Hadoop浅度学习指南（HDFS、YARN、MapReduce）

时间 2019-11-16

标签 hadoop 学习指南 hdfs yarn mapreduce 栏目 Hadoop 繁體版

原文原文链接

大数据

概念：big data
5V特征：java
1. Volume：量大
2. Value：价值高，价值密度低
3. Variety：多样性
4. Velocity：速度快
5. Veracity：准确性

hadoop

主要组成

GFS --> HDFS
MapReduce --> MapReduce
BigTable -- > HBasenode

模块

Hadoop Common: The common utilities that support the other Hadoop modules.支持hadoop其余模块的通常工具
Hadoop Distributed File System (HDFS™): A distributed file system that provides high-throughput access to application data.高吞吐分布式文件系统
Hadoop YARN: A framework for job scheduling and cluster resource management. 资源调度和任务管理
Hadoop MapReduce: A YARN-based system for parallel processing of large data sets.基于yarn的大数据并行处理系统

HDFS

组成

namenode：管理元数据，处理来自客户端的请求
元数据：描述数据属性的数据、描述数据的数据
secondarynamenode：元数据的合并
datanode：具体数据的读写
client：文件读写请求的发起

HDFS机制

namenode

负责元数据的管理，DataNode负责处理文件内容的读写请求
处理client的读写的请求，负责管理文件系统的名字空间(namespace)以及客户端对文件的访问
副本存放在哪些DataNode上由 NameNode来控制，根据全局状况作出块放置决定，读取文件时NameNode尽可能让用户先读取最近的副本，下降带块消耗和读取时延
全权管理数据块的复制、它周期性地从集群中的每一个Datanode接收心跳信号和块状态报告(Blockreport)，块状态报告包含了一个该Datanode上全部数据块的列表

datanode

一个数据块在DataNode以文件存储在磁盘上，包括数据块自己、数据块的元数据（数据块的长度，块数据的校验和，以及时间戳）
DataNode启动后向NameNode注册，经过后，周期性（1小时）的向NameNode上报全部的块信息
心跳是每3秒一次，心跳返回结果带有NameNode给该DataNode的命令如复制块数据到另外一台机器，或删除某个数据块。若是超过10分钟没有收到某个DataNode 的心跳，则认为该节点不可用。

文件

block 默认128M，每一个块有多个副本存储在不一样的机器上
NameNode 是主节点，存储文件的元数据如文件名，文件目录结构，文件属性（生成时间,副本数,文件权限），以及每一个文件的块列表以及块所在的DataNode等等
DataNode 在本地文件系统存储文件块数据，以及块数据的校验和
能够建立、删除、移动或重命名文件，当文件建立、写入和关闭以后不能修改文件内容

namenode从datanode接受心跳和块报告

namenode启动后，datanode向namenode进行注册
心跳
心跳是每3秒一次，linux

心跳返回结果带有NameNode给该DataNode的命令如删除块，
复制块等apache

若是超过10分钟没有收到某个DataNode 的心跳，则认为该
节点不可用编程
块报告
DataNode启动后向NameNode注册，windows

经过后，周期性（1小时）的向NameNode上报全部的块信息centos
块损坏
当DataNode读取block的时候，从新计算checksum，和建立
时的对比缓存

DataNode 在其文件建立后三周验证其checksum安全
HDFS有哪些进程
NameNode服务器

DataNode

NodeManager

ResourceManager

NameNode启动过程

NameNode元数据/命名空间持久化fsimage与edits
NameNode格式化，具体作什么事
建立fsimage文件，存储fsimage信息

建立edits文件
NameNode 启动过程
加载fsimage和edits文件

生成新的fsimage和edits文件

等待DataNode注册与发送Block Report
DataNode 启动过程
向NameNode注册、发送Block Report
NameNode SafeMode 安全模式
namenode启动时会进入安全模式，此时只可读不可写

