hadoop基础-2MapReduce

视频资料和笔记资料来自尚硅谷：https://www.bilibili.com/video/BV1Qp4y1n7EN?p=67

MapReduce概述

MapReduce定义

MapReduce是一个分布式运算程序的编程框架，是用户开发“基于Hadoop的数据分析应用”的核心框架。

MapReduce核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序，并发运行在一个Hadoop集群上。

MapReduce优缺点

优点

MapReduce易于编程

它简单的实现一些接口，就可以完成一个分布式程序，这个分布式程序可以分布到大量廉价的PC机器上运行。也就是说你写一个分布式程序，跟写一个简单的串行程序是一模一样的。就是因为这个特点使得MapReduce编程变得非常流行。
良好的扩展性

当你的计算资源不能得到满足的时候，你可以通过简单的增加机器来扩展它的计算能力。
高容错性

MapReduce设计的初衷就是使程序能够部署在廉价的PC机器上，这就要求它具有很高的容错性。比如其中一台机器挂了，它可以把上面的计算任务转移到另外一个节点上运行，不至于这个任务运行失败，而且这个过程不需要人工参与，而完全是由Hadoop内部完成的。
适合PB级以上海量数据的离线处理

可以实现上千台服务器集群并发工作，提供数据处理能力。

缺点

不擅长实时计算

MapReduce无法像MySQL一样，在毫秒或者秒级内返回结果。
不擅长流式计算

流式计算的输入数据是动态的，而MapReduce的输入数据集是静态的，不能动态变化。这是因为MapReduce自身的设计特点决定了数据源必须是静态的。
不擅长DAG（有向无环图）计算

多个应用程序存在依赖关系，后一个应用程序的输入为前一个的输出。在这种情况下，MapReduce并不是不能做，而是使用后，每个MapReduce作业的输出结果都会写入到磁盘，会造成大量的磁盘IO，导致性能非常的低下。

MapReduce核心思想

MapReduce运算程序—般需要分成2个阶段:Map阶段和Reduce阶段

Map阶段的并发MapTask，完全并行运行，互不相干
Reduce阶段的并发ReduceTask，完全互不相干，但是他们的数据衣赖于上—个阶段的所有MapTask并发实例的输出
MapReduce编程模型只能包含—个Map阶段和—个Reduce阶段，如果用户的业务逻辑非常复杂，那就只能多个MapReduce程序，串行运行

总结：分析WordCount数据流走向深入理解MapReduce核心思想。

若干问题细节：

MapTask如何工作
ReduceTask如何工作
MapTask如何控制分区、排序等
MapTask和ReduceTask之间如何衔接

MapReduce进程

一个完整的MapReduce程序在分布式运行时有三类实例进程：

MrAppMaster：负责整个程序的过程调度及状态协调。
MapTask：负责Map阶段的整个数据处理流程。
ReduceTask：负责Reduce阶段的整个数据处理流程。

官方WordCount源码

采用反编译工具反编译源码，发现WordCount案例有Map类、Reduce类和驱动类。且数据的类型是Hadoop自身封装的序列化类型。

常用数据序列化类型

Java类型	Hadoop Writable类型
Boolean	BooleanWritable
Byte	ByteWritable
Int	IntWritable
Float	FloatWritable
Long	LongWritable
Double	DoubleWritable
==String==	==Text==
Map	MapWritable
Array	ArrayWritable
Null	NullWritable

MapReduce编程规范

用户编写的程序分成三个部分：Mapper、Reducer和Driver。

Mapper阶段

用户自定义的Mapper要继承自己的父类
Mapper的输入数据是KV对的形式(KV的类型可自定义)
1. k是偏移量v是map结构
Mapper中的业务逻辑写在map(方法中
Mapper的输出数据是KV对的形式(KV的类型可自定义)
map()方法(MapTask进程)对每一个<K,V>调用一次

Reducer阶段

用户自定义的Reducer要继承自己的父类
Reducer的输入数据类型对应Mapper的输出数据类型，也是KV
Reducer的业务逻辑写在reduce()方法中
ReduceTask进程对每一组相同k的k,v>组调用一次redcuce()方法

Driver阶段

相当于YARN集群的客户端，用于提交我们整个程序到YARN集群，提交的是封装了MapRedce程序相关运行参数的job对象

WordCount案例实操

本地测试

需求

在给定的文本文件中统计输出每一个单词出现的总次数

输入数据

期望输出数据

lvxiaoyi	2
banzhang	1
cls	2
hadoop	1
jiao	1
ss	2
xue	1

需求分析

按照MapReduce编程规范，分别编写Mapper，Reducer，Driver。

输入数据.

lvxiaoyi lvxiaoyi
ss ss
cls cls
jiao
banzhang
xue
hadoop

输出数据

banzhang	1
cls	2
hadoop	1
jiao	1
lvxiaoyi	2
ss	2
xue	1

Mapper

//3.1将MapTask传给我们的文本内容先转换成String
lvxiaoyi lvxiaoyi
//3.2根据空格将这一行切分成单词
lvxiaoyi
lvxiaoyi
//3.3将单词输出为<单词，1>
lvxiaoyi,1
lvxiaoyi,1

Reducer

// 4.1汇总各个key的个数
lvxiaoyi,1
lvxiaoyi,1
//4.2输出该key的总次数
lvxiaoyi, 2

Driver

//5.1获取配置信息，获取job对象实例
//5.2指定本程序的jar包所在的本地路径
//5.3关联Mapper/Reducer业务类
//5.4指定Mapper输出数据的kv类型
//5.5指定最终输出的数据的kv类型
//5.6指定job的输入原始文件所在目录
//5.7指定job的输出结果所在目录
//5.8提交作业

