一。 MAP REDUCE执行原理
MapReduce主要分为三个阶段 Map阶段 Shuffle阶段 Reduce阶段
1》Map阶段:
Hadoop Map/Reduce框架为每一个InputSplit产生一个map任务,而每个InputSplit是由该作业的InputFormat产生的。
1》InputSplit的大小算法
通过查看FileInputFormat
protected long computeSplitSize(long blockSize, long minSize,
long maxSize) {
return Math.max(minSize, Math.min(maxSize, blockSize));
}
blockSize hadoop2之后默认是128M (http://hadoop.apache.org/docs/r2.6.5/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/hdfs-default.xml) 参数名:dfs.blocksizeminsize 找到调用computeSplitSize的方法同类的
public List<InputSplit> getSplits(JobContext job) throws IOException {
StopWatch sw = new StopWatch().start();
long minSize = Math.max(getFormatMinSplitSize(), getMinSplitSize(job));
long maxSize = getMaxSplitSize(job);
查看过getFormatMinSplitSize() 直接返回 1
protected long getFormatMinSplitSize() {
return 1;
}
getMinSplitSize(job)
获取 mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize(切片的最小个数)
参数值 如果没有设置默认 1 查看官方文档该参数确实没有 值是0 所以这里代码就是1
getMaxSplitSize(job)
获取参数mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize值 官方文档没有 取默认值Long.MAX_VALUE
数据计算 InputSplit个数 如果参数都是默认值 =Block快的个数
假设文件大小大于 128M 比如 130M 被会分为2个block
运算结果是
long minSize = Math.max(1, 1); =1
long maxSize = getMaxSplitSize(job);=Long.maxValue =9,223,372,036,854,775,807
Math.max(minSize, Math.min(maxSize, blockSize));
Math.max(1, Math.min(9,223,372,036,854,775,807, 2)); =2个切片
假设 是100M 会被切成 1个block
Math.max(1, Math.min(9,223,372,036,854,775,807, 1)); =1个切片
输出键值对不需要与输入键值对的类型一致。一个给定的输入键值对可以映射成0个或多个输出键值对(该过程用户实现)
2》Shuffle阶段:
每个map 对应的输出数据会被存储在内存中 通过key排序 然后产生分区号 该分区号 key的hash%reduce个数 也就是将来进入哪个reduce task
默认reudce只有一个 所以就是 %1 永远是0 就是第一个 当排序好后 最后合并到磁盘中 等待其他的map程序 执行完成
reduce程序等待所有的map执行完后 同步多个map的数据(通过分区号获取对应map中键值对) 进行合并 合并后 再次进行排序 通过key进行分组
将分组数据调用reduce程序
3》Reduce阶段:
reduce将每组的数据处理后 输出到hdfs中 多个reduce就会存在多个输出
二。 插件安装
hadoop2.x的插件源代码地址 https://github.com/winghc/hadoop2x-eclipse-plugin 必须通过ant安装
apache官方下载ant
设置解压后目录 bin到 path环境变量下 配置好后测试
C:Usersjiaozi>ant
Buildfile: build.xml does not exist!
Build failed
具体编译步骤 github中有参考
下载的插件源代码 假如解压在 D:learnhadoophadoop2x-eclipse-plugin-master
插件安装需要下载对应hadoop的jar包所以需要maven仓库 默认是repo1.apache.org 非常慢 修改为aliyun修改 D:learnhadoophadoop2x-eclipse-plugin-masterivyivysettings.xml
修改为
<property name="repo.maven.org"
value="http://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/public"
override="false"/>
该插件编译指定hadoop安装包 注意jdk版本和eclipse版本
hadoop2.7.4 jdk1.8 eclipse mars2不支持jdk1.8
hadoop2.6.5. jdk1.7 eclipse mars2支持jdk1.7
我这里 下载了hadoop2.6.5 解压在D:learnhadoophadoop-2.6.5下
执行命令
ant jar -Dversion=2.6.5 -Dhadoop.version=2.6.5 -Declipse.home=E:/开发软件/eclipse -Dhadoop.home=D:/learn/hadoop/hadoop-2.6.5
插件最终生成在 D:learnhadoophadoop2x-eclipse-plugin-masterbincontribeclipse-plugin碰到问题1:
缺少某个版本的jar包 比如hadoop-2.6.5sharehadoopcommonlibcommons-collections-3.2.1.jar
结果发现该目录下 有个 commons-collections-3.2.2.jar 复制一个改成 commons-collections-3.2.1.jar即可
其他包都这样处理
碰到问题2:
插件丢到 eclipse/dropings目录 发现无法安装
调试eclipse
eclipse的快捷方式上 添加 -clean -consolelog -debug
首选项 会发现插件 但是点击时出现 unsupported major.minor version 52.0
说明eclipse加载时使用的jdk版本 比该插件的编译版本 52.0要低
此时 重新使用 eclipse加载的jdk(path和java_home中定义的jdk)来重新编译hadoop插件 重新丢到eclipse/dropings
删除eclipse目录configuration下的org.eclipse.update 重启eclipse 发现成功安装
安装后 发现插件在Project Explorer下多了一个 DFS location的列表项
切换到Map/Reduce视图 添加上对应dfs主机和端口
