Mapreduce之分区与自定义计数器

Mepreduce分区

分区概述

在 MapReduce 中, 通过我们指定分区, 会将同一个分区的数据发送到同一个 Reduce 当中进行处理
例如: 为了数据的统计, 可以把一批类似的数据发送到同一个 Reduce 当中, 在同一个 Reduce 当
中统计相同类型的数据, 就可以实现类似的数据分区和统计等
其实就是相同类型的数据, 有共性的数据, 送到一起去处理
Reduce 当中默认的分区只有一个

实战：

下面我们将一个csv文件进行分开成两个文件，根据他的第六个字段为开奖数进行区分

 

 分区步骤：

Step 1. 定义 Mapper
这个 Mapper 程序不做任何逻辑, 也不对 Key-Value 做任何改变, 只是接收数据, 然后往下发送

package cn.itcast.partition;

import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Counter;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

import java.io.IOException;

/*
K1:行偏移量 LongWritable
V1：行文本数据 Text

K2：行文本数据 Text
V2：占位符 NUllWritable
 */
public class PartitionMapper extends Mapper<LongWritable, Text,Text, NullWritable> {
//map方法将K1和V1转为K2和V2
    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        //方式1：自定义计数器
        Counter counter = context.getCounter("MY_COUNTER", "partition_counter");
        //每运行一次，计数器的变量加1
        counter.increment(1L);
        context.write(value,NullWritable.get());
    }
}

Step 2. 自定义 Partitioner
主要的逻辑就在这里, 这也是这个案例的意义, 通过 Partitioner 将数据分发给不同的 Reducer

package cn.itcast.partition;

import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Partitioner;

public class MyPartitioner extends Partitioner<Text, NullWritable> {

    /*
    1.定义分区规则
    2.返回对应的分区编号
     */
    @Override
    public int getPartition(Text text, NullWritable nullWritable, int i) {
        //1.拆分行文本数据（K2），获取中奖字段的值
        String s = text.toString().split("	")[5];
        //2.判断中奖字段的值和15的关系，然后返回对应的分区编号
        if(Integer.parseInt(s)>15)
            return 1;
        else
            return 0;
    }
}

Step 3. 定义 Reducer 逻辑
这个 Reducer 也不做任何处理, 将数据原封不动的输出即可

package cn.itcast.partition;

import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

import java.io.IOException;

/*
K2:  一行的文本数据
V2:  NullWritable

K3:  Text
V3： NullWritable
 */
public class PartitionerReducer extends Reducer<Text, NullWritable,Text,NullWritable> {
    public static enum Counter{
        MY_INPUT_RECOREDS,MY_INPUT_BYTES
    }


    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable<NullWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        context.getCounter(Counter.MY_INPUT_RECOREDS).increment(1L);
        context.write(key,NullWritable.get());
    }
}

Step 4. 主类中设置分区类和ReduceTask个数

package cn.itcast.partition;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.conf.Configured;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;
import org.apache.hadoop.util.Tool;
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;

public class JobMain extends Configured implements Tool {
    @Override
    public int run(String[] strings) throws Exception {
        //1.创建job任务对象
        Job job = Job.getInstance(super.getConf(), "partition_mapreduce");
        //job.setJarByClass(JobMain.class);
        //2.对job任务进行配置（八个步骤）
        //第一步：设置输入类和输入参数
        job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
        //TextInputFormat.addInputPath(job,new Path("hdfs://hadoop101:8020/input"));
        TextInputFormat.addInputPath(job,new Path("file:///E:\input"));

        //第二部：设置mapper类和类型
        job.setMapperClass(PartitionMapper.class);
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(NullWritable.class);

        //第三：指定分区类
        job.setPartitionerClass(MyPartitioner.class);
        // 第四，五，六步
        //第七步：指定Reducer类和数据类型
        job.setReducerClass(PartitionerReducer.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(NullWritable.class);
        //设置ReduceTask的个数
        job.setNumReduceTasks(2);


        //第八步：指定输出类和输出路径
        job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);
        //TextOutputFormat.setOutputPath(job,new Path("hdfs://hadoop101:8020/out/partition_out"));
        TextOutputFormat.setOutputPath(job,new Path("file:///E:\out\partition_out3"));
    //3.等待任务结束
        boolean b = job.waitForCompletion(true);
        return b?0:1;
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //启动job任务
        Configuration configuration = new Configuration();
        int run = ToolRunner.run(configuration, new JobMain(), args);
        System.exit(run);
    }

}

结果：会产生两个文件

 

第一个文件里的开奖数都是小于等于15

第二个文件里的开奖数都是大于15的

 

MapReduce 中的计数器

计数器是收集作业统计信息的有效手段之一，用于质量控制或应用级统计。计数器还可辅助
诊断系统故障。如果需要将日志信息传输到 map 或 reduce 任务， 更好的方法通常是看能否
用一个计数器值来记录某一特定事件的发生。对于大型分布式作业而言，使用计数器更为方
便。除了因为获取计数器值比输出日志更方便，还有根据计数器值统计特定事件的发生次数
要比分析一堆日志文件容易得多。

hadoop内置计数器列表

 

 

自定义计数器方法

第一种方式定义计数器，通过context上下文对象可以获取我们的计数器，进行记录 通过
context上下文对象，在map端使用计数器进行统计

public class PartitionMapper extends Mapper<LongWritable, Text,Text, NullWritable> {
//map方法将K1和V1转为K2和V2
    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        //方式1：自定义计数器
        Counter counter = context.getCounter("MY_COUNTER", "partition_counter");
        //每运行一次，计数器的变量加1
        counter.increment(1L);
        context.write(value,NullWritable.get());
    }
}

第二种方式
通过enum枚举类型来定义计数器 统计reduce端数据的输入的key有多少个

public class PartitionerReducer extends Reducer<Text, NullWritable,Text,NullWritable> {
    public static enum Counter{
        MY_INPUT_RECOREDS,MY_INPUT_BYTES
    }


    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable<NullWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        context.getCounter(Counter.MY_INPUT_RECOREDS).increment(1L);
        context.write(key,NullWritable.get());
    }
}

输出显示：