环境准备

创建maven工程，MapReduce

在pom.xml文件中添加如下依赖

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
        <artifactId>hadoop-client</artifactId>
        <version>3.1.3</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>junit</groupId>
        <artifactId>junit</artifactId>
        <version>4.12</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.slf4j</groupId>
        <artifactId>slf4j-log4j12</artifactId>
        <version>1.7.30</version>
    </dependency>
</dependencies>

在项目的src/main/resources目录下，新建一个文件，命名为“log4j.properties”，在文件中填入。

log4j.rootLogger=INFO, stdout  
log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender  
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout  
log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n  
log4j.appender.logfile=org.apache.log4j.FileAppender  
log4j.appender.logfile.File=target/spring.log  
log4j.appender.logfile.layout=org.apache.log4j.PatternLayout  
log4j.appender.logfile.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n

创建包名：top.lvxiaoyi.mapreduce.wordcount

编写程序

编写Mapper类

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

import java.io.IOException;

/**
 * @author lvxiaoyi
 * @date 2021/11/6 15:25
 */
public class WordCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {

    Text k = new Text();
    IntWritable v = new IntWritable(1);

    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context)	throws IOException, InterruptedException {

        // 1 获取一行
        String line = value.toString(); 

        // 2 切割
        String[] words = line.split(" ");

        // 3 输出
        for (String word : words) {

            k.set(word);
            context.write(k, v);
        }
    }
}

编写Reducer类

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

import java.io.IOException;

/**
 * @author lvxiaoyi
 * @date 2021/11/6 15:25
 */
public class WordCountReducer  extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {

    int sum;
    IntWritable v = new IntWritable();

    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,Context context) throws IOException, InterruptedException {

        // 1 累加求和
        sum = 0;
        for (IntWritable count : values) {
            sum += count.get();
        }

        // 2 输出
        v.set(sum);
        context.write(key,v);
    }
}

编写Driver驱动类

import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
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.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;


/**
 * @author lvxiaoyi
 * @date 2021/11/6 15:25
 */
public class WordCountDriver {

    public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {

        // 1 获取配置信息以及获取job对象
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf);

        // 2 关联本Driver程序的jar
        job.setJarByClass(WordCountDriver.class);

        // 3 关联Mapper和Reducer的jar
        job.setMapperClass(WordCountMapper.class);
        job.setReducerClass(WordCountReducer.class);

        // 4 设置Mapper输出的kv类型
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);

        // 5 设置最终输出kv类型
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

        // 6 设置输入和输出路径
        
        // 线上运行jar包可以选择下面的方式，通过参数动态传入路径
        //FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
		//FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
        
        FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("src/main/resources/test/inputWord"));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("src/main/resources/test/outputWord"));

        // 7 提交job
        boolean result = job.waitForCompletion(true);
        System.exit(result ? 0 : 1);
    }
}

本地测试

需要首先配置好HADOOP_HOME变量以及Windows运行依赖
在IDEA/Eclipse上运行程序

提交到集群测试

集群上测试

用maven打jar包，需要添加的打包插件依赖

<build>
    <plugins>
        <plugin>
            <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
            <version>3.6.1</version>
            <configuration>
                <source>1.8</source>
                <target>1.8</target>
            </configuration>
        </plugin>
        <plugin>
            <artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId>
            <configuration>
                <descriptorRefs>
                    <descriptorRef>jar-with-dependencies</descriptorRef>
                </descriptorRefs>
            </configuration>
            <executions>
                <execution>
                    <id>make-assembly</id>
                    <phase>package</phase>
                    <goals>
                        <goal>single</goal>
                    </goals>
                </execution>
            </executions>
        </plugin>
    </plugins>
</build>

注意：如果工程上显示红叉。在项目上右键->maven->Reimport刷新即可。

将程序打成jar包
修改不带依赖的jar包名称为wc.jar，并拷贝该jar包到Hadoop集群的/opt/module/hadoop-3.1.3路径。

启动Hadoop集群

1 2	[lvxiaoyi@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ sbin/start-dfs.sh [lvxiaoyi@hadoop103 hadoop-3.1.3]$ sbin/start-yarn.sh

执行WordCount程序.

1	[lvxiaoyi@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop jar wc.jar top.lvxiaoyi.mapreduce.wordcount.WordCountDriver /user/lvxiaoyi/input /user/lvxiaoyi/output

这样的一个jar包就是一个MapReduce程序，我们在进行项目开发的时候都需要支持这种代码或者jar包上传运行，我们后期会使用一个框架azkaban专门来管理者写MapReduce程序

Hadoop序列化

序列化概述

什么是序列化

序列化就是把内存中的对象，转换成字节序列（或其他数据传输协议）以便于存储到磁盘（持久化）和网络传输。

反序列化就是将收到字节序列（或其他数据传输协议）或者是磁盘的持久化数据，转换成内存中的对象。

为什么要序列化

一般来说，“活的”对象只生存在内存里，关机断电就没有了。而且“活的”对象只能由本地的进程使用，不能被发送到网络上的另外一台计算机。然而序列化可以存储“活的”对象，可以将“活的”对象发送到远程计算机。

为什么不用Java的序列化

Java的序列化是一个重量级序列化框架（Serializable），一个对象被序列化后，会附带很多额外的信息（各种校验信息，Header，继承体系等），不便于在网络中高效传输。所以，Hadoop自己开发了一套序列化机制（Writable）。

