实验目的
1.准确理解Mapreduce的设计原理
2.熟练掌握WordCount程序代码编写
3.学会自己编写WordCount程序进行词频统计
实验原理
MapReduce采用的是“分而治之”的思想，把对大规模数据集的操作，分发给一个主节点管理下的各个从节点共同完成，然后通过整合各个节点的中间结果，得到最终结果。简单来说，MapReduce就是”任务的分解与结果的汇总“。
1.MapReduce的工作原理
在分布式计算中，MapReduce框架负责处理了并行编程里分布式存储、工作调度，负载均衡、容错处理以及网络通信等复杂问题，现在我们把处理过程高度抽象为Map与Reduce两个部分来进行阐述，其中Map部分负责把任务分解成多个子任务，Reduce部分负责把分解后多个子任务的处理结果汇总起来，具体设计思路如下。
（1）Map过程需要继承org.apache.hadoop.mapreduce包中Mapper类，并重写其map方法。通过在map方法中添加两句把key值和value值输出到控制台的代码，可以发现map方法中输入的value值存储的是文本文件中的一行（以回车符为行结束标记），而输入的key值存储的是该行的首字母相对于文本文件的首地址的偏移量。然后用StringTokenizer类将每一行拆分成为一个个的字段，把截取出需要的字段（本实验为买家id字段）设置为key，并将其作为map方法的结果输出。
（2）Reduce过程需要继承org.apache.hadoop.mapreduce包中Reducer类，并重写其reduce方法。Map过程输出的<key,value>键值对先经过shuffle过程把key值相同的所有value值聚集起来形成values，此时values是对应key字段的计数值所组成的列表，然后将<key,values>输入到reduce方法中，reduce方法只要遍历values并求和，即可得到某个单词的总次数。
在main()主函数中新建一个Job对象，由Job对象负责管理和运行MapReduce的一个计算任务，并通过Job的一些方法对任务的参数进行相关的设置。本实验是设置使用将继承Mapper的doMapper类完成Map过程中的处理和使用doReducer类完成Reduce过程中的处理。还设置了Map过程和Reduce过程的输出类型：key的类型为Text，value的类型为IntWritable。任务的输出和输入路径则由字符串指定，并由FileInputFormat和FileOutputFormat分别设定。完成相应任务的参数设定后，即可调用job.waitForCompletion()方法执行任务，其余的工作都交由MapReduce框架处理。
2.MapReduce框架的作业运行流程
（1）ResourceManager：是YARN资源控制框架的中心模块，负责集群中所有资源的统一管理和分配。它接收来自NM(NodeManager)的汇报，建立AM，并将资源派送给AM(ApplicationMaster)。
（2）NodeManager：简称NM，NodeManager是ResourceManager在每台机器上的代理，负责容器管理，并监控他们的资源使用情况（cpu、内存、磁盘及网络等），以及向ResourceManager提供这些资源使用报告。
（3）ApplicationMaster：以下简称AM。YARN中每个应用都会启动一个AM，负责向RM申请资源，请求NM启动Container，并告诉Container做什么事情。
（4）Container：资源容器。YARN中所有的应用都是在Container之上运行的。AM也是在Container上运行的，不过AM的Container是RM申请的。Container是YARN中资源的抽象，它封装了某个节点上一定量的资源（CPU和内存两类资源）。Container由ApplicationMaster向ResourceManager申请的，由ResouceManager中的资源调度器异步分配给ApplicationMaster。Container的运行是由ApplicationMaster向资源所在的NodeManager发起的，Container运行时需提供内部执行的任务命令（可以是任何命令，比如java、Python、C++进程启动命令均可）以及该命令执行所需的环境变量和外部资源（比如词典文件、可执行文件、jar包等）。
另外，一个应用程序所需的Container分为两大类，如下：
①运行ApplicationMaster的Container：这是由ResourceManager（向内部的资源调度器）申请和启动的，用户提交应用程序时，可指定唯一的ApplicationMaster所需的资源。
②运行各类任务的Container：这是由ApplicationMaster向ResourceManager申请的，并为了ApplicationMaster与NodeManager通信以启动的。
以上两类Container可能在任意节点上，它们的位置通常而言是随机的，即ApplicationMaster可能与它管理的任务运行在一个节点上。
实验环境
Linux Ubuntu 14.0
jdk-7u75-linux-x64
hadoop-2.6.0-cdh5.4.5
hadoop-2.6.0-eclipse-cdh5.4.5.jar
eclipse-java-juno-SR2-linux-gtk-x86_64
实验内容
现有某电商网站用户对商品的收藏数据，记录了用户收藏的商品id以及收藏日期，名为buyer_favorite1。
buyer_favorite1包含：买家id，商品id，收藏日期这三个字段，数据以“ ”分割，样本数据及格式如下：
买家id 商品id 收藏日期
10181 1000481 2010-04-04 16:54:31
20001 1001597 2010-04-07 15:07:52
20001 1001560 2010-04-07 15:08:27
20042 1001368 2010-04-08 08:20:30
20067 1002061 2010-04-08 16:45:33
20056 1003289 2010-04-12 10:50:55
20056 1003290 2010-04-12 11:57:35
20056 1003292 2010-04-12 12:05:29
20054 1002420 2010-04-14 15:24:12
20055 1001679 2010-04-14 19:46:04
20054 1010675 2010-04-14 15:23:53
20054 1002429 2010-04-14 17:52:45
20076 1002427 2010-04-14 19:35:39