Name启动的时候首先将fsimage（镜像）载入内存，并执行（replay）编辑日志editlog的的各项操做；
一旦在内存中创建文件系统元数据映射，则建立一个新的fsimage文件（这个过程不需SecondaryNameNode）和一个空的editlog；
在安全模式下，各个datanode会向namenode发送块列表的最新状况；
此刻namenode运行在安全模式。即NameNode的文件系统对于客服端来讲是只读的。(显示目录，显示文件内容等。写、删除、重命名都会失败)；
NameNode开始监听RPC和HTTP请求
解释RPC:RPC（Remote Procedure Call Protocol）——远程过程经过协议，它是一种经过网络从远程计算机程序上请求服务，而不须要了解底层网络技术的协议；
系统中数据块的位置并非由namenode维护的，而是以块列表形式存储在datanode中；
在系统的正常操做期间，namenode会在内存中保留全部块信息的映射信息。

HDFS启动流程及元数据的同步

元数据的同步
流程图：
触发的阈值（hdfs-default.xml）
dfs.namenode.checkpoint.period 3600
dfs.namenode.checkpoint.txns 1百万个事务
NameNode 启动过程
1. 加载fsimage和edits文件
2. 合并生成新的fsimage，并生成edits文件
3. 等待DataNode注册与发送心跳和Block Report
4. NameNode 启动过程当中会进入SafeMode（安全模式）

安全模式

在安全模式下，文件系统不容许修改
目的，是在系统启动时检查各个datanode数据的有效性

进入安全模式的三种方式

手动进入
$ bin/hdfs dfsadmin -safemode enter

$ bin/hdfs dfsadmin -safemode leave
namenode启动会自动进入
正常块的个数/总的块个数<0.999 也会进入安全模式

<property>
        <name>dfs.namenode.safemode.threshold-pct</name>
        <value>0.999f</value>
    </property>

HDFS特色

优势
1. 处理超大文件
2. 一次写入，屡次读取
3. 运行与廉价服务器
4. 不移动数据到计算点，而是就地计算，减小网络阻塞
缺点：
1. 高延迟，不适合接入前台业务
2. 不支持任意的修改

HDFS API

Java API

package com.ct.test;

import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.net.URI;
import java.net.URISyntaxException;
import java.util.Arrays;

import org.apache.commons.compress.utils.IOUtils;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.BlockLocation;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataOutputStream;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.LocatedFileStatus;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.fs.RemoteIterator;
import org.apache.hadoop.fs.permission.FsPermission;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;

public class TestDemo {
    
    FileSystem fs = null;
    
//    public static void main(String[] args) throws IOException, InterruptedException, URISyntaxException {
//        
////        FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://centos01:8020"),
////                new Configuration(),
////                "chen");
////        
////        boolean success = fs.mkdirs(new Path("/test"));
////        
////        System.out.println(success);
////        test.setUp();
////        test.testMkdir();
////        test.testDelete();
//        
//        
//        
//        
//    }
    @Before
    //获取文件对象
    public void setUp() {
        Configuration conf = new Configuration();
        conf.set("dfs.replication", "7");
        
        try {
            fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://centos01:8020"), 
                    conf, 
                    "chen");
        } catch (IOException e) {
            // TODO Auto-generated catch block
            e.printStackTrace();
        } catch (InterruptedException e) {
            // TODO Auto-generated catch block
            e.printStackTrace();
        } catch (URISyntaxException e) {
            // TODO Auto-generated catch block
            e.printStackTrace();
        }
    }
    //建立文件夹
    @Test
    public void testMkdir() throws IllegalArgumentException, IOException {
        boolean success = fs.mkdirs(new Path("/result"));
        System.out.println(success);
    }
    
    
    //删除文件夹
    public void testDelete() throws IllegalArgumentException, IOException {
        fs.delete(new Path("/result"), true);
    }
    
    @Test
    //上传文件
    public void testUpload() throws IllegalArgumentException, IOException {
        FSDataOutputStream out = fs.create(new Path("/input/testUpload.log"));
        FileInputStream input = new FileInputStream("F:/test.txt");
        
        IOUtils.copy(input, out, 1024);
    }
    
    @Test
    public void testDownload() throws IllegalArgumentException, IOException {
        FSDataInputStream input = fs.open(new Path("/input/testUpload.log"));
        FileOutputStream out = new FileOutputStream("F:/test-copy.txt");
        
        IOUtils.copy(input, out, 1024);