Hadoop序列化特点：

紧凑：高效使用存储空间。
快速：读写数据的额外开销小。
互操作：支持多语言的交互

自定义bean对象实现序列化接口（Writable）

在企业开发中往往常用的基本序列化类型不能满足所有需求，比如在Hadoop框架内部传递一个bean对象，那么该对象就需要实现序列化接口。

具体实现bean对象序列化步骤如下7步：

必须实现Writable接口
反序列化时，需要反射调用空参构造函数，所以必须有空参构造
1
2
3
public FlowBean() {
super();
}

重写序列化方法

@Override
public void write(DataOutput out) throws IOException {
	out.writeLong(upFlow);
	out.writeLong(downFlow);
	out.writeLong(sumFlow);
}

重写反序列化方法

@Override
public void readFields(DataInput in) throws IOException {
	upFlow = in.readLong();
	downFlow = in.readLong();
	sumFlow = in.readLong();
}

注意反序列化的顺序和序列化的顺序完全一致
要想把结果显示在文件中，需要重写toString()，可用”\t”分开，方便后续用。
如果需要将自定义的bean放在key中传输，则还需要实现Comparable接口，因为MapReduce框中的Shuffle过程要求对key必须能排序。详见后面排序案例。
1
2
3
4
5
@Override
public int compareTo(FlowBean o) {
// 倒序排列，从大到小
return this.sumFlow > o.getSumFlow() ? -1 : 1;
}

序列化案例实操

需求

统计每一个手机号耗费的总上行流量、总下行流量、总流量

输入数据：phone_data.txt

1	13736230513	192.196.100.1	top.lvxiaoyi.top	2481	24681	200
2	13846544121	192.196.100.2						264		0		200
3 	13956435636	192.196.100.3						132		1512	200
4 	13966251146	192.168.100.1						240		0		404
5 	18271575951	192.168.100.2	top.lvxiaoyi.top	1527	2106	200
6 	84188413	192.168.100.3	top.lvxiaoyi.top	4116	1432	200
7 	13590439668	192.168.100.4						1116	954		200
8 	15910133277	192.168.100.5	www.hao123.com		3156	2936	200
9 	13729199489	192.168.100.6						240		0		200
10 	13630577991	192.168.100.7	www.shouhu.com		6960	690		200
11 	15043685818	192.168.100.8	www.baidu.com		3659	3538	200
12 	15959002129	192.168.100.9	top.lvxiaoyi.top	1938	180		500
13 	13560439638	192.168.100.10						918		4938	200
14 	13470253144	192.168.100.11						180		180		200
15 	13682846555	192.168.100.12	www.qq.com			1938	2910	200
16 	13992314666	192.168.100.13	www.gaga.com		3008	3720	200
17 	13509468723	192.168.100.14	www.qinghua.com		7335	110349	404
18 	18390173782	192.168.100.15	www.sogou.com		9531	2412	200
19 	13975057813	192.168.100.16	www.baidu.com		11058	48243	200
20 	13768778790	192.168.100.17						120		120		200
21 	13568436656	192.168.100.18	www.alibaba.com		2481	24681	200
22 	13568436656	192.168.100.19						1116	954		200

输入数据格式：

1 2	7 13560436666 120.196.100.99 1116 954 200 id 手机号码网络ip 上行流量下行流量网络状态码

期望输出数据格式

1 2	13560436666 1116 954 2070 手机号码上行流量下行流量总流量

需求分析

需求:统计每一个手机号耗费的总上行流量、下行流量、总流量

输入数据格式

1 2	7 13560436666 120.196.100.99 1116 954 200 id 手机号码网络ip 上行流量下行流量网络状态码

期望输出数据格式

1 2	13560436666 1116 954 2070 手机号码上行流量下行流量总流量

Map阶段
1. 读取一行数据，切分字段
  1
  7 13560436666 120.196.100.99 1116 954 200
2. 抽取手机号、上行流量、下行流量
  1
  13560436666 1116 954
3. 以手机号为key，bean对象为value输出，即context.write(手机号,bean);
4. bean对象要想能够传输，必须实现序列化接口

Reduce阶段

累加上行流量和下行流量得到总流量。

1
2
3

13560436666    1116 +   954   =    2070

手机号码      上行流量   下行流量     总流量

编写MapReduce程序

编写流量统计的Bean对象

package top.lvxiaoyi.mapreduce.writable;

import org.apache.hadoop.io.Writable;
import java.io.DataInput;
import java.io.DataOutput;
import java.io.IOException;

/**
 * @author lvxiaoyi
 * @date 2021/11/6 17:31
 */
public class FlowBean implements Writable {

    private long upFlow; //上行流量
    private long downFlow; //下行流量
    private long sumFlow; //总流量

    //2 提供无参构造
    public FlowBean() {
    }

    //3 提供三个参数的getter和setter方法
    public long getUpFlow() {
        return upFlow;
    }

    public void setUpFlow(long upFlow) {
        this.upFlow = upFlow;
    }

    public long getDownFlow() {
        return downFlow;
    }

    public void setDownFlow(long downFlow) {
        this.downFlow = downFlow;
    }

    public long getSumFlow() {
        return sumFlow;
    }

    public void setSumFlow(long sumFlow) {
        this.sumFlow = sumFlow;
    }

    public void setSumFlow() {
        this.sumFlow = this.upFlow + this.downFlow;
    }

    //4 实现序列化和反序列化方法,注意顺序一定要保持一致
    @Override
    public void write(DataOutput dataOutput) throws IOException {
        dataOutput.writeLong(upFlow);
        dataOutput.writeLong(downFlow);
        dataOutput.writeLong(sumFlow);
    }

    @Override
    public void readFields(DataInput dataInput) throws IOException {
        this.upFlow = dataInput.readLong();
        this.downFlow = dataInput.readLong();
        this.sumFlow = dataInput.readLong();
    }

