Hadoop中MapReduce的一些关键词理解

 

 Map-Reduce几个输入格式的理解：

1 当执行hadoop任务的时候FileInputFormat会得到一个文件夹的路径（需要分析的文件在这个路径中，hadoop默认不会读取子目录）

2 把这些文件进行分片（input split），分片的个数决定Map执行对象的个数，Map越多消耗资源越多

（文件越大，速度越快原因：hdfs有个默认的块大小，一个文件小于默认值，则分为一片如果，文件大小大于默认值，根据块大小进行分块）

3 setInputFormat 设定输入文件内容的分隔格式。

4 几种文件内容格式分隔

 

输入格式	描述	键	值
TextInputFormat	默认格式，读取文件的行	行的字节偏移量	行的内容
KeyValueInputFormat	把行解析为键值对	第一个tab字符前的所有字符	行剩下的内容
SequenceFileInputFormat	Hadoop定义的高性能二进制格式	用户自定义	用户自定义
SequenceFileAsTextInputFormat	是SequenceFileInputFormat的变体，它将键和值转换为Text对象。转换的时候会调用键和值的toString方法。这个格式可以是顺序文件作为流操作的输入。
SequenceFileAsBinaryInputFormat	SequenceFileAsBinaryInputFormat是SequenceFileInputFormat的另一种变体，它将顺序文件的键和值作为二进制对象，它们被封装为BytesWritable对象，因而应用程序可以任意地将这些字节数组解释为他们想要的类型。
DBInputForma	DBInputForma是一个使用JDBC并且从关系数据库中读取数据的一种输入格式。由于它没有任何碎片技术，所以在访问数据库的时候必须非常小心，太多的mapper可能会事数据库受不了。因此DBInputFormat最好在加载小量数据集的时候用。 <!--[if !supportLineBreakNewLine]--> <!--[endif]-->

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

二 、几个关键字的理解

 1 输入块（inputSplit）： 即2中提到的分片 ，它决定了执行速度

 2 记录读取器（RecordReader）：定义了如何加载数据，并把数据转换为Mapper能够使用的key/value值，它会根据FileInputFormat将数据进行分隔然后传到Map中

 3 Mapper ：每个Mapper实例在单独的进程中执行并初始化，不同map之间不能通信，使得mapper不受其他maper任务影响。

 4 combiner :将相同的key进行合并，value整合成集合，传送给reduce 

 5 partition& shuffle 

   shuffle: 将map数据输出到reduce的过程

    partition：是reduce的输入分片，相同的key包含一个集合的值，这个key和value在什么位置是有这个决定的，默认的分类器是基于哈希的

 6 排序和规约（还不知道具体作用）

 7 输出：

  part-nnnnn，nnnnn是关联到某个reduce任务的partition的id 

输出格式	描述
TextOutputFormat	默认的输出格式， 以 "key \t value" 的方式输出行
SequenceFileOutputFormat	输出二进制文件，适合于读取为子MapReduce作业的输入
NullOutputFormat	忽略收到的数据，即不做输出
SequenceFileAsBinaryOutputFormat	与SequenceFileAsBinaryInputFormat相对应，它将键/值对当作二进制数据写入一个顺序文件
MapFileOutputFormat	MapFileOutputFormat将结果写入一个MapFile中。MapFile中的键必须是排序的，所以在reducer中必须保证输出的键有序。

 

  7 Hadoop提供了一些OutputFormat实例用于写入文件，基本的（默认的）实例是TextOutputFormat，它会以一行一个键值对的方式把数据写入一个文本文件里。这样后面的MapReduce任务就可以通过KeyValueInputFormat类简单的重新读取所需的输入数据了，而且也适合于人的阅读。还有一个更适合于在MapReduce作业间使用的中间格式，那就是SequenceFileOutputFormat，它可以快速的序列化任意的数据类型到文件中，而对应SequenceFileInputFormat则会把文件反序列化为相同的类型并提交为下一个Mapper的输入数据，方式和前一个Reducer的生成方式一样。NullOutputFormat不会生成输出文件并丢弃任何通过OutputCollector传递给它的键值对，如果你在要reduce()方法中显式的写你自己的输出文件并且不想Hadoop框架输出额外的空输出文件，那这个类是很有用的。

　　RecordWriter：这个跟InputFormat中通过RecordReader读取单个记录的实现很相似，OutputFormat类是RecordWriter对象的工厂方法，用来把单个的记录写到文件中，就像是OuputFormat直接写入的一样。

　　Reducer输出的文件会留在HDFS上供你的其它应用使用，比如另外一个MapReduce作业，或一个给人工检查的单独程序。