MapReduce词频统计【自定义复杂类型、自定义Partitioner、NullWritable使用介绍】

MapReduce词频统计【自定义复杂类型、自定义Partitioner、NullWritable使用介绍】
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一、MapReduce1.0运行模型

 

二、MapReduce编程模型之执行步骤 

1、准备map处理的输入数据

2、交给Mapper进行处理

3、Shuffle【规则可以自己控制】

4、Reduce处理[合并、归并]

5、输出

 

MapReduce处理流程

InputFormat读数据,通过Split将数据切片成InputSplit,通过RecordReader读取记录,再交给map处理,处理后输出一个临时的<k,v>键值对,再将结果交给shuffle处理,最终在reduce中将最后处理后的<k,v>键值对结果通过OutputFormat重新写回到HDFS中。

 

三、词频统计原理图:

Combiner能减少网络IO、提升作业的性能

Combiner的局限性求平均数:总数 / 个数   对于含有除法的操作,需要慎重,有可能结果会不正确

 

四、词频统计具体代码实现[读写在HDFS和本地完成]

0、pom.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <groupId>cn.itcats</groupId>
    <artifactId>hadoop-mapreduce</artifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-client</artifactId>
            <version>2.6.0</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>junit</groupId>
            <artifactId>junit</artifactId>
            <version>4.12</version>
        </dependency>
    </dependencies>

</project>

 

1、准备一个自定义的Mapper类

package cn.itcats.hadoop.mapreduce.wordcount;

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

import java.io.IOException;

/**
 * Mapper类4个泛型的含义
 * KEYIN: Map任务读数据的key类型,offset,是每行数据起始位置的偏移量,Long(Java)
 * VALUEIN:Map任务读数据的value类型,其实就是一行行的字符串,String
 *
 * 如文本中的数据为 :
 * hello world welcome
 * hello welcome
 *
 * KEYOUT: map方法自定义实现输出的key的类型,String
 * VALUEOUT:map方法自定义实现输出的value类型,Integer
 *
 * 词频统计: 相同单词的次数 (word,1)
 * Long,String,String,Integer是Java里面的数据类型
 * 因为涉及网络传输,需要序列化与反序列化
 * 使用Hadoop提供的自定义类型:
 * Long => LongWritable   String => Text   Integer => IntWritable
 */

//词频统计
public class WordCountMapper extends Mapper<LongWritable,Text,Text,IntWritable> {
    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
           //把value对应的行数据按照指定的分隔符拆开
        String[] words = value.toString().split(",");
        for(String word : words){
            //(hello,1)  (word,1)
            //转成小写,忽略大小写
            context.write(new Text(word.toLowerCase()) , new IntWritable(1));
        }
    }
}

 

2、准备一个自定义的Reducer类

package cn.itcats.hadoop.mapreduce.wordcount;

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

import java.io.IOException;
import java.util.Iterator;

public class WordCountReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
    /**
     * (hello,1) (world,1)
     * (hello,1) (world,1)
     * (hello,1) (world,1)
     * (welcome,1)
     * <p>
     * key 为 word  values含义:
     * map的输出到reduce端,是按照相同的key分发到一个reduce上去执行
     * reduce1 : (hello,1)  (hello,1)  (hello,1)  =>  (hello,[1,1,1])
     * reduce2 : (world,1)  (world,1)  (world,1)  =>  (world,[1,1,1])
     * reduce3 : (welcome,1)                      =>  (welcome,[1])
     *
     * Reducer和Mapper中使用到了什么设计模式?  模板模式
     */

    protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        int count = 0;
        Iterator<IntWritable> iterator = values.iterator();
        while (iterator.hasNext()){
            IntWritable value = iterator.next();
            count += value.get();
        }
        context.write(key, new IntWritable(count));

    }
}

 

读写在HDFS完成

3、准备一个任务驱动类

package cn.itcats.hadoop.mapreduce.wordcount;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

import java.net.URI;


/**
 * 使用MapReduce统计HDFS上文件对应的词频
 * <p>
 * Driver: 配置Mapper,Reducer的相关属性
 * <p>
 * 提交到HDFS运行
 *
 * 含有Combiner操作
 */
public class WordCountCombinerApp {
    public static void main(String[] args) throws Exception {