    //5 重写ToString
    @Override
    public String toString() {
        return upFlow + "\t" + downFlow + "\t" + sumFlow;
    }
}

编写Mapper类

package top.lvxiaoyi.mapreduce.writable;

import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import java.io.IOException;

/**
 * @author lvxiaoyi
 * @date 2021/11/6 17:32
 */
public class FlowMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, FlowBean> {
    private Text outK = new Text();
    private FlowBean outV = new FlowBean();

    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {

        //1 获取一行数据,转成字符串
        String line = value.toString();

        //2 切割数据
        String[] split = line.split("\t");

        //3 抓取我们需要的数据:手机号,上行流量,下行流量
        String phone = split[1];
        // 这里从后向前取，因为中间有些数据有空缺
        String up = split[split.length - 3];
        String down = split[split.length - 2];

        //4 封装outK outV
        outK.set(phone);
        outV.setUpFlow(Long.parseLong(up));
        outV.setDownFlow(Long.parseLong(down));
        outV.setSumFlow();

        //5 写出outK outV
        context.write(outK, outV);
    }
}

编写Reducer类

package top.lvxiaoyi.mapreduce.writable;

import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import java.io.IOException;

/**
 * @author lvxiaoyi
 * @date 2021/11/6 17:33
 */
public class FlowReducer extends Reducer<Text, FlowBean, Text, FlowBean> {
    private FlowBean outV = new FlowBean();
    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable<FlowBean> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {

        long totalUp = 0;
        long totalDown = 0;

        //1 遍历values,将其中的上行流量,下行流量分别累加
        for (FlowBean flowBean : values) {
            totalUp += flowBean.getUpFlow();
            totalDown += flowBean.getDownFlow();
        }

        //2 封装outKV
        outV.setUpFlow(totalUp);
        outV.setDownFlow(totalDown);
        outV.setSumFlow();

        //3 写出outK outV
        context.write(key,outV);
    }
}

编写Driver驱动类

package top.lvxiaoyi.mapreduce.writable;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import java.io.IOException;

/**
 * @author lvxiaoyi
 * @date 2021/11/6 17:33
 */
public class FlowDriver {
    public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {

        //1 获取job对象
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf);

        //2 关联本Driver类
        job.setJarByClass(FlowDriver.class);

        //3 关联Mapper和Reducer
        job.setMapperClass(FlowMapper.class);
        job.setReducerClass(FlowReducer.class);

        //4 设置Map端输出KV类型
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(FlowBean.class);

        //5 设置程序最终输出的KV类型
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(FlowBean.class);

        //6 设置程序的输入输出路径
        FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("D:\\inputflow"));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("D:\\flowoutput"));

        //7 提交Job
        boolean b = job.waitForCompletion(true);
        System.exit(b ? 0 : 1);
    }
}

问题解决：

出现Exception in threa”main”java.lang.UnsatisfiedLinkError:org.apache.hadoop.io.nativeio.NativeIO$Windows.access0(Ljava/lang/String;I)Z

解决：C:\Windows\System32下缺少hadoop.dll,把这个文件拷贝到C:\Windows\System32下面即可。
Caused by: java.lang.NumberFormatException: For input string: “”

解决：phone_data.txt的文件内容的字符串分段乱了，split的时候切割了空的字符，对比资料中的文件格式，重新复制一下

结果：

13470253144	180	180	360
13509468723	7335	110349	117684
13560439638	918	4938	5856
13568436656	3597	25635	29232
13590439668	1116	954	2070
13630577991	6960	690	7650
13682846555	1938	2910	4848
13729199489	240	0	240
13736230513	2481	24681	27162
13768778790	120	120	240
13846544121	264	0	264
13956435636	132	1512	1644
13966251146	240	0	240
13975057813	11058	48243	59301
13992314666	3008	3720	6728
15043685818	3659	3538	7197
15910133277	3156	2936	6092
15959002129	1938	180	2118
18271575951	1527	2106	3633
18390173782	9531	2412	11943
84188413	4116	1432	5548

MapReduce框架原理

InputFormat数据输入

切片与MapTask并行度决定机制

问题引出
MapTask的并行度决定Map阶段的任务处理并发度，进而影响到整个Job的处理速度。

思考：1G的数据，启动8个MapTask，可以提高集群的并发处理能力。那么1K的数据，也启动8个MapTask，会提高集群性能吗？MapTask并行任务是否越多越好呢？哪些因素影响了MapTask并行度？

不是，数据小的时候，开启MapTask的时间比计算的时间都长，得不偿失
MapTask并行度决定机制

数据块：Block是HDFS物理上把数据分成一块一块。数据块是HDFS存储数据单位。

数据切片：数据切片只是在逻辑上对输入进行分片，并不会在磁盘上将其切分成片进行存储。数据切片是MapReduce程序计算输入数据的单位，一个切片会对应启动一个MapTask。

Job提交流程源码和切片源码详解

Job提交流程源码详解

waitForCompletion()

submit();

// 1建立连接
	connect();	
		// 1）创建提交Job的代理
		new Cluster(getConfiguration());
			// （1）判断是本地运行环境还是yarn集群运行环境
			initialize(jobTrackAddr, conf); 

// 2 提交job
submitter.submitJobInternal(Job.this, cluster)

	// 1）创建给集群提交数据的Stag路径
	Path jobStagingArea = JobSubmissionFiles.getStagingDir(cluster, conf);

	// 2）获取jobid ，并创建Job路径
	JobID jobId = submitClient.getNewJobID();

