Hadoop学习（三）

一、MapReduce框架原理

1.1InputFormat数据输入

MapTask并行度决定机制

1）数据块（HDFS存储数据单位），物理上把数据分成一块一块

2）数据切片（MapReduce程序计算输入数据的单位)：只是在逻辑上对输入进行分片，不在磁盘上将其切成分片进行存储。

1.2FileInputFormat

切片机制：

1）按照文件的内容长度进行切片

2）切片大小，默认等于Block大小

3）切片不考虑数据集整体，而是逐个针对每一个

//获取切片的文件名称
String name = inputSplit.getPath () .getName () ;
//根据文件类型获取切片信息
FileSplit inputSplit = (FileSplit) context.getInputSplit ();

文件进行单独切片

案例分析：

1)源码中计算切片大小的公式

Math.max(minSize, Math.min(maxSize, blockSize));
//设置切片的最大值和最小值
mapreduce input.fileinputformat.split.minsize=1 默认值为1
mapreduce input.fileinputformat.split maxsize= Long.MAXValue

2)获取切片信息API

//获取切片的文件名称
String name = inputSplit.getPath () .getName () ;
//根据文件类型获取切片信息
FileSplit inputSplit = (FileSplit) context.getInputSplit ();

1.3 TextInputFormat

介绍：是FileInputFormat的实现类，按行读取每条记录（key值存储该行在整个文件中的起始字节偏移量，为LongWritable类型；value值存储该行的内容，不包括任何行终止符，为Text类型

注：FileInputFormat常见的接口实现类包括：TextInputFormat、KeyValueTextInputFormat、NLineInputFormat、CombineTextInputFormat和自定义InputFormat等。

//示例
(0,Rich learning form)
(20,Intelligent learning engine)
(49,Learning more convenient)
(74,From the real demand for more close to the enterprise)

1.4CombineTextInputFormat切片机制

应用场景：适用于小文件过多的场景，它可以将多个小文件从逻辑上规划到一个切片（数据切片）中，多个小文件就可以交给一个MapTask处理。

虚拟存储切片最大值设置(最好根据实际的小文件大小情况来设置具体的值）

CombineTextInputFormat.setMaxInputSplitSize(job, 4194304);//4m

切片机制：

1)虚拟存储过程：将输入目录下所有文件大小，依次和设置的setMaxInputSplitSize值比较，如果不大于设置的最大值，逻辑上划分一个块。如果输入文件大于设置的最大值且大于两倍，那么以最大值切割一块；当剩余数据大小超过设置的最大值且不大于最大值2倍，此时将文件均分成2个虚拟存储块（防止出现太小切片）。

2）切片过程：判断虚拟存储的文件大小是否大于setMaxInputSplitSize值，大于等于则单独形成一个切片，若不大于则和下一个虚拟存储文件进行合并，共同形成一个切片。

二、MapReduce工作流程

三、Shuffle机制

1.Shuffle机制图解

Map方法之后，Reduce方法之前的数据处理过程称之为Shuffle。

2.Partition分区

//默认的Partitioner分区
public class HashPartitioner<K, V> extends Partitioner<K, V> {
  public int getPartition (K key, V value, int numReduceTasks) {
    return (key. hashCode () & Integer .MAX VALUE) & numReduceTasks;
  }
}

3.自定义Partitioner

1)自定义类继承Partitioner,重写getPartition()方法

public class CustomPartitioner extends Partitioner<Text, FlowBean> {
          @Override

         public int getPartition(Text key, FlowBean value, int numPartitions) {
         // 控制分区代码逻辑

                  return partition;
         }
}

2)在Job驱动中,设置自定义Partitioner

job.setPartitionerClass(CustomPartitioner.class);