但是dfs无论如何都连接不上 死命重连
hadoop java.lang.IllegalStateException
后来自己使用maven 使用java客户端 发现都可以正常操作
看eclipse的日志 comgooglecommonasePreconditions validate失败
后来找到了这个jar包时guava-11.0.2.jar
maven添加依赖
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-client</artifactId>
<version>2.6.5</version>
<scope>compile</scope>
</dependency>
的 guava-11.0.2.jar里面却没有这个类
我尝试将maven引入的所有jar包替换掉eclipse-plugin-2.6.5.jar下的lib目录 不是删除替换 是直接替换(该有的还是保留)
重新发布到eclipse 发现成功
三。简单mapreduce例子
mapreduce官网提供的统计词频的例子 一个文本文件统计总共多少词每个词出现的次数
添加maven依赖
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
<modelVersion>4.0.0</modelVersion>
<groupId>cn.et</groupId>
<artifactId>remote_hadoop</artifactId>
<version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-client</artifactId>
<version>2.7.4</version>
<scope>compile</scope>
</dependency>
</dependencies>
</project>
添加mapreudce处理类
package hadoop;
import java.io.IOException;
import java.util.Iterator;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
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;
public class ReduceTest {
public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
// 设置当前机器的hadoop目录
System.setProperty("hadoop.home.dir", "D:\learn\hadoop\hadoop-2.7.4");
// 设置操作使用的用户 如果不设置为root 和 hadoop服务的相同 出现异常 本机账号是window账号
System.setProperty("HADOOP_USER_NAME", "root");
Configuration conf = new Configuration();
conf.set("mapreduce.framework.name", "yarn");
//window运行需要设置这行 linux运行不能添加这样
conf.set("mapreduce.job.jar", "target\remote_hadoop-0.0.1-SNAPSHOT.jar");
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(new Path("/user/root/output")))
fs.delete(new Path("/user/root/output"),true);
Job job =Job.getInstance(conf, "WordCount");
//不设置运行的主类 使用 hadoop jar jar包 主类 无法找到 Mapper和Reduce的类
job.setJarByClass(ReduceTest.class);
job.setMapperClass(MyMapper.class);
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
job.setReducerClass(MyReduce.class);
FileInputFormat.addInputPath(job,new Path("/user/root/input"));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("/user/root/output"));
job.waitForCompletion(true);
}
public static class MyMapper extends Mapper<LongWritable,Text, Text, IntWritable>{
public MyMapper() {
}
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable>.Context context)
throws IOException, InterruptedException {
String[] split=value.toString().split(" ");
for(String s:split){
context.write(new Text(s),new IntWritable(1));
}
}
}//内部类必须是静态的
public static class MyReduce extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>{
public MyReduce() {
}
@Override
protected void reduce(Text arg0, Iterable<IntWritable> arg1,
Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>.Context arg2) throws IOException, InterruptedException {
Iterator<IntWritable> ite=arg1.iterator();
int i=0;
while(ite.hasNext()){
i++;
ite.next();
}
arg2.write(arg0, new IntWritable(i));
}
}
}
使用命令 mvn package打包 (我这里包名为remote_hadoop-0.0.1-SNAPSHOT.jar)上传到namenode机器node1
执行命令 运行
hadoop jar ./remote_hadoop-0.0.1-SNAPSHOT.jar hadoop.ReduceTest
结果为:
[root@node1 ~]# hadoop jar ./remote_hadoop-0.0.1-SNAPSHOT.jar hadoop.ReduceTest
17/10/27 00:51:40 WARN mapreduce.JobResourceUploader: Hadoop command-line option parsing not performed. Implement the Tool interface and execute your application with ToolRunner to remedy this.