	// 3）拷贝jar包到集群
copyAndConfigureFiles(job, submitJobDir);	
	rUploader.uploadFiles(job, jobSubmitDir);

	// 4）计算切片，生成切片规划文件
writeSplits(job, submitJobDir);
		maps = writeNewSplits(job, jobSubmitDir);
			/ / FileInputFormat中的方法
			input.getSplits(job);

	// 5）向Stag路径写XML配置文件
writeConf(conf, submitJobFile);
	conf.writeXml(out);

	// 6）提交Job,返回提交状态
status = submitClient.submitJob(jobId, submitJobDir.toString(), job.getCredentials());

FileInputFormat切片源码解析（input.getSplits(job)）

程序先找到你数据存储的目录。
开始遍历处理（规划切片）目录下的每一个文件
遍历第一个文件ss.txt
1. 获取文件大小fs.sizeOf(ss.txt)
2. 计算切片大小
  
  computeSplitSize(Math max(ninSize,Math.min(maxSize,blocksize)))=blocksize=128M
3. 默认情况下，切片大小=blocksize
4. 开始切，形成第1个切片: s.txt—0:128M第2个切片ss.txt—128:256M第3个切片ss.txt——256M:300M
  
  （每次切片时，都要判断切完剩下的部分是否大于块的1.1倍，不大于1.1倍就划分一块切片)
5. 将切片信息写到一个切片规划文件中
6. 整个切片的核心过程在getSplit)方法中完成
7. ImputSplit只记录了切片的元数据信息，比如起始位置、长度以及所在的节点列表等。
8. 提交切片规划文件到YARN上，YARN上的MrAppMaster就可以根据切片规划文件计算开启MapTask个数。

FileInputFormat切片机制

切片机制

简单地按照文件的内容长度进行切片
切片大小，默认等于Block大小
切片时不考虑数据集整体，而是逐个针对每一个文件单独切片

案例分析

输入数据有两个文件：
1
2
file1.txt 320M
file2.txt 10M

经过FileInputFormat的切片机制运算后，形成的切片信息如下：

file1.txt.split1--    0~128
file1.txt.split2--    128~256
file1.txt.split3--    256~320
file2.txt.split1--    0～10M

切片大小参数配置
1. 源码中计算切片大小的公式
  
  Math.max(minSize,Math.min(maxSize, blockSize));
  
  mapreduce.input.fileinputformat. split.minsize=1 默认值为1
  
  mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize= Long.MAX Value 默认值Long.MAXValue
  
  因此，默认情兄下，切片大小=blocksize。
2. 切片大小设置
  maxsize (切片最大值)∶参数如果调得比blockSize小，则会让切片变小，而且就等于配置的这个参数的值。
  
  minsize (切片最小值)︰参数调的比blockSize大，则可以让切片变得比blockSize还大
3. 获取切片信息API
  1
  2
  3
  4
  //获取切片的文件名称
  string name = inputSplit.getPath().getName();
  //根据文件类型获取切片信息
  FileSplit inputsplit = (FileSplit)context.getInputSplit();

TextInputFormat

FileInputFormat实现类

思考：在运行MapReduce程序时，输入的文件格式包括：基于行的日志文件、二进制格式文件、数据库表等。那么，针对不同的数据类型，MapReduce是如何读取这些数据的呢？

FileInputFormat常见的接口实现类包括：TextInputFormat、KeyValueTextInputFormat、NLineInputFormat、CombineTextInputFormat和自定义InputFormat等。

TextInputFormat

TextInputFormat是默认的FileInputFormat实现类。按行读取每条记录。键是存储该行在整个文件中的起始字节偏移量， LongWritable类型。值是这行的内容，不包括任何行终止符（换行符和回车符），Text类型。

以下是一个示例，比如，一个分片包含了如下4条文本记录。

Rich learning form
Intelligent learning engine
Learning more convenient
From the real demand for more close to the enterprise

每条记录表示为以下键/值对：

(0,Rich learning form)
(20,Intelligent learning engine)
(49,Learning more convenient)
(74,From the real demand for more close to the enterprise)

CombineTextInputFormat切片机制

框架默认的TextInputFormat切片机制是对任务按文件规划切片，不管文件多小，都会是一个单独的切片，都会交给一个MapTask，这样如果有大量小文件，就会产生大量的MapTask，处理效率极其低下。

应用场景：

CombineTextInputFormat用于小文件过多的场景，它可以将多个小文件从逻辑上规划到一个切片中，这样，多个小文件就可以交给一个MapTask处理。

虚拟存储切片最大值设置

CombineTextInputFormat.setMaxInputSplitSize(job, 4194304);// 4m

注意：虚拟存储切片最大值设置最好根据实际的小文件大小情况来设置具体的值。

切片机制

生成切片过程包括：虚拟存储过程和切片过程二部分。

setM axInputSplitsize值为4M

a.txt   1.7M
b.txt   5.1M
c.txt   3.4M
d.txt   6.8M

虚拟存储过程

1.7M<4M划分一块

5.1M>4M但是小于24M划分二块块1=2.55M:块2=2.55M

3.4M<4M划分一块

6.8M>4M但是小于2*4M划分二块块1=3.4M;块2=3.4M

最终存储的文件
1.7M
2.55M

2.55M

3.4M

3.4M

3.4M
切片过程
1. 判断虚拟存储的文件大小是否大于setMaxInputSplitSize值，大于等于则单独形成一个切片。
2. 如果不大于则跟下一个虚拟存储文件进行合并，共同形成一个切片。