    }
    
    @Test
    public void testList() throws FileNotFoundException, IllegalArgumentException, IOException {
        RemoteIterator<LocatedFileStatus> ri = fs.listFiles(new Path("/input"), true);
        
        while(ri.hasNext()) {
            LocatedFileStatus next = ri.next();
            next.getBlockLocations();
            String group = next.getGroup();
            long len = next.getLen();
            String owner = next.getOwner();
            FsPermission permission = next.getPermission();
            long blockSize = next.getBlockSize();
            short rep = next.getReplication();
            
            System.out.println(permission+"\t"+owner+"\t"+group);
            System.out.println(len+"\t"+blockSize+"\t"+rep);

            BlockLocation[] blockLocations = next.getBlockLocations();
            for (BlockLocation blktn : blockLocations) {
                System.out.println("length:"+blktn.getLength());
                System.out.println("offset:"+blktn.getOffset());
                System.out.println(Arrays.toString(blktn.getHosts()));
            }
            
        }
    }

}

HDFS读流程

打开分布式文件调用分布式文件DistributedFileSystem.open()方法
从 NameNode 得到 DataNode 地址DistributedFileSystem 使用 RPC 调用 NameNode，NameNode返回存有该副本的 DataNode 地址，DistributedFileSystem 返回一个输入流 FSDataInputStream对象，该对象封存了输入流DFSInputStream
链接到DataNode调用输入流 FSDataInputStream 的 read() 方法，从而输入流DFSInputStream 链接 DataNodes
读取DataNode反复调用 read()方法，从而将数据从 DataNode 传输到客户端
读取另外的DataNode直到完成到达块的末端时候，输入流 DFSInputStream 关闭与DataNode链接，寻找下一个 DataNode
完成读取，关闭链接，即调用输入流 FSDataInputStream.close()

HDFS写流程

发送建立文件请求：调用分布式文件系统DistributedFileSystem.create()方法
NameNode中建立文件记录：分布式文件系统DistributedFileSystem 发送 RPC 请求给namenode，namenode 检查权限后建立一条记录，返回输出流 FSDataOutputStream，封装了输出流 DFSOutputDtream
客户端写入数据：输出流 DFSOutputDtream 将数据分红一个个的数据包，并写入内部队列。DataStreamer 根据 DataNode 列表来要求 namenode 分配适合的新块来存储数据备份。一组DataNode 构成管线(管线的 DataNode 之间使用 Socket 流式通讯)
使用管线传输数据：DataStreamer 将数据包流式传输到管线第一个DataNode，第一个DataNode 再传到第二个DataNode ,直到完成。
确认队列：DataNode 收到数据后发送确认，管线的DataNode全部的确认组成一个确认队列。全部DataNode 都确认，管线数据包删除。
关闭：客户端对数据量调用close（）方法。将剩余全部数据写入DataNode管线，并联系NameNode且发送文件写入完成信息以前等待确认。
NameNode确认
故障处理：若过程当中发生故障，则先关闭管线，把队列中全部数据包添加回去队列，确保数据包不漏。为另外一个正常DataNode的当前数据块指定一个新的标识，并将该标识传送给NameNode, 一遍故障DataNode在恢复后删除上面的不完整数据块. 从管线中删除故障DataNode 并把余下的数据块写入余下正常的DataNode。NameNode发现复本两不足时，会在另外一个节点建立一个新的复本

YARN

组成

resourcemanger：负责全局的任务调度和资源管理（内存、CPU）、启动/监控applicationMaster 、监控NodeManager
nodemanger：单个节点的资源管理、处理来自resourcemanger和applicationmaster的任务请求
client：发起任务的请求
container：对环境的抽象，封装了CPU、内存、环境变量
applicationmaster：负责管理应用，为应用申请资源，任务的监控和容错

服务功能

ResourceManager
- 处理客户端请求
- 启动/监控ApplicationMaster
- 监控NodeManager
- 资源分配与调度
NodeManager
- 单个节点上的资源管理
- 处理来自ResourceManager的命令
- 处理来自ApplicationMaster的命令
ApplicationMaster
- 数据切分
- 为应用程序申请资源，并分配给内部任务
- 任务监控与容错
Container
- 对任务运行环境的抽象，封装了CPU、内存等多维资源以及环境变量、启动命令等任务运行相关的信息