3)自定义Partition后,要根据自定义Partitioner的逻辑设置相应数量的ReduceTask

Tasks(5); educejob.setNumR

案例分析：

3.WritableComparable排序

排序分类：

1)部分排序

MapReduce根据输入记录的键对数据集排序。保证输出的每个文件内部有序。

2)全排序

最终输出结果只有一个文件,且文件内部有序。实现方式是只设置一个ReduceTask。但该方法在

处理大型文件时效率极低,因为一台机器处理所有文件,完全丧失了MapReduce所提供的并行架构。

3)辅助排序:(GroupingComparator分组)

在Reduce端对key进行分组。应用于:在接收的key为bean对象时,想让一个或几个字段相同(全部

字段比较不相同)的key进入到同一个reduce方法时,可以采用分组排序。

4)二次排序

在自定义排序过程中,如果compareTo中的判断条件为两个即为二次排序。

自定义排序 WritableComparable 原理分析

bean对象做为key传输，需要实现WritableComparable接口重写compareTo方法，就可以实现排序

@Override
public int compareTo(FlowBean bean) {

	int result;
		
	// 按照总流量大小，倒序排列
	if (this.sumFlow > bean.getSumFlow()) {
		result = -1;
	}else if (this.sumFlow < bean.getSumFlow()) {
		result = 1;
	}else {
		result = 0;
	}

	return result;
}

4.Combiner合并

4.1Combiner详细介绍

1)Combiner是MR程序中Mapper和Reducer之外的一种组件。

2)Combiner组件的父类就是Reducer。

3)Combiner和Reducer的区别在于运行的位置:

Combiner是在每一个MapTask所在的节点运行;

Reducer是接收全局所有Mapper的输出结果;

Combiner的意义就是对每一个MapTask的输出进行局部汇总,以咸小网络传输量。

5)Combiner能够应用的前提是不能影响最终的业务逻辑,而且,Combiner的输出kv

应该跟Reducer的输入kv类型要对应起来。

4.2自定义Combiner实现

1)自定义一个Combiner继承Reducer，重写Reduce方法

public class WordCountCombiner extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
    private IntWritable outV = new IntWritable();
    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        int sum = 0;
        for (IntWritable value : values) {
            sum += value.get();
        }
        outV.set(sum);
        context.write(key,outV);
    }
}

2)在Job驱动类设置

job.setCombinerClass(WordCountCombiner.class);

四、OutputFormat数据输出

1.OutputFormat接口实现类（默认输出格式是TextOutputFormat）

2.自定义OutputFormat步骤

1）自定义一个类继承FileOutputFormat

2）改写RecordWriter，具体改写write（）方法。

五、Join应用

1.Reduce Join

Map端的主要工作：为来自不同表或文件的key/value对，打标签以区别不同来源的记录。然后用连接字段作为key，其余部分和新加的标志作为value，最后进行输出。

Reduce端的主要工作：在Reduce端以连接字段作为key的分组已经完成，我们只需要在每一个分组当中将那些来源于不同文件的记录（在Map阶段已经打标志）分开，最后进行合并就ok了。

2.Map Join

2.1应用场景：适用于一张表特别小或特别大的情况

2.2优点：在Map端缓存多张表，提前处理业务逻辑，这样增加Map端业务，减少Reduce端数据的压力，尽可能的减少数据倾斜。

2.3具体方法：使用DistributedCache

1）在Mapper的setup阶段，将文件读取到缓存集合中。

2）在Driver驱动类中加载缓存。

//缓存普通文件到Task运行节点。
job.addCacheFile(new URI("file:///e:/cache/pd.txt"));
//如果是集群运行,需要设置HDFS路径
job.addCacheFile(new URI("hdfs://hadoop102:8020/cache/pd.txt"));

3.数据清洗（ETL）

E代表Extracte（抽取），T代表Transform（转换），L代表Load（加载）

运行核心业务MapReduce程序之前，往往要先对数据进行清洗，清理掉不符合用户要求的数据。（清理过程一般只需要运行Mapper程序，不需要运行Reduce程序.