【Hadoop离线基础总结】MapReduce增强（下）

MapReduce增强（下）

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MapTask运行机制详解以及MapTask的并行度

• MapTask运行流程
  第一步：读取数据组件InputFormat（默认TextInputFormat）会通过getSplits方法，对输入目录中的文件（输入目录也就是TextInputFormat的Path）进行逻辑切片得到splits。
      ps. getSplits方法属于FileInputFormat，该方法返回的就是一个文件有多少个切片，一个切片对应一个maptask的任务。
         切片大小如何决定的？
         如果一个切片256M,那么一个512M的文件会产生两个切片，两个maptask
         如果一个切片是128M，那么一个512M的文件产生四个切片，产生四个maptaks
  第二步：将输入文件切分为splits之后，由RecordReader对象（默认LineRecordReader）进行读取，以 作为分隔符，读取一行数据，返回 <key1，value1>（Key1表示每行首字符偏移值，value1表示这一行文本内容）
  第三步：返回<key1,value1>后，进入用户自己继承的Mapper类中，执行用户重写的map函数。(RecordReader读取一行这里调用一次）
  第四步：map逻辑完之后，将map的每条结果通过context.write进行collect数据收集。在collect中，会先对其进行分区处理，默认使用HashPartitioner。（分区数，也就是Partitioner用户可以根据自己的需要自定义，设置完成后需要在main方法中添加job.setNumReduceTask() 设置reduceTask数，并且自定义分区后无法在本地系统运行代码，必须打包上传到HDFS上运行)
  第五步：接下来，会将数据写入内存，内存中这片区域叫做环形缓冲区，缓冲区的作用是批量收集map结果，减少磁盘IO的影响。<key,value> 对以及 Partition 的结果都会被写入缓冲区。当然写入之前，key与value值都会被序列化成字节数组。
      环形缓冲区其实是一个数组，数组中存放着key、value的序列化数据和key、value的元数据信息，包括partition、key的起始位置、value的起始位置以及value的长度。
      缓冲区是有大小限制，默认是 100MB。MapTask输出结果过多可能会撑爆内存，所以需要在一定条件下将缓冲区中的数据临时写入磁盘，这种操作被称为Spill，中文可译为溢写（这个溢写是由单独线程来完成，不影响往缓冲区写map结果的线程）。整个缓冲区有个溢写的比例 spill.percent（这个比例默认是0.8），不会阻止map的结果输出。当缓冲区的数据已经达到阈值（buffer size * spill percent = 100MB * 0.8 = 80MB），溢写线程启动，锁定这80MB的内存，执行溢写过程。Map task的输出结果还可以往剩下的20MB内存中写，互不影响。
  环形缓冲区的大小，涉及到MapTask的调优过程。如果内存充足，可以将环形缓冲区的大小调大。
  第六步：当溢写线程启动后，需要对这80MB空间内的key做排序(Sort)。排序是MapReduce模型默认的行为，这里的排序也是对序列化的字节做的排序。
      如果设置了Combiner，会在排序后进行，Combiner适用于Reduce的输入<key,value>对与输出<key,value>对类型完全一致，且不影响最终结果的场景，比如累加、最大值等。Combiner会将有相同key的<key,value>对的value加起来，减少溢写到磁盘的数据量。
  第七步：合并溢写文件。每次溢写会在磁盘上生成一个临时文件（写之前判断是否有combiner），如果map的输出结果很大，就会有多次这样的溢写发生，磁盘上相应的也就会有多个临时文件存在。当整个数据处理结束之后开始对磁盘中的临时文件进行merge合并，因为最终的文件只有一个，写入磁盘，并且为这个文件提供了一个索引文件，以记录每个reduce对应数据的偏移量。

• MapTask的并行度
  MapTask的并行度，就是指代有多少个MapTask

• MapTask的一些基础设置配置

设置环型缓冲区的内存值大小
mapreduce.task.io.sort.mb 100		-> 默认设置100M

设置溢写百分比
mapreduce.map.sort.spill.percent 0.80		-> 默认设置80%

设置溢写数据目录
mapreduce.cluster.local.dir	${hadoop.tmp.dir}/mapred/local		-> 默认设置

设置一次最多合并多少个溢写文件
mapreduce.task.io.sort.factor 10		-> 默认一次最多合并10个溢写文件

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ReduceTask运行机制以及ReduceTask的并行度