YARN工做流程

客户端向ResourceManager提交应用程序，其中包括ApplicationMaster、启动ApplicationMaster的命令、用户程序等；
ResourceManager为该应用程序分配第一个Container，并与对应NodeManager通讯，要求它在这个Container中启动应用程序的ApplicationMaster；
ApplicationMaster向ResourceManager注册本身，启动成功后与ResourceManager保持心跳；
ApplicationMaster向ResourceManager申请资源；
申请资源成功后，由ApplicationMaster进行初始化，而后与NodeManager通讯，要求NodeManager启动Container。而后ApplicationMaster与NodeManager保持心跳，从而对NodeManager上运行的任务进行监控和管理；
Container运行期间，向ApplicationMaster汇报本身的进度和状态信息，以便ApplicationMaster掌握任务运行状态，从而在任务失败是能够从新启动；
应用运行结束后，ApplicationMaster向ResourceManager注销本身，容许其所属的Container回收。

MapReduce

Map和Reduce 计算框架，编程模型 “分而治之”的思想, 分布式并行计算

Mapper

对一些独立元素组成的列表的每个元素进行制定的操做，可高度并行

// step 1: Map Class
    /**
     * Mapper<KEYIN, VALUEIN, KEYOUT, VALUEOUT>
     * 
     */
    //TODO update paragram
    public static class ModuleMapper extends
            Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
 
        @Override
        protected void map(LongWritable key, Text value, Context context)
                throws IOException, InterruptedException {
            // TODO Auto-generated method stub
        }

Reducer

对一个列表元素进行合并

// step 2: Reduce Class
    /**
     * Reducer<KEYIN, VALUEIN, KEYOUT, VALUEOUT>
     * 
     */
    //TODO
    public static class ModuleReducer extends
            Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
 
        @Override
        protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,
                Context context) throws IOException, InterruptedException {
            // TODO Auto-generated method stub
        }
    }

Job

// step 3: Driver ,component job, implements Tool
    public int run(String[] args) throws Exception {
        // 1: get configration
        Configuration configuration = getConf();
 
        // 2: create Job
        Job job = Job.getInstance(configuration, this.getClass()
                .getSimpleName());
        // run jar
        job.setJarByClass(this.getClass());
 
        // 3: set job
        // input -> map -> reduce -> output
        // 3.1 input
        Path inPath = new Path(args[0]);
        FileInputFormat.addInputPath(job, inPath);
 
        // 3.2: map
        job.setMapperClass(ModuleMapper.class);
        //TODO update paragram
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
 
        // 3.3: reduce
        job.setReducerClass(ModuleReducer.class);
        //TODO
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
 
        // 3.4: output
        Path outPath = new Path(args[1]);
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, outPath);
 
        // 4: submit job
        boolean isSuccess = job.waitForCompletion(true);
 
        return isSuccess ? 0 : 1;
    }

WordCount

package com.wordcount;

import java.io.IOException;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.conf.Configured;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.util.Tool;
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;

public class WordCountDemo extends Configured implements Tool {

    /**
     * map 任务的定义
     * Mapper<KEYIN, VALUEIN, KEYOUT, VALUEOUT>
     * KEYIN    偏移量                    LongWritable
     * VALUEIN    一行文本                    Text
     * KEYOUT    单词                        Text
     * VALUEOUT    1                        IntWritable
     * 
     * map任务
     * 将一行文本拆分红单词
     * 
     *
     */
    
    public static class WCMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
        
        Text keyOut = new Text();
        IntWritable valueOut = new IntWritable();
        
        @Override
        protected void map(LongWritable key, Text value, Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable>.Context context)
                throws IOException, InterruptedException {
            
            System.out.println("keyIn:"+key+"\t\t"+"valueIn:"+value);
            //1. 单词拆分
            String[] vals = value.toString().split(" ");
            
            //2. 遍历输出
            for (String val : vals) {
                keyOut.set(val);
                valueOut.set(1);
                context.write(keyOut, valueOut);
                
                System.out.println("keyOut:"+keyOut+"\t\t"+"valueOut:"+valueOut);
            }
        }
    }
    