17/10/27 00:51:41 INFO input.FileInputFormat: Total input paths to process : 1
17/10/27 00:51:41 INFO mapreduce.JobSubmitter: number of splits:1
17/10/27 00:51:41 INFO mapreduce.JobSubmitter: Submitting tokens for job: job_1509078980537_0006
17/10/27 00:51:42 INFO impl.YarnClientImpl: Submitted application application_1509078980537_0006
17/10/27 00:51:42 INFO mapreduce.Job: The url to track the job: http://node1:8088/proxy/application_1509078980537_0006/
17/10/27 00:51:42 INFO mapreduce.Job: Running job: job_1509078980537_0006
17/10/27 00:51:57 INFO mapreduce.Job: Job job_1509078980537_0006 running in uber mode : false
17/10/27 00:51:57 INFO mapreduce.Job: map 0% reduce 0%
17/10/27 00:52:08 INFO mapreduce.Job: map 100% reduce 0%
17/10/27 00:52:19 INFO mapreduce.Job: map 100% reduce 100%
17/10/27 00:52:19 INFO mapreduce.Job: Job job_1509078980537_0006 completed successfully
17/10/27 00:52:20 INFO mapreduce.Job: Counters: 49
这里我发现 在window上 代码中添加
conf.set("mapreduce.job.jar", "target\remote_hadoop-0.0.1-SNAPSHOT.jar");
将所有的hadoop配置文件放在classpath下
虽然可以提交任务 一直卡住
17/10/27 00:51:57 INFO mapreduce.Job: Job job_1509078980537_0006 running in uber mode : false
一直都不出现 map 0% reduce 0% 奇怪 如果直接打包到linux执行命令 没有问题
四。window调试mapreduce
下载hadoop安装包 我解压在 D:/learn/hadoop/hadoop-2.6.5下 window环境下存在一些 exe和dll文件才能启动hadoop
下载地址 https://github.com/SweetInk/hadoop-common-2.7.1-bin 拷贝下载文件下的所有文件到 hadoop下的bin目录
尝试启动bin目录下的start-dfs.cmd看是否能正常启动
c盘下创建目录 c:/user/input
创建项目 maven配置同上
处理类LocalReduceTest
package hadoop;
import java.io.IOException;
import java.util.Iterator;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
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;
public class LocalReduceTest {
public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
// 设置当前机器的hadoop目录
System.setProperty("hadoop.home.dir", "D:\learn\hadoop\hadoop-2.7.4");
Configuration conf = new Configuration();
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(new Path("c:/user/output")))
fs.delete(new Path("c:/user/output"),true);
Job job =Job.getInstance(conf, "WordCount");
job.setMapperClass(MyMapper.class);
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
job.setReducerClass(MyReduce.class);
FileInputFormat.addInputPath(job,new Path("c:/user/input"));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("c:/user/output"));
job.waitForCompletion(true);
}
public static class MyMapper extends Mapper<LongWritable,Text, Text, IntWritable>{
public MyMapper() {
}
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable>.Context context)
throws IOException, InterruptedException {
String[] split=value.toString().split(" ");
for(String s:split){
context.write(new Text(s),new IntWritable(1));
}
}
}
public static class MyReduce extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>{
public MyReduce() {
}
@Override
protected void reduce(Text arg0, Iterable<IntWritable> arg1,
Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>.Context arg2) throws IOException, InterruptedException {
Iterator<IntWritable> ite=arg1.iterator();
int i=0;
while(ite.hasNext()){
i++;
ite.next();
}
arg2.write(arg0, new IntWritable(i));
}
}
}
直接点击main方法run 发现报错
Exception in thread "main" java.lang.UnsatisfiedLinkError: org.apache.hadoop.io.nativeio.NativeIO$Windows.access0(Ljava/lang/String;I)Z
at org.apache.hadoop.io.nativeio.NativeIO$Windows.access0(Native Method)
at org.apache.hadoop.io.nativeio.NativeIO$Windows.access(NativeIO.java:557)
at org.apache.hadoop.fs.FileUtil.canRead(FileUtil.java:977)
NativeIO Window子类中access0这个方法没有办法链接到本地动态链接库 该方法是判断是否有进入权限的修改源代码 下载2.65.源代码找到该类
再次运行 main方法 发现成功 并且 c:/user/out输出了结果 而且速度快于linux的集群(因为本机不用远程资源调度) 该中方式可以直接断点调试