【大数据应用技术】作业十一｜分布式并行计算MapReduce

本次作业在要求来自：https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE2/homework/3319

 1.用自己的话阐明Hadoop平台上HDFS和MapReduce的功能、工作原理和工作过程。

1）HDFS

HDFS是分布式文件系统，用来存储海量数据。HDFS中有两类节点：NameNode和DataNode。

NameNode是管理节点，存放文件元数据。也就是存放着文件和数据块的映射表，数据块和数据节点的映射表。也就是说，通过NameNode，我们就可以找到文件存放的地方，找到存放的数据。DataNode是工作节点，用来存放数据块，也就是文件实际存储的地方。

工作原理：客户端向NameNode发起读取元数据的消息，NameNode就会查询它的Block Map，找到对应的数据节点。然后客户端就可以去对应的数据节点中找到数据块，拼接成文件就可以了，这就是读写的流程。

2）MapReduce

MapReduce是并行处理框架，实现任务分解和调度。

工作原理：将一个大任务分解成多个小任务(map)，小任务执行完了之后，合并计算结果(reduce)。也就是说，JobTracker拿到job之后，会把job分成很多个maptask和reducetask，交给他们执行。 MapTask、ReduceTask函数的输入、输出都是的形式。HDFS存储的输入数据经过解析后，以键值对的形式，输入到MapReduce()函数中进行处理，输出一系列键值对作为中间结果，在Reduce阶段，对拥有同样Key值的中间数据进行合并形成最后结果。

2.HDFS上运行MapReduce

1）准备文本文件，放在本地/home/hadoop/wc

先准备一个大一点英文文本文件，我这里准备的是一个名为Mrstandfast.txt的文本文件，放在了下载目录下，如下图所示。

使用 mkdir wc 命令新建一个名为wc的文件夹，再使用 mv /home/chen/下载/MrStandfast.txt MrStandfast.txt 命令把MrStandfast.txt文件复制到wc中，如下图所示。

2）编写mapper函数和reducer函数，在本地运行测试通过

首先，我们可以先编写 mapper函数和reducer函数，使用 gedit mapper.py 命令建立mapper.py文件，在其中插入所要执行的语句，并保存关闭。同理，reducer.py也是这样。

mapper.py

#!/usr/bin/env python
import sys
for line in sys.stdin:
    line = line.strip()
    words = line.split()
    for word in words:
        print "%s	%s" % (word, 1)

reducer.py

#!/usr/bin/env python
 
from operator import itemgetter
import sys
 
current_word = None
current_count = 0
word = None
 
# input comes from STDIN
for line in sys.stdin:
    # remove leading and trailing whitespace
    line = line.strip()
 
    # parse the input we got from mapper.py
    word, count = line.split('	', 1)
 
    # convert count (currently a string) to int
    try:
        count = int(count)
    except ValueError:
        # count was not a number, so silently
        # ignore/discard this line
        continue
 
    # this IF-switch only works because Hadoop sorts map output
    # by key (here: word) before it is passed to the reducer
    if current_word == word:
        current_count += count
    else:
        if current_word:
            # write result to STDOUT
            print '%s	%s' % (current_word, current_count)
        current_count = count
        current_word = word
 
# do not forget to output the last word if needed!
if current_word == word:
    print '%s	%s' % (current_word, current_count)

完成上述步骤后，可以使用 cat mapper.py 命令和 cat reducer.py 命令来查看，如下图所示。

分别使用 chmod a+x /home/chen/wc/mapper.py 和 chmod a+x /home/chen/wc/reducer.py 命令修改mapper和reducer的权限。

分别使用 echo "foo foo quux labs foo bar quux" | ./mapper 命令和 echo "foo foo quux labs foo bar quux" | ./mapper.py | sort -k1,1 | ./reducer.py 命令在本地测试python代码是否可执行，如下图所示。

3）启动Hadoop：HDFS, JobTracker, TaskTracker

 使用 start-all.sh 命令启动hadoop，再使用 jps 命令查看是否启动成功，如下图所示。

4）把文本文件上传到hdfs文件系统上 user/chen/input 

 由于我先前做实验时已经创建了 /user/chen/input 这个文件夹了，所以在这里我就直接将本地文件上传即可，使用 hdfs dfs -put /home/chen/wc/MrStandfast.txt /user/chen/input/ 命令把本地的MrStandfast.txt上传至hdfs文件系统上 user/chen/input上，再使用 hdfs dfs -ls /user/chen/input/ 命令来查看文件，如下图所示。

注意：如果先前还没有创建文件夹的，可以使用 hdfs dfs -mkdir -p /user/chen/input 命令来创建文件夹，详见https://www.cnblogs.com/bhuan/p/10964927.html

5）streaming的jar文件的路径写入环境变量，让环境变量生效

使用 vim ~/.bashrc 命令将streaming的jar文件的路径写入~/.bashrc中，并使用 source ~/.bashrc 让环境变量生效，如下图所示。

streaming的jar文件的路径：

export STREAM=$HADOOP_HOME/share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-*.jar

6）建立一个shell脚本文件：streaming接口运行的脚本，名称为run.sh

使用 vim run.sh 命令或者 gedit run.sh 命令添加streaming接口运行的脚本，再使用 source run.sh 命令使其生效，如下图所示。

run.sh文件内容

hadoop jar $STREAM  
-file /home/chen/wc/mapper.py 
-mapper  /home/chen/wc/mapper.py 
-file /home/chen/wc/reducer.py 
-reducer  /home/chen/wc/reducer.py 
-input /user/chen/input/*.txt 
-output /user/chen/wcountput

7）source run.sh来执行mapreduce

8）查看运行结果

使用 hdfs dfs -cat /user/chen/wcountput/* 命令来查看运行结果，如下图所示。