        System.setProperty("HADOOP_USER_NAME", "root");

        Configuration configuration = new Configuration();
        configuration.set("fs.defaultFS", "hdfs://hdp-01:9000");

        // 创建一个Job
        Job job = Job.getInstance(configuration);

        // 设置Job对应的主类、Mapper、Reducer类
        job.setJarByClass(WordCountCombinerApp.class);
        job.setMapperClass(WordCountMapper.class);
        job.setReducerClass(WordCountReducer.class);

        //添加Combiner的设置
        job.setCombinerClass(WordCountReducer.class);

        //设置Job对应的参数: Mapper输出key和value的类型
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);

        //设置Job对应的参数: Reducer输出key和value的类型
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

        //如果文件已经存在则先删除,否则会报错org.apache.hadoop.mapred.FileAlreadyExistsException
        //获取FileSystem对象进行exists/delete操作
        FileSystem fileSystem = FileSystem.get(new URI("hdfs://hdp-01:9000"), configuration, "root");
        Path outputPath = new Path("/wordcount/output");
        if (fileSystem.exists(outputPath)) {
            fileSystem.delete(outputPath,true);
        }

        //设置job作业输入和输出的路径
        FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("/wordcount/input"));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, outputPath);

        //提交job
        boolean resullt = job.waitForCompletion(true);

        System.exit(resullt ? 0 : 1);
    }
}

 

4、将文件上传到HDFS的/wordcount/input中(没有创建提前创建好该文件夹)

1.txt

hello,world,welcome,hello,welcome,Welcome,Hello,haha,Haha,hAha

 

 

读写在本地中完成

将上述的第四步改为:

在工程下创建一个input文件夹

 

修改上述第三步的代码,只new Configuration()即可,最后把输入路径改成input、输出路径改成output即可

package cn.itcats.hadoop.mapreduce.wordcount;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

import java.io.File;


/**
 * 使用MapReduce统计HDFS上文件对应的词频
 *
 * Driver: 配置Mapper,Reducer的相关属性
 *
 * 提交到本地运行运行(使用本地文件进行统计,统计结果输出到本地路径)
 */
public class WordCountLocalApp {
    public static void main(String[] args) throws Exception {

        Configuration configuration = new Configuration();

        // 创建一个Job
        Job job = Job.getInstance(configuration);

        // 设置Job对应的主类、Mapper、Reducer类
        job.setJarByClass(WordCountLocalApp.class);
        job.setMapperClass(WordCountMapper.class);
        job.setReducerClass(WordCountReducer.class);

        //设置Job对应的参数: Mapper输出key和value的类型
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);

        //设置Job对应的参数: Reducer输出key和value的类型
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

        //设置job作业输入和输出的路径
        FileInputFormat.setInputPaths(job,new Path("input"));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path("output"));

        //提交job
        boolean resullt = job.waitForCompletion(true);

        System.exit(resullt ? 0 : 1);
    }
}

 

运行测试

运行WordCountLocalApp

得到最终结果输出:

输出结果:

 

 

五、关于自定义复杂类型的介绍

package cn.itcats.hadoop.mapreduce.access;

/*
 * 自定义复杂的数据类型
 * 对此Hadoop有一些规范
 * 1、需要实现Writable
 * 2、需要实现write和readFields这两个方法
 * 3、需要定义默认的构造方法
 */

import lombok.Data;
import org.apache.hadoop.io.Writable;

import java.io.DataInput;
import java.io.DataOutput;
import java.io.IOException;

@Data
public class Access implements Writable {
    private String phone;
    private long up;
    private long down;
    private long sum;

    public void write(DataOutput dataOutput) throws IOException {
        dataOutput.writeUTF(phone); //字符串
        dataOutput.writeLong(up);   //Long
        dataOutput.writeLong(down);
        dataOutput.writeLong(sum);
    }

    public void readFields(DataInput dataInput) throws IOException {
        //规范: 严格按照上面写的顺序
        this.phone = dataInput.readUTF();
        this.up = dataInput.readLong();
        this.down = dataInput.readLong();
        this.sum = dataInput.readLong();
    }

    public Access() {
    }
}

 