• ReduceTask运行流程
  第一步：Copy阶段。Reduce进程启动一些数据copy线程(Fetcher)，通过HTTP方式请求maptask获取属于自己的文件。
  第二步：Merge阶段。和Map端的Merge相同，只是存放的数值是不同Map端Copy过来的。
      Copy过来的数据会先放入内存缓冲区中（这里的缓冲区大小要比map端的更为灵活）。merge有三种形式：内存到内存；内存到磁盘；磁盘到磁盘（默认情况下第一种形式不启用）。当内存中的数据量到达一定阈值，就启动内存到磁盘的merge。与map 端类似，这也是溢写的过程（这个过程中如果你设置有Combiner，也是会启用的），然后在磁盘中生成了众多的溢写文件。第二种merge方式一直在运行，直到没有map端的数据时才结束，然后启动第三种磁盘到磁盘的merge方式生成最终的文件。
  第三步：合并排序。把分散的数据合并成一个大的数据后，还会再对合并后的数据排序。
  第四步：对排序后的键值对调用reduce方法。key相等的键值<key,value>对调用一次reduce方法，每次调用会产生零个或者多个键值对，最后把这些输出的键值对写入到HDFS文件中。

• ReduceTask运行流程图
  

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MapReduce的shuffle过程

• 概述
  shuffle就是指map阶段处理的数据如何传递给reduce阶段（就是分区、排序、规约和分组的操作），是MapReduce框架中最关键的一个流程。

• 步骤
  第一步：Collect阶段。将MapTask的结果输出到默认大小为100M的环形缓冲区，保存的是 <key,value>，Partition分区信息等。
  第二步：Spill阶段。当内存中的数据量达到一定的阈值的时候，就会将数据写入本地磁盘，在将数据写入磁盘之前需要对数据进行一次排序的操作，如果配置了combiner，还会将有相同分区号和key的数据进行排序。
  第三步：Merge阶段。把所有溢出的临时文件进行一次合并操作，以确保一个MapTask最终只产生一个中间数据文件。
  第四步：Copy阶段。ReduceTask启动Fetcher线程到已经完成MapTask的节点上复制一份属于自己的数据，这些数据默认会保存在内存的缓冲区中，当内存的缓冲区达到一定的阀值的时候，就会将数据写到磁盘之上。
  第五步：Merge阶段。在ReduceTask远程复制数据的同时，会在后台开启两个线程对内存到本地的数据文件进行合并操作。
  第六步：Sort阶段。在对数据进行合并的同时，会进行排序操作，由于MapTask阶段已经对数据进行了局部的排序，ReduceTask只需保证Copy的数据的最终整体有效性即可。

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shuffle阶段数据的压缩机制

• 概述
  从map阶段输出的数据，都要通过网络拷贝，发送到reduce阶段，这一过程中，涉及到大量的网络IO，如果数据能够进行压缩，那么数据的发送量就会少得多。

• 最好用的Hadoop压缩算法
  Snappy! Snappy! Snappy!

• 在代码中设置压缩

//设置map阶段的压缩
Configuration configuration = new Configuration();
configuration.set("mapreduce.map.output.compress","true");
configuration.set("mapreduce.map.output.compress.codec","org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec");

//设置reduce阶段的压缩
configuration.set("mapreduce.output.fileoutputformat.compress","true");
configuration.set("mapreduce.output.fileoutputformat.compress.type","RECORD");
configuration.set("mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec","org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec");

• 配置全局的MapReduce压缩

cd /export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/etc/hadoop

vim mapred-site.xml

<!--map端输出数据进行压缩-->
<property>
	<name>mapreduce.map.output.compress</name>
	<value>true</value>
</property>
<property>
	<name>mapreduce.map.output.compress.codec</name>
	<value>org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec</value>
</property>

<!--reduce端输出数据进行压缩-->
<property>
	<name>mapreduce.output.fileoutputformat.compress</name>
	<value>true</value>
</property>
<property>
	<name>mapreduce.output.fileoutputformat.compress.type</name>
	<value>RECORD</value>
</property>
<property>
	<name>mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec</name>
	<value>org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec</value> 
</property>

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MapReduce编程案例

• reduce端join算法实现

定义ReduceJoin的Mapper类

package cn.itcast.mr.demo5;

import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileSplit;

import java.io.IOException;

public class ReduceJoinMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> {

    //创建Text对象
    Text k2 = new Text();

    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        //如何判断文件究竟是从哪个文件里面来的
        //获取文件的切片
        FileSplit inputSplit = (FileSplit) context.getInputSplit();
        //获取到了文件存放的路径
        Path path = inputSplit.getPath();
        //获取文件的名称
        String name = path.getName();
        System.out.println(name);
        //可以使用文件名来判断我们的数据是来自哪个文件

        String line = value.toString();
        if (line.startsWith("p")) {
            //商品表中的数据
            String[] split = line.split(",");
            k2.set(split[0]);
            context.write(k2, value);
        } else {
            String[] split = line.split(",");
            k2.set(split[2]);
            context.write(k2, value);
        }
    }
}

定义ReduceJoin的Reducer类

package cn.itcast.mr.demo5;

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

import java.io.IOException;

public class ReduceJoinReducer extends Reducer<Text, Text, Text, NullWritable> {
    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        //定义订单和商品内容
        String orderLine = "";
        String productLine = "";
        for (Text value : values) {
            //如果value输出首字母为"p"，则为商品的内容，否则为订单内容
            if (value.toString().startsWith("p")) {
                productLine = value.toString();
            } else {
                orderLine = value.toString();
            }
        }
        context.write(new Text(orderLine + "	" + productLine), NullWritable.get());
    }
}