20054 1003326 2010-04-20 12:54:44
20056 1002420 2010-04-15 11:24:49
20064 1002422 2010-04-15 11:35:54
20056 1003066 2010-04-15 11:43:01
20056 1003055 2010-04-15 11:43:06
20056 1010183 2010-04-15 11:45:24
20056 1002422 2010-04-15 11:45:49
20056 1003100 2010-04-15 11:45:54
20056 1003094 2010-04-15 11:45:57
20056 1003064 2010-04-15 11:46:04
20056 1010178 2010-04-15 16:15:20
20076 1003101 2010-04-15 16:37:27
20076 1003103 2010-04-15 16:37:05
20076 1003100 2010-04-15 16:37:18
20076 1003066 2010-04-15 16:37:31
20054 1003103 2010-04-15 16:40:14
20054 1003100 2010-04-15 16:40:16
要求编写MapReduce程序，统计每个买家收藏商品数量。
统计结果数据如下：
1. 买家id 商品数量
2. 10181 1
3. 20001 2
4. 20042 1
5. 20054 6
6. 20055 1
7. 20056 12
8. 20064 1
9. 20067 1
10. 20076 5
实验实现具体步骤：
1.切换目录到下，启动hadoop。
cd /usr/local/hadoop
./sbin/start-dfs.sh
2.在linux上，创建一个目录/data/mapreduce1。
1. mkdir -p /data/mapreduce1
3.切换到/data/mapreduce1目录下，自行建立文本文件buyer_favorite1。
依然在/data/mapreduce1目录下，使用wget命令，从
网络下载hadoop2lib.tar.gz，下载项目用到的依赖包。
将hadoop2lib.tar.gz解压到当前目录下。
1. tar -xzvf hadoop2lib.tar.gz
4.将linux本地/data/mapreduce1/buyer_favorite1，上传到HDFS上的/mymapreduce1/in目录下。若HDFS目录不存在，需提前创建。
1. hadoop fs -mkdir -p /mymapreduce1/in
2.hadoop fs -put /data/mapreduce1/buyer_favorite1 /mymapreduce1/in
5.打开eclipse，新建Map Project项目
（2）输入项目名字 WordCount
新建一个WordCount类，将代码填入进去
import java.util.StringTokenizer; 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.Mapper; import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat; public class WordCount { public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException { Job job = Job.getInstance(); job.setJobName("WordCount"); job.setJarByClass(WordCount.class); job.setMapperClass(doMapper.class); job.setReducerClass(doReducer.class); job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(IntWritable.class); Path in = new Path("hdfs://localhost:9000/user/anna/input/buyer_favorite1.txt"); Path out = new Path("hdfs://localhost:9000/mymapreduce1/out3"); FileInputFormat.addInputPath(job, in); FileOutputFormat.setOutputPath(job, out); System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1); } public static class doMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{ public static final IntWritable one = new IntWritable(1); public static Text word = new Text(); @Override protected void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException { StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(value.toString(), " "); word.set(tokenizer.nextToken()); context.write(word, one); } } public static class doReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>{ private IntWritable result = 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(); } result.set(sum); context.write(key, result); } } }
在WordCount类文件中，单击右键=>Run As=>Run on Hadoop选项，将MapReduce任务提交到Hadoop中。
11.待执行完毕后，打开终端或使用hadoop eclipse插件，查看hdfs上，程序输出的实验结果。
1. hadoop fs -ls /mymapreduce1/out
2. hadoop fs -cat /mymapreduce1/out/part-r-00000