    
    /**
     * 
     * Reducer<KEYIN, VALUEIN, KEYOUT, VALUEOUT>
     * KEYIN    单词                        Text
     * VALUEIN    单词次数的集合                list的元素    IntWritable
     * KEYOUT    单词                        Text
     * VALUEOUT    总次数                    IntWritable
     *
     */
    
    public static class WCReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>    {
        
        IntWritable valueOut = new IntWritable();
        
        @Override
        protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,
                Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>.Context context) throws IOException, InterruptedException {
            
            System.out.print("keyIn:"+key+"\t\t[");
            //1. 求次数综合
            int sum = 0;
            for (IntWritable value : values) {
                sum += value.get();
                
                System.out.print(value+",\t");
            }
            System.out.println("]");
            //2. 输出
            valueOut.set(sum);
            context.write(key, valueOut);
        }
    }
    
    
    
    @Override
    public int run(String[] args) throws Exception {
        //1 设置job
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf);
        job.setJarByClass(this.getClass());
        job.setJobName(this.getClass().getSimpleName());
        
        //2. 设置map类和reduce类
        job.setMapperClass(WCMapper.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
        
        job.setReducerClass(WCReducer.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
        
        //3 设置输入输出路径
        FileInputFormat.setInputPaths(job, args[0]);
        
        Path out = new Path(args[1]);
        FileSystem fs = out.getFileSystem(conf);
        if(fs.exists(out)) {
            fs.delete(out, true);
        }
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, out);
        boolean success = job.waitForCompletion(true);
        return success?1:0;
    }
    
    public static void main(String[] args) {
        try {
            int run = ToolRunner.run(new WordCountDemo(), args);
            System.out.println(run==1?"成功":"失败");
        } catch (Exception e) {
            // TODO Auto-generated catch block
            e.printStackTrace();
        }
    }

}

MapReduce实现表的join

map join

适合大小表join，将小表缓存在内存中，join发生在map端

只缓存一次，在Mapper子类中重写setup方法，在setup方法中将小表文件装入内存中

Mapper子类中map方法读取大表

package com.join;

import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileReader;
import java.io.IOException;
import java.util.HashMap;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.conf.Configured;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.util.Tool;
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;

public class MapJoin extends Configured implements Tool {
    

    
    public static class MJMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> {
        
        HashMap<String, String> cacheMap = new HashMap<String, String>();
        
        // 首相将小表读入内存
        // 该方法只在每次任务开始时加载一次
        @Override
        protected void setup(Mapper<LongWritable, Text, Text, Text>.Context context)
                throws IOException, InterruptedException {
            String path = "F:\\input\\join\\dept.log";
            
            FileReader fr = new FileReader(path);
            BufferedReader br = new BufferedReader(fr);
            
            String line = null;
            while((line=br.readLine()) != null) {
                String[] vals = line.split("\t");
                cacheMap.put(vals[0], vals[1]);
            }
            
            br.close();
            fr.close();
        }
        
        // map端根据两张表的key进行合并
        @Override
        protected void map(LongWritable key, Text value, Mapper<LongWritable, Text, Text, Text>.Context context)
                throws IOException, InterruptedException {
            String[] vals = value.toString().split("\t");
            
            String deptno = cacheMap.get(vals[2]);
            String dname = cacheMap.get(deptno);
            
            context.write(new Text(deptno), new Text(dname+"\t"+vals[0]+vals[1]));
        }
    }
    
    @Override
    public int run(String[] args) throws Exception {
        //1 设置job
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf);
        job.setJarByClass(this.getClass());
        job.setJobName(this.getClass().getSimpleName());
        //2 设置map类和reduce
        job.setMapperClass(MJMapper.class);
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(Text.class);
        
        
        //3 设置输入输出路径
        FileInputFormat.setInputPaths(job, args[0]);
        
        Path out = new Path(args[1]);
        FileSystem fs = out.getFileSystem(conf);
        if(fs.exists(out)) {
            fs.delete(out, true);
        }
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, out);
        //4 提交
        boolean success = job.waitForCompletion(true);
        return success?1:0;
    }

    
    public static void main(String[] args) {
        try {
            int run = ToolRunner.run(new MapJoin(), args);
            System.out.println(run==1?"成功":"失败");
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }


