3.2.1 什么是MapReduce

• 源于Google的MapReduce论文(2004年12月)
• Hadoop的MapReduce是Google论文的开源实现
• MapReduce优点: 海量数据离线处理&易开发
• MapReduce缺点: 实时流式计算

3.2.2 MapReduce编程模型

• MapReduce分而治之的思想

  • 数钱实例：一堆钞票，各种面值分别是多少
    • 单点策略
      • 一个人数所有的钞票，数出各种面值有多少张
    • 分治策略
      • 每个人分得一堆钞票，数出各种面值有多少张
      • 汇总，每个人负责统计一种面值
    • 解决数据可以切割进行计算的应用

• MapReduce编程分Map和Reduce阶段

  • 将作业拆分成Map阶段和Reduce阶段
  • Map阶段 Map Tasks 分：把复杂的问题分解为若干"简单的任务"
  • Reduce阶段: Reduce Tasks 合：reduce

• MapReduce编程执行步骤

  • 准备MapReduce的输入数据
  • 准备Mapper数据
  • Shuffle
  • Reduce处理
  • 结果输出

• 编程模型

  • 借鉴函数式编程方式

  • 用户只需要实现两个函数接口：

    • Map(in_key,in_value)

      —>(out_key,intermediate_value) list

    • Reduce(out_key,intermediate_value) list

      —>out_value list

  • Word Count 词频统计案例

    

3.2.3 Hadoop Streaming 实现wordcount （实验 了解）

• Mapper

  import sys
  
  #输入为标准输入stdin
  for line in sys.stdin:
      #删除开头和结尾的空行
      line = line.strip()
      #以默认空格分隔单词到words列表
      words = line.split()
      for word in words:
          #输出所有单词，格式为“单词 1”以便作为Reduce的输入
          print("%s %s"%(word,1))
  

• Reducer

  import sys
  
  current_word = None
  current_count = 0
  word = None
  
  #获取标准输入，即mapper.py的标准输出
  for line in sys.stdin:
      #删除开头和结尾的空行
      line = line.strip()
  
      #解析mapper.py输出作为程序的输入，以tab作为分隔符
      word,count = line.split()
  
      #转换count从字符型到整型
      try:
          count = int(count)
      except ValueError:
          #count非数字时，忽略此行
          continue
  
      #要求mapper.py的输出做排序（sort）操作，以便对连续的word做判断
      if current_word == word:
          current_count += count
      else :
          #出现了一个新词
          #输出当前word统计结果到标准输出
          if current_word :
              print('%s\t%s' % (current_word,current_count))
          #开始对新词的统计
          current_count = count
          current_word = word
  
  #输出最后一个word统计
  if current_word == word:
      print("%s\t%s"% (current_word,current_count))
  

  cat xxx.txt|python3 map.py|sort|python3 red.py

  得到最终的输出

  注：hadoop-streaming会主动将map的输出数据进行字典排序

• 通过Hadoop Streaming 提交作业到Hadoop集群

  STREAM_JAR_PATH="/root/bigdata/hadoop/share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-2.9.1.jar"    # hadoop streaming jar包所在位置
  INPUT_FILE_PATH_1="/The_Man_of_Property.txt"  #要进行词频统计的文档在hdfs中的路径
  OUTPUT_PATH="/output"                         #MR作业后结果的存放路径
  
  hadoop fs -rm -r -skipTrash $OUTPUT_PATH    # 输出路径如果之前存在 先删掉否则会报错
  
  hadoop jar $STREAM_JAR_PATH \   
  		-input $INPUT_FILE_PATH_1 \ # 指定输入文件位置
  		-output $OUTPUT_PATH \      #指定输出结果位置
  		-mapper "python map.py" \   #指定mapper执行的程序
  		-reducer "python red.py" \  # 指定reduce阶段执行的程序
  		-file ./map.py \            # 通过-file 把python源文件分发到集群的每一台机器上  
  		-file ./red.py
  

• 到Hadoop集群查看运行结果