最终会形成3个切片，大小分别为:
(1.7+2.55） M，(2.55+3.4）M，(3.4+3.4 ）M

虚拟存储过程：

将输入目录下所有文件大小，依次和设置的setMaxInputSplitSize值比较，如果不大于设置的最大值，逻辑上划分一个块。如果输入文件大于设置的最大值且大于两倍，那么以最大值切割一块；当剩余数据大小超过设置的最大值且不大于最大值2倍，此时将文件均分成2个虚拟存储块（防止出现太小切片）。

例如setMaxInputSplitSize值为4M，输入文件大小为8.02M，则先逻辑上分成一个4M。剩余的大小为4.02M，如果按照4M逻辑划分，就会出现0.02M的小的虚拟存储文件，所以将剩余的4.02M文件切分成（2.01M和2.01M）两个文件。

切片过程：

判断虚拟存储的文件大小是否大于setMaxInputSplitSize值，大于等于则单独形成一个切片。
如果不大于则跟下一个虚拟存储文件进行合并，共同形成一个切片。
测试举例：有4个小文件大小分别为1.7M、5.1M、3.4M以及6.8M这四个小文件，则虚拟存储之后形成6个文件块，大小分别为：

1.7M，（2.55M、2.55M），3.4M以及（3.4M、3.4M）

最终会形成3个切片，大小分别为：

（1.7+2.55）M，（2.55+3.4）M，（3.4+3.4）M

CombineTextInputFormat案例实操

需求

将输入的大量小文件合并成一个切片统一处理。

输入数据：准备4个小文件
期望：期望一个切片处理4个文件

实现过程

不做任何处理，运行1.8节的WordCount案例程序，观察切片个数为4。
1
number of splits:4

复制wordCount包下代码，在WordcountDriver中增加如下代码，运行程序，并观察运行的切片个数为3

驱动类中添加代码如下：

// 如果不设置InputFormat，它默认用的是TextInputFormat.class
job.setInputFormatClass(CombineTextInputFormat.class);

//虚拟存储切片最大值设置4m
CombineTextInputFormat.setMaxInputSplitSize(job, 4194304);

运行如果为3个切片
1
number of splits:3

在WordcountDriver中增加如下代码，运行程序，并观察运行的切片个数为1。

驱动中添加代码如下：

// 如果不设置InputFormat，它默认用的是TextInputFormat.class
job.setInputFormatClass(CombineTextInputFormat.class);

//虚拟存储切片最大值设置20m
CombineTextInputFormat.setMaxInputSplitSize(job, 20971520);

运行如果为1个切片
1
number of splits:1

MapReduce工作流程

上面的流程是整个MapReduce最全工作流程，但是Shuffle过程只是从第7步开始到第16步结束，具体Shuffle过程详解，如下：

MapTask收集我们的map()方法输出的kv对，放到内存缓冲区中
从内存缓冲区不断溢出本地磁盘文件，可能会溢出多个文件
多个溢出文件会被合并成大的溢出文件
在溢出过程及合并的过程中，都要调用Partitioner进行分区和针对key进行排序
ReduceTask根据自己的分区号，去各个MapTask机器上取相应的结果分区数据
ReduceTask会抓取到同一个分区的来自不同MapTask的结果文件，ReduceTask会将这些文件再进行合并（归并排序）
合并成大文件后，Shuffle的过程也就结束了，后面进入ReduceTask的逻辑运算过程（从文件中取出一个一个的键值对Group，调用用户自定义的reduce()方法）

注意：
1. Shuffle中的缓冲区大小会影响到MapReduce程序的执行效率，原则上说，缓冲区越大，磁盘io的次数越少，执行速度就越快。
2. 缓冲区的大小可以通过参数调整，参数：mapreduce.task.io.sort.mb默认100M。

Shuffle机制

Map方法之后，Reduce方法之前的数据处理过程称之为Shuffle。

Partition分区

问题引出
要求将统计结果按照条件输出到不同文件中（分区)。比如:将统计结果按照手机归属地不同省份输出到不同文件中(分区)

默认Partitioner分区

public class HashPartitioner<K,V>extends Partitioner<K,V> {
    public int getPartition(K key,v value, int numReduceTasks) {
       // 分区不可能为负数，任意的int 数值对 Integer.MAX_VALUE进行&（与运算时）会得到其绝对值，然后在取模的时候必定是正数
       // 负数取模为负数
    return (key.hashCode () & Integer.MAX_VALUE) % numReduceTasks;
    }
}

默认分区是根据key的hashCode对ReduceTasks个数取模得到的。用户没法控制哪个key存储到哪个分区。

package top.lvxiaoyi.text;

/**
 * @author lvxiaoyi
 * @date 2021/11/10 15:29
 */
public class Test {
    public static void main(String[] args) {
        //0&0=0; 0&1=0; 1&0=0; 1&1=1;
        //任意的int 数值对 Integer.MAX_VALUE进行&（与运算时）会得到其绝对值。

        String h = "hello lvxiaoyi!";
        int hashCode = h.hashCode();
        System.out.println("hashCode:"+hashCode);
        System.out.println(intToBinary32(hashCode));
        System.out.println(intToBinary32(Integer.MAX_VALUE));
        System.out.println(intToBinary32(hashCode & Integer.MAX_VALUE));
    }

    public static String intToBinary32(int i){
        String binaryStr = Integer.toBinaryString(i);
        while(binaryStr.length() < 32){
            binaryStr = "0"+binaryStr;
        }
        return binaryStr;
    }

}

自定义Partitioner步骤

自定义类继承Partitioner，重写getPartition()方法

public class CustomPartitioner extends Partitioner<Text,FlowBean>{
    @Override
    public int getPartition(Text key,FlowBean value, int numPartitions){//控制分区代码逻辑
    ...
    returnpartition;
    }
}