}

reduce join

适合两张大表join

package com.join;

import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.conf.Configured;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.util.Tool;
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;

public class ReduceJoin extends Configured implements Tool {
    /*
     * 1    技术部
     * 1002    rose    1
     */
    
    public static class RJMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text>{
        Text keyOut = new Text();
        Text valueOut = new Text();

        @Override
        protected void map(LongWritable key, Text value, Mapper<LongWritable, Text, Text, Text>.Context context)
                throws IOException, InterruptedException {
            String[] vals = value.toString().split("\t");
            
            if(vals.length == 2) {
                keyOut.set(vals[0]);
                valueOut.set(vals[1]);
            }else {
                keyOut.set(vals[2]);
                valueOut.set(vals[0]+"\t"+vals[1]);
            }
            context.write(keyOut, valueOut);
            
        }
    }
    
    /*
     * keyIn:1
     * valueIn    List{[1007    lily], [1002    rose], [1001    jack], [技术部]}
     */
     
    // reduce端合并是依靠MapReduce shuffle过程当中将相同key的行放入同一台机器
    
    public static class RJReducer extends Reducer<Text, Text, Text, Text> {
        ArrayList<String> employees = new ArrayList<String>();
        
        @Override
        protected void reduce(Text keyIn, Iterable<Text> valueIn, Reducer<Text, Text, Text, Text>.Context context)
                throws IOException, InterruptedException {
            String department = null;
            employees.clear();    //这里要注意清空list
            
            for (Text tmp : valueIn) {
                String[] vals = tmp.toString().split("\t");
                // 根据length判断这是张什么表
                if(vals.length == 1) {
                    department = vals[0];
                }else if(vals.length == 2) {
                    employees.add(tmp.toString());
                }
            }
            
            for (String employee : employees) {
                context.write(keyIn, new Text(employee+"\t"+department));
            }
            
        }
    }

    @Override
    public int run(String[] args) throws Exception {
        //1 设置job
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf);
        job.setJarByClass(this.getClass());
        job.setJobName(this.getClass().getSimpleName());
        //2 设置map类和reduce
        job.setMapperClass(RJMapper.class);
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(Text.class);
        
        job.setReducerClass(RJReducer.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(Text.class);
        //3 设置输入输出路径
        FileInputFormat.setInputPaths(job, args[0]);
        
        Path out = new Path(args[1]);
        FileSystem fs = out.getFileSystem(conf);
        if(fs.exists(out)) {
            fs.delete(out, true);
        }
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, out);
        //4 提交
        boolean success = job.waitForCompletion(true);
        return success?1:0;
    }

    
    public static void main(String[] args) {
        try {
            int run = ToolRunner.run(new ReduceJoin(), args);
            System.out.println(run==1?"成功":"失败");
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }


}

Hadoop的安装模式

单机模式
伪分布模式（pseudo）
彻底分布模式

hadoop 开发环境搭建

maven环境搭建

安装maven
1. 解压apache-maven-3.0.5.tar.gz
2. 配置maven环境变量
  MAVEN_HOME=[maven的解压目录]
  %MAVEN_HOME%/bin;
3. 命令提示符 mvn -version
解压repository.tar.gz到windows磁盘(如 E:toolsrepository)
修改settings.xml配置文件中指定的repository(修改apache-maven-3.0.5confsettings.xml)
```
<localRepository>D:/repository</localRepository>
```

配置eclipse的maven环境
windows->preferences->maven->

->installations->add->勾选本身安装的maven
->user settings->选择mave家目录/conf/settings

建立maven工程
将${hadoop_Home}/ect/hadoop/log4j.properties拷贝到项目的src目录
修改pom.xml

windows下搭建 hadoop开发环境

Windows安装hadoop

解压hadoop-2.5.0.tar.gz到本地windows磁盘

配置hadoop的环境变量

添加环境变量            HADOOP_HOME=hadoop解压目录
在PATH环境变量中追加    %HADOOP_HOME%/bin;