程序main函数入口

package cn.itcast.mr.demo5;

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 ReduceJoinMain extends Configured implements Tool {
    @Override
    public int run(String[] args) throws Exception {
        //创建job对象
        Job job = Job.getInstance(super.getConf(), "ReduceJoin");
        //获取输入数据，设置输入路径
        job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
        TextInputFormat.setInputPaths(job, new Path("file:////Volumes/赵壮备份/大数据离线课程资料/4.大数据离线第四天/map端join/input"));

        //map逻辑自定义
        job.setMapperClass(ReduceJoinMapper.class);
        //设置k2,v2类型
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(Text.class);

        //reduce逻辑自定义
        job.setReducerClass(ReduceJoinReducer.class);
        //设置k3,v3类型
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(NullWritable.class);

        //输出数据，设置输出路径
        job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);
        TextOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("file:////Volumes/赵壮备份/大数据离线课程资料/4.大数据离线第四天/map端join/reduceJoin_output"));

        //提交任务至集群
        boolean b = job.waitForCompletion(true);
        return b ? 0 : 1;
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //使用ToolRunner工具获取退出状态码
        int run = ToolRunner.run(new Configuration(), new ReduceJoinMain(), args);
        //系统退出
        System.exit(run);
    }
}

缺点：这种方式中，join的操作是在reduce阶段完成，reduce端的处理压力太大，map节点的运算负载则很低，资源利用率不高，且在reduce阶段极易产生数据倾斜
解决办法：map端join实现方式
 

• map端join算法实现

先在HDFS创建一个文件夹，并在linux虚拟机上将产品表的数据上传到新创建的文件夹中

cd /export/servers
hdfs dfs -mkdir -p /cacheFile
hdfs dfs -put pdts.txt /cacheFile

定义mapJoin的Mapper类

package cn.itcast.mr.demo6;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.filecache.DistributedCache;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.net.URI;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

public class MapJoinMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, NullWritable> {
    //在程序main函数方法里添加了缓存文件，这里就可以获取到缓存文件
    //定义map
    Map<String, String> map = null;

    /*
    重写setup方法,获取缓存文件，然后将缓存文件的内容存储到map当中去
    */
    @Override
    protected void setup(Context context) throws IOException, InterruptedException {
        map = new HashMap<String, String>();
        //从context中获取configuration
        Configuration configuration = context.getConfiguration();
        //我们只有一个缓存文件
        URI[] cacheFiles = DistributedCache.getCacheFiles(configuration);
        //获取缓存文件的URI，拿到URI就可以访问文件
        URI cacheFile = cacheFiles[0];
        //获取文件系统
        FileSystem fileSystem = FileSystem.get(cacheFile, configuration);
        //获取到文件的输入流
        FSDataInputStream open = fileSystem.open(new Path(cacheFile));
        InputStreamReader inputStreamReader = new InputStreamReader(open);
        BufferedReader bufferedReader = new BufferedReader(inputStreamReader);
        //将输入流转换读取成字符串
        String line = null;
        while ((line = bufferedReader.readLine()) != null) {
            String[] lineArray = line.split(",");
            map.put(lineArray[0], line);
        }
    }

    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        String[] split = value.toString().split(",");
        //获取商品表的数据
        String product = map.get(split[2]);
        //将商品表和订单表的数据进行拼接，然后输出
        context.write(new Text(value.toString() + "	" + product), NullWritable.get());
    }
}

程序main函数的入口

package cn.itcast.mr.demo6;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.conf.Configured;
import org.apache.hadoop.filecache.DistributedCache;
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;

import java.net.URI;

public class MapJoinMain extends Configured implements Tool {
    @Override
    public int run(String[] args) throws Exception {
        //添加缓存文件
        DistributedCache.addCacheFile(new URI("hdfs://node01:8020/cacheFile/pdts.txt"), super.getConf());

        //获取Job对象
        Job job = Job.getInstance(super.getConf(), "mapJoin");
        //获取输入数据，设置输入路径
        job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
        TextInputFormat.setInputPaths(job, new Path("file:////Volumes/赵壮备份/大数据离线课程资料/4.大数据离线第四天/map端join/map_join_iput/orders.txt"));

        //自定义map逻辑
        job.setMapperClass(MapJoinMapper.class);
        //设置k2,v2类型
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(NullWritable.class);

        //输出数据，设置输出路径
        job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);
        TextOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("/Volumes/赵壮备份/大数据离线课程资料/4.大数据离线第四天/map端join/map_join_output"));

        //提交任务到集群
        boolean b = job.waitForCompletion(true);
        return b ? 0 : 1;
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //使用toolRunner工具获取退出状态码
        int run = ToolRunner.run(new Configuration(), new MapJoinMain(), args);
        //系统退出
        System.exit(run);
    }
}