在Job驱动中，设置自定义Partitioner

1	job.setPartitionerClass(CustomPartitioner.class);

自定义Partition后，要根据自定义Partitioner的逻辑设置相应数量的ReduceTask
1
job.setNumReduceTasks(5);
分区总结
1. 如果ReduceTask的数量 > getPartition的结果数，则会多产生几个空的输出文件part-r-000xx;
2. 如果<ReduceTask的数量 < getPartition的结果数，则有一部分分区数据无处安放，会Exception;
3. 如果ReduceTask的数量=1，则不管MapTask端输出多少个分区文件，最终结果都交给这一个RecceTask，最终也就只会产生一个结果文件part-r-00000;
4. 分区号必须从零开始，逐一累加。
案例分析
例如：假设自定义分区数为5，则
1. job.setNumReduceTasks(l);会正常运行，只不过会产生一个输出文件
2. job.setNumReduceTasks(2);会报错
3. job.setNumReduceTasks(6); 大于5，程序会正常运行，会产生空文件

Partition分区案例实操

需求

将统计结果按照手机归属地不同省份输出到不同文件中（分区）

输入数据：txt文本
期望输出数据

手机号136、137、138、139开头都分别放到一个独立的4个文件中，其他开头的放到一个文件中。

需求分析

需求：将统计结果按照手机归属地不同省份输出到不同文件中(分区)

数据输入

13630577991  6960  690
13736230513  2481  24681
13846544121  264   0
13956435636  132   1512
13560439638  918   4938

期望数据输出：文件1、文件2、文件3、文件4、文件5

增加一个ProvincePartitioner分区

136  分区0
137  分区1
138  分区2
139  分区3
其他  分区4

Driver驱动类

//指定自定义数据分区
job.setPartitionerClass (ProvincePartitioner.class);
//同时指定相应数量的reduceTask
job.setNumReduceTasks (5) ;

在上一个案例上，增加一个分区类

package top.lvxiaoyi.mapreduce.partitioner;

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

/**
 * @author lvxiaoyi
 * @date 2021/11/10 16:13
 */
public class ProvincePartitioner extends Partitioner<Text, FlowBean> {

    @Override
    public int getPartition(Text text, FlowBean flowBean, int numPartitions) {
        //获取手机号前三位prePhone
        String phone = text.toString();
        String prePhone = phone.substring(0, 3);

        //定义一个分区号变量partition,根据prePhone设置分区号
        int partition;

        if ("136".equals(prePhone)) {
            partition = 0;
        } else if ("137".equals(prePhone)) {
            partition = 1;
        } else if ("138".equals(prePhone)) {
            partition = 2;
        } else if ("139".equals(prePhone)) {
            partition = 3;
        } else {
            partition = 4;
        }

        //最后返回分区号partition
        return partition;
    }
}

在驱动函数中增加自定义数据分区设置和ReduceTask设置

package top.lvxiaoyi.mapreduce.partitioner;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

import java.io.IOException;

/**
 * @author lvxiaoyi
 * @date 2021/11/6 17:33
 */
public class FlowDriver {
    public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {

        //1 获取job对象
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf);

        //2 关联本Driver类
        job.setJarByClass(FlowDriver.class);

        //3 关联Mapper和Reducer
        job.setMapperClass(FlowMapper.class);
        job.setReducerClass(FlowReducer.class);

        //4 设置Map端输出KV类型
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(FlowBean.class);

        //5 设置程序最终输出的KV类型
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(FlowBean.class);

        //8 指定自定义分区器
        job.setPartitionerClass(ProvincePartitioner.class);

        //9 同时指定相应数量的ReduceTask
        job.setNumReduceTasks(5);

        //6 设置程序的输入输出路径
        FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("src/main/resources/test/inputflow"));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("src/main/resources/test/outputpartition"));

        //7 提交Job
        // true打印更多的日志信息
        boolean b = job.waitForCompletion(true);
        System.exit(b ? 0 : 1);
    }
}

结果：

 D:\interview\hadoop\MapReduce\src\main\resources\test\outputpartition 的目录

2021/11/10  16:15    <DIR>          .
2021/11/10  16:15    <DIR>          ..
2021/11/10  16:15                12 .part-r-00000.crc
2021/11/10  16:15                12 .part-r-00001.crc
2021/11/10  16:15                12 .part-r-00002.crc
2021/11/10  16:15                12 .part-r-00003.crc
2021/11/10  16:15                12 .part-r-00004.crc
2021/11/10  16:15                 8 ._SUCCESS.crc
2021/11/10  16:15                53 part-r-00000
2021/11/10  16:15                75 part-r-00001
2021/11/10  16:15                22 part-r-00002
2021/11/10  16:15               105 part-r-00003
2021/11/10  16:15               295 part-r-00004
2021/11/10  16:15                 0 _SUCCESS
              12 个文件            618 字节
               2 个目录 282,246,066,176 可用字节

WritableComparable排序

概述

排序是MapReduce框架中最重要的操作之一。

MapTask和ReduceTask均会对数据按照key进行排序。该操作属于Hadoop的默认行为。任何应用程序中的数据均会被排序，而不管逻辑上是否需要。

默认排序是按照字典顺序排序，且实现该排序的方法是快速排序。

对于MapTask，它会将处理的结果暂时放到环形缓冲区中就，当环形缓冲区使用率达到一定阈值后，再对缓冲区中的数据进行一次快速排序，并将这些有序数据溢写到磁盘上，而当数据处理完毕后，它会对磁盘上所有文件进行归并排序。