测试
```
hadoop -h
```

eclipse安装插件
1. 解压eclipse
2. 将hadoop-eclipse-plugin-2.6.0.jar拷贝到${MyEclispe_HOME}/plugins
3. 打开(重启)eclispe，菜单栏->windows->Preferneces->Hadoop MapReduce
eclipse配置插件参数,链接HDFS
1. 在linux中的hadoop安装目录下的etc/hadoop/hdfs-site.xml添加以下配置，重启HDFS的进程
```

 <property>
     <name>dfs.permissions</name>
         <value>false</value>        
 </property>
```
eclipse->windows->show views->other->输入MapReduce->点击map reduce locations
右击->new hadoop locations
1. Map/Reduce Master
```
Mapreduce（V2） 
host:[hostname]
port：8032            //resourcemanager 的默认端口号
```
2. DFS Master
```
DFS Master
host:[hostname]
port：8020
```
拷贝winutils.exe 和hadoop.dll到${hadoop_HOME}/bin
单独拷贝hadoop.dll到C:WindowsSystem32
建立maven工程，经过pom.xml导包
将lo4j.perperties文件拷贝到src/main/resources

打jar包，提交集群运行

jar包时，指定主类
yarn jar pv.jar /input/2015082818 /output
jar包时，不指定主类
yarn jar pv.jar 类的全限定名 /input/2015082818 /output
不一样包中可能有相同类名，因此要指定类的全限定名

Shuffle

MapReduce框架核心部分（设计精髓）：内核

shuffle 定义

map() 输出开始到 reduce()输入开始此阶段是shuffle
input -> map -> shuffle -> reduce -> output

shuffle分为两个阶段

map shuffle phase

reduce shuffle phase

shuffle主要操做

partitioner - map

sorter - map & reduce

combiner: map phase局部聚合操做不是全部的MapReduce程序均可以进行局部聚合的

compress：map phase的输出数据压缩针对全部MapReduce程序均可以进行设置

group - reduce

shuffle详解

全部操做都是针对map()输出的<key, value>数据进行的

map shuffle phase

进入环形缓冲区(默认100MB)
当达到环形缓冲区内存的80%默认状况下，将会将缓冲区中的数据spill到本地磁盘中（溢出到MapTask所运行的NodeManager机器的本地磁盘中）
溢写

并非当即将缓冲区中的数据溢写到本地磁盘，而是须要通过一些操做
1. 分区paritioner
  依据此MapReduce Job中Reduce Task个数进行分区决定map输出的数据被哪一个reduce任务进行处理分析默认状况下，依据key采用HashPartitioner

// 经过取余将数据分配到哪一个reduce处理
HashPartitioner
    int getParitition（key, value, numreducetask） {
        return ( key.hashCode&Integer.maxValue)%numreducetask;
    }

排序sorter
会对每一个分区中的数据进行排序，默认状况下依据key进行排序
spill溢写
将分区排序后的数据写到本地磁盘的一个文件中

反复上述的操做，产生多个小文件

当溢写结束后
- 此时将spill到本地磁盘的小文件进行一次合并。
- combiner: (可选)map端的reduce
- compress：(可配置) 数据减小了, 减小网络IO; 但压缩消耗CPU性能，也须要时间

reduce shuffle phase

merge 合并
各个分区的数据合并在一块儿(当MapTask处理数据完成之后，告知AppMaster，而后AppMaster通知全部的ReduceTask，各个ReduceTask主动到已经完成的MapTask的本地磁盘，去拉取属于本身要处理的数据（分区中）)
排序对各个分区中的数据进行排序
最后每一个分区造成一个文件（map输出的数据最后在个文件中），分区的，而且各个分区的数据已经进行了排序。

分组group

将相同key的value值存入到list集合，造成新的key, list(value),将key/value对数据传递给reduce()函数进行处理。

最后将(key, list(value))传给 reduce()

map个数及reduce个数肯定

map个数肯定

FileInputFormat.setMaxInputSplitSize(job, size);        设置切片最大值
FileInputFormat.setMinInputSplitSize(job, size);        设置切片最小值

FileInputFormat
        public List<InputSplit> getSplits(JobContext job){。。。}
            
        protected long computeSplitSize(long blockSize, long minSize, long maxSize) {
                    return Math.max(minSize, Math.min(maxSize, blockSize));
        }
    
