hadoop之MapReduce

一个与Hadoop开发相关的知识点是MapReduce。MapReduce是一种分布式处理模型，可用于大规模数据集的处理和计算，在Hadoop中被广泛应用。在本文中，我将详细介绍什么是MapReduce，如何实现和使用它，并提供代码示例以加深您对该技术的理解。

什么是MapReduce？

MapReduce是一种运行在分布式系统上的并行分析框架，主要用于大型数据集的处理和计算。它的核心思想是将任务分为两个部分：Map和Reduce。

Map阶段中，数据会被分成多个小块，每个小块被发送到不同的计算机节点上进行计算。这些计算机节点将输出结果存储在哈希表中，并通过网络传回给Master节点。Reduce阶段构建了一个全局哈希表，以收集来自所有Mapper节点的结果键值对。然后它执行聚合操作，最终生成结果并将其写入目标文件或输出流。

Map和Reduce函数都非常简单，通常只有几十行代码。但是，通过组合这些功能，可以实现高性能、可扩展和可靠的数据处理和分析任务。当然，Hadoop以及其他一些大数据工具（如Hive、Pig和Spark）已经在MapReduce基础上提供了许多高级编程接口和工具，以方便开发人员实现各种复杂的数据分析需求。

如何使用MapReduce？

在Hadoop中，您需要设计并实现Java类来实现Map和Reduce函数。以下是一个简单的代码示例，展示了如何使用MapReduce计算一组文档中所有单词出现次数的总和：

Map类

publicstaticclassWordCountMapperextendsMapper{privatefinalstaticIntWritableone=newIntWritable(1);privateTextword=newText;publicvoidmap(LongWritablekey,Textvalue,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{Stringline=value.toString;StringTokenizertokenizer=newStringTokenizer(line);while(tokenizer.hasMoreTokens){word.set(tokenizer.nextToken.toLowerCase);context.write(word,one);}}}

在这个Map函数中，每一行文本会被切割成单个单词，并将它们用小写字母标准化。对于每个单词，我们都会新建一个键值对，其中键是文本单词，而值则始终为1。

Reduce类

publicstaticclassWordCountReducerextendsReducer{privateIntWritableresult=newIntWritable;publicvoidreduce(Textkey,Iterablevalues,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{intsum=0;for(IntWritableval:values){sum+=val.get;}result.set(sum);context.write(key,result);}}

在Reduce函数中，每个键值对的键将是一个独特的单词，各自对应着若干个整数值。这个函数使用一个运行总数计算每个单词的出现次数。

驱动程序

最后可编写驱动程序来启动MapReduce作业并指定输入/输出：

publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{Configurationconf=newConfiguration;Jobjob=Job.getInstance(conf,"wordcount");job.setJarByClass(WordCount.class);job.setMapperClass(WordCountMapper.class);job.setCombinerClass(WordCountReducer.class);job.setReducerClass(WordCountReducer.class);job.setOutputKeyClass(Text.class);job.setOutputValueClass(IntWritable.class);FileInputFormat.addInputPath(job,newPath(args[0]));FileOutputFormat.setOutputPath(job,newPath(args[1]));System.exit(job.waitForCompletion(true)?0:1);}