六、NullWritable介绍

若Mapper或Reducer中某个输入或输出不想输出显示,则使用NullWritable替换我们常用的类型(如Text、LongWritable)等

Plus:NullWritable.get(),返回NullWritable类型

 

 

七、自定义Partitioner介绍

默认情况下Map的输出需要做shuffle操作,将key根据一定的算法分发到Reduce上执行【如相同的key,或者具有相似特征的key】,我们也可以自定义分区写数据

numReduceTasks:你的作业所指定的reducer的个数,决定了reduce作业输出文件的个数

HashPartitioner是MapReduce默认的分区规则

//泛型对应map的输出(KEYOUT和VALUEOUT)
public class AccessPartitioner extends Partitioner<Text,Access>{

    //根据手机号开头数字,分派到不同的分区
    public int getPartition(Text phone, Access access, int numPartitions) {
        //总共定义了4种分区规则,后面设置分区数也要填4
        if(phone.toString().startsWith("13")){
            return 0;
        }else if(phone.toString().startsWith("18")){
            return 1;
        }else if(phone.toString().startsWith("15")){
            return 2;
        }else{
            return 3;
        }
    }
}

在job任务驱动类中加上一行代码:

//设置自定义分区规则
job.setPartitionerClass(AccessPartitioner.class);
//设置reduce个数
job.setNumReduceTasks(4);

观察output文件输出:【总共4个文件】

part-r-00000
part-r-00001
part-r-00002
part-r-00003

 

总结:Partitioner决定maptask输出的数据交由哪个reducetask处理

默认实现:分发的key的hash值与reduce task个数取模

 

八、程序修改为在Yarn上运行

第一步

那么outputPath、和inputPath则不能写死,修改为args[0]、args[1]

package cn.itcats.hadoop.mapreduce.wordcount;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

import java.net.URI;


/**
 * 使用MapReduce统计HDFS上文件对应的词频
 * <p>
 * Driver: 配置Mapper,Reducer的相关属性
 * <p>
 * 提交到HDFS运行
 *
 * 含有Combiner操作
 */
public class WordCountYarnApp {
    public static void main(String[] args) throws Exception {

        System.setProperty("HADOOP_USER_NAME", "root");

        Configuration configuration = new Configuration();
        configuration.set("fs.defaultFS", "hdfs://hdp-01:9000");

        // 创建一个Job
        Job job = Job.getInstance(configuration);

        // 设置Job对应的主类、Mapper、Reducer类
        job.setJarByClass(WordCountYarnApp.class);
        job.setMapperClass(WordCountMapper.class);
        job.setReducerClass(WordCountReducer.class);

        //添加Combiner的设置
        job.setCombinerClass(WordCountReducer.class);

        //设置Job对应的参数: Mapper输出key和value的类型
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);

        //设置Job对应的参数: Reducer输出key和value的类型
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

        //如果文件已经存在则先删除,否则会报错org.apache.hadoop.mapred.FileAlreadyExistsException
        //获取FileSystem对象进行exists/delete操作
        FileSystem fileSystem = FileSystem.get(new URI("hdfs://hdp-01:9000"), configuration, "root");
        Path outputPath = new Path(args[0]);
        if (fileSystem.exists(outputPath)) {
            fileSystem.delete(outputPath,true);
        }

        //设置job作业输入和输出的路径
        FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[1]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, outputPath);

        //提交job
        boolean result = job.waitForCompletion(true);

        System.exit(result ? 0 : 1);
    }
}

 

第二步

进入工程,执行maven打包命令

mvn clean package -DskipTests

打包完成后jar包在当前项目的 target/文件夹内 

 

在hadoop机器上执行

hadoop jar hadoop-mapreduce-1.0-SNAPSHOT.jar 完整类名 args[0] arg[1]

//其中上面的args[0]、args[1]都是我们修改源码后的参数,对应输入路径和输出路径,填上执行即可

 

总结:

 

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