        // minSize<=maxSize<blockSize    提升并发
        // minSize>blockSize            下降并发

reduce个数肯定

job.setNumReduceTasks(2);
HashParitioner 决定map输出的类被哪一个reduce处理

自定义shuffle

自定义key

key 和 value 均可以使用自定义类
自定义的类不使用 Java 自带的 serializable 接口，改用hadoop 提供的Writable 接口
注意重写 toString、 write、readFields

package com.flow;

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

import org.apache.hadoop.io.Writable;

/**
 * 不用serializable
 * 
 * 用Hadoop的Writable
 *
 */

public class Flow implements Writable {
    
    private long up;
    private long down;
    private long sum;
    
    
    public long getUp() {
        return up;
    }
    public void setUp(long up) {
        this.up = up;
    }
    public long getDown() {
        return down;
    }
    public void setDown(long down) {
        this.down = down;
    }
    public long getSum() {
        return sum;
    }
    public void setSum(long sum) {
        this.sum = sum;
    }
    
    

    @Override
    public String toString() {
        return up + "\t" + down + "\t" + sum;
    }
    @Override
    public void write(DataOutput out) throws IOException {
        out.writeLong(up);
        out.writeLong(down);
        out.writeLong(sum);

    }
    @Override
    public void readFields(DataInput in) throws IOException {
        up = in.readLong();
        down = in.readLong();
        sum = in.readLong();
    }
}

自定义分区

调用 job 的 setNumReduceTasks 方法设置reduce 个数
setPartitionerClass 设置分区

public static class MyPartitioner extends Partitioner<Text, Flow> {

        @Override
        public int getPartition(Text key, Flow value, int numPartitions) {
            if(value.getSum()<1024) {
                return 0;
            }else if(value.getSum()<10*1024) {
                return 1;
            }
            return 2;
        }    
    }

排序

只能按照key排序，若是须要多重排序，须要自定义key
在shuffle过程当中自动排序，无需手动调用方法

public class MyKey implements WritableComparable<MyKey>
//要排序的类要实现WritableComparable接口

    @Override
    public int compareTo(MyKey o) {
        long result = o.getSum() - this.getSum();
        if(result>0) {
            return 1;
        }else if(result<0) {
            return -1;
        }
        return o.getPhone().compareTo(this.getPhone());
    }

combiner

map端的小reduce，对每一个map后的value进行reduce，减小数据传输

能够经过设置job.setCombinerClass(WCReducer.class);设置combiner

先后效果对比

原始数据
hello world
hello hadoop

hello world
hello java

keyIn:hadoop        [1,    ]
keyIn:hello        [1,    1,    1,    1,    ]
keyIn:java        [1,    ]
keyIn:world        [1,    1,    ]



keyIn:hadoop        [1,    ]
keyIn:hello        [2,    2,    ]
keyIn:java        [1,    ]
keyIn:world        [1,    1,    ]

分组

根据需求将key中相同的字段做为同一个key以减小键值对，做为一种优化的手段

重写 RawComparator 方法合并key中相同字段

经过 job.setGroupingComparatorClass(Mygroup.class); 调用

public static class Mygroup implements RawComparator<Person> {

        @Override
        public int compare(Person o1, Person o2) {
            // TODO Auto-generated method stub
            return 0;
        }

        @Override
        public int compare(byte[] b1, int s1, int l1, byte[] b2, int s2, int l2) {
            return WritableComparator.compareBytes(b1, 0, l1-4, b2, 0, l2-4);
        }
        
    }

hadoop优化

能够设置block默认大小
设置map个数
调整环形缓冲区大小
自定义分区 --> 解决数据清倾斜问题
自定义 combiner --> map端的小reduce，减小网络传输损耗
自定义分组 --> 减小键值对
设置reduce个数 --> 加快处理速度
CombinerFileInputFormat --> 合并小文件
根据业务自定义key和value

Java MapReduce编程错误

org.apache.hadoop.io.LongWritable cannot be cast to org.apache.hadoop.io.IntWritable

map方法把文件的行号当成key,因此要用LongWritable。