside,
Iterator<LongWritable> values,
OutputCollector<WritableComparable<?>, Writable> output,
Reporter reporter) throws IOException {
if (isInside.get()) {
for(; values.hasNext(); numInside += values.next().get());
} else {
for(; values.hasNext(); numOutside += values.next().get());
}
}
/**job结束,把圆内数目和圆外数目写到一个文件里
* Reduce task done, write output to a file.
*/
@Override
public void close() throws IOException {
//write output to a file
Path outDir = new Path(TMP_DIR, "out");
Path outFile = new Path(outDir, "reduce-out");
FileSystem fileSys = FileSystem.get(conf);
SequenceFile.Writer writer = SequenceFile.createWriter(fileSys, conf,
outFile, LongWritable.class, LongWritable.class,
CompressionType.NONE);
writer.append(new LongWritable(numInside), new LongWritable(numOutside));
writer.close();
}
}
/**
* Run a map/reduce job for estimating Pi.
*
* @return the estimated value of Pi
*/
public static BigDecimal estimate(int numMaps, long numPoints, JobConf jobConf
) throws IOException {
//setup job conf
jobConf.setJobName(PiEstimator.class.getSimpleName());
//设置job的名字
jobConf.setInputFormat(SequenceFileInputFormat.class);
//设置输入格式二进制格式SequenceFileInputFormat
jobConf.setOutputKeyClass(BooleanWritable.class);//设置map输出key类型
jobConf.setOutputValueClass(LongWritable.class);//设置map输出value类型
jobConf.setOutputFormat(SequenceFileOutputFormat.class);
//设置输出文件是二进制类型SequenceFileOutputFormat
jobConf.setMapperClass(PiMapper.class);//设置map类
jobConf.setNumMapTasks(numMaps);//设置map的数目
jobConf.setReducerClass(PiReducer.class);//设置reduce的类
jobConf.setNumReduceTasks(1);//设置只有一个reduce,不然没法做总的数据统计
// turn off speculative execution, because DFS doesn't handle
// multiple writers to the same file.
jobConf.setSpeculativeExecution(false);
//关闭speculative execution属性,因为DFS不能处理多个writers操作同一一个文件
//setup input/output directories建立输入输出目录
final Path inDir = new Path(TMP_DIR, "in");
final Path outDir = new Path(TMP_DIR, "out");
FileInputFormat.setInputPaths(jobConf, inDir);
FileOutputFormat.setOutputPath(jobConf, outDir);
final FileSystem fs = FileSystem.get(jobConf);
if (fs.exists(TMP_DIR)) {
throw new IOException("Tmp directory " + fs.makeQualified(TMP_DIR)
+ " already exists. Please remove it first.");
}
if (!fs.mkdirs(inDir)) {
throw new IOException("Cannot create input directory " + inDir);
}
/*创建numMaps个文件,文件名是part+ i ,内容之有一个(key,value)对分别是(offset ,size)*/
try {
//generate an input file for each map task
for(int i=0; i < numMaps; ++i) {
final Path file = new Path(inDir, "part"+i);
final LongWritable offset = new LongWritable(i * numPoints);
final LongWritable size = new LongWritable(numPoints);
final SequenceFile.Writer writer = SequenceFile.createWriter(
fs, jobConf, file,
LongWritable.class, LongWritable.class, CompressionType.NONE);
try {
writer.append(offset, size);
} finally {
writer.close();
}
System.out.println("Wrote input for Map #"+i);
}
//start a map/reduce job
System.out.println("Starting Job");
final long startTime = System.currentTimeMillis();
JobClient.runJob(jobConf);
final double duration = (System.currentTimeMillis() - startTime)/1000.0;
System.out.println("Job Finished in " + duration + " seconds");
/*从输出结果文件reduce-out中读取结果圆内数目和圆外数目*/
//read outputs
Path inFile = new Path(outDir, "reduce-out");
LongWritable numInside = new LongWritable();
LongWritable numOutside = new LongWritable();
SequenceFile.Reader reader = new SequenceFile.Reader(fs, inFile, jobConf);
try {
reader.next(numInside, numOutside);
} finally {
reader.close();
}
//算出PI的值:于4*(园内次数/总次数) compute estimated value
return BigDecimal.valueOf(4).setScale(20)
.multiply(BigDecimal.valueOf(numInside.get()))
.divide(BigDecimal.valueOf(numMaps))
.divide(BigDecimal.valueOf(numPoints));
} finally {
fs.delete(TMP_DIR, true);//删除临时目录
}
}
/**
* Parse arguments and then runs a map/reduce job.
* Print output in standard out.
*
* @return a non-zero if there is an error. Otherwise, return 0.
*/
public int run(String[] args) throws Exception {
if (args.length != 2) {
System.err.println("Usage: "+getClass().getName()+" <nMaps> <nSamples>");
ToolRunner.printGenericCommandUsage(System.err);
return -1;
}
final int nMaps = Integer.parseInt(args[0]);
final long nSamples = Long.parseLong(args[1]);
System.out.println("Number of Maps = " + nMaps);
System.out.println("Samples per Map = " + nSamples);
final JobConf jobConf = new JobConf(getConf(), getClass());
System.out.println("Estimated value of Pi is "
+ estimate(nMaps, nSamples, jobConf));
return 0;
}
/**
* main method for running it as a stand alone command.
*/
public static void main(String[] argv) throws Exception {
System.exit(ToolRunner.run(null, new PiEstimator(), argv));
}
}
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