对于ReduceTask，它从每个MapTask上远程拷贝相应的数据文件，如果文件大小超过一定阈值，则溢写磁盘上，否则存储在内存中。如果磁盘上文件数目达到一定阈值，则进行一次归并排序以生成一个更大文件;如果内存中文件大小或者数目超过一定阈值，则进行一次合并后将数据溢写到磁盘上。当所有数据拷贝完毕后，ReduceTask统一对内存和磁盘上的所有数据进行一次归并排序。

部分排序

MapReduce根据输入记录的键寸数据集排序。保证输出的每个文件内部有序。
全排序

最终输出结果只有一个文件，且文件内部有序。实现方式是只设置一个ReduceTask。但该方法在处理人型文件时效率极低，因为一台机器处理所有文件，完全丧失了MapReduce所提供的并行架构
辅助排序: (GroupingComparator分组)

在Reduce端tcey进行分组。应用于:在接收的key为bean对象时，想让一个或几个字段相同（全部字段比较不相同)的key进入到同一个reduce方法时，可以采用分组排序。
二次排序

在自定义排序就过程中，如果compareTo中的判断条件为两个即为二次排序。

自定义排序WritableComparable原理分析

bean对象做为key传输，需要实现WritableComparable接口重写compareTo方法，就可以实现排序。

@Override
public int compareTo(FlowBean bean) {

	int result;
		
	// 按照总流量大小，倒序排列
	if (this.sumFlow > bean.getSumFlow()) {
		result = -1;
	}else if (this.sumFlow < bean.getSumFlow()) {
		result = 1;
	}else {
		result = 0;
	}

	return result;
}

WritableComparable继承了Writable ,Comparable 两个接口，接口可以多继承但是类和抽象类不行

WritableComparable排序案例实操（全排序）

需求

据案例流量序列化案例产生的结果再次对总流量进行倒序排序

输入数据

1 2	原始数据第一次处理后的数据 phone_data.txt part-r-00000

期望输出数据

13509468723	7335	110349	117684
13736230513	2481	24681	27162
13956435636	132		1512	1644
13846544121	264		0		264

需求分析

代码实现

FlowBean对象（上行下行流量的那个案例，phone_data.txt）在在需求1基础上增加了比较功能

package top.lvxiaoyi.mapreduce.writableComparable;

import org.apache.hadoop.io.Writable;
import org.apache.hadoop.io.WritableComparable;

import java.io.DataInput;
import java.io.DataOutput;
import java.io.IOException;

/**
 * @author lvxiaoyi
 * @date 2021/11/6 17:31
 */
public class FlowBean implements WritableComparable<FlowBean> {

    private long upFlow; //上行流量
    private long downFlow; //下行流量
    private long sumFlow; //总流量

    //2 提供无参构造
    public FlowBean() {
    }

    //3 提供三个参数的getter和setter方法
    public long getUpFlow() {
        return upFlow;
    }

    public void setUpFlow(long upFlow) {
        this.upFlow = upFlow;
    }

    public long getDownFlow() {
        return downFlow;
    }

    public void setDownFlow(long downFlow) {
        this.downFlow = downFlow;
    }

    public long getSumFlow() {
        return sumFlow;
    }

    public void setSumFlow(long sumFlow) {
        this.sumFlow = sumFlow;
    }

    public void setSumFlow() {
        this.sumFlow = this.upFlow + this.downFlow;
    }

    //4 实现序列化和反序列化方法,注意顺序一定要保持一致
    @Override
    public void write(DataOutput dataOutput) throws IOException {
        dataOutput.writeLong(upFlow);
        dataOutput.writeLong(downFlow);
        dataOutput.writeLong(sumFlow);
    }

    @Override
    public void readFields(DataInput dataInput) throws IOException {
        this.upFlow = dataInput.readLong();
        this.downFlow = dataInput.readLong();
        this.sumFlow = dataInput.readLong();
    }

    //5 重写ToString
    @Override
    public String toString() {
        return upFlow + "\t" + downFlow + "\t" + sumFlow;
    }
	
    // 这里还可以修改比较方法，然后再次对结果进行二次排序
    @Override
    public int compareTo(FlowBean o) {
        //按照总流量比较,倒序排列
        if (this.sumFlow > o.sumFlow) {
            return -1;
        } else if (this.sumFlow < o.sumFlow) {
            return 1;
        } else {
            return 0;
        }
    }
}

编写Mapper类

package top.lvxiaoyi.mapreduce.writableComparable;

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

import java.io.IOException;

/**
 * @author lvxiaoyi
 * @date 2021/11/6 17:32
 */
public class FlowMapper extends Mapper<LongWritable, Text, FlowBean, Text> {
    private FlowBean outK = new FlowBean();
    private Text outV = new Text();

    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        //1 获取一行数据
        String line = value.toString();

        //2 按照"\t",切割数据
        String[] split = line.split("\t");

        //3 封装outK outV
        outK.setUpFlow(Long.parseLong(split[1]));
        outK.setDownFlow(Long.parseLong(split[2]));
        outK.setSumFlow();
        outV.set(split[0]);

        //4 写出outK outV
        context.write(outK, outV);
    }
}

编写Reducer类

package top.lvxiaoyi.mapreduce.writableComparable;

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

import java.io.IOException;

/**
 * @author lvxiaoyi
 * @date 2021/11/6 17:33
 */
public class FlowReducer extends Reducer<FlowBean, Text, Text, FlowBean> {
    @Override
    protected void reduce(FlowBean key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        //遍历values集合,循环写出,避免总流量相同的情况
        for (Text value : values) {
            //调换KV位置,反向写出
            context.write(value,key);
        }
    }
}

编写Driver类

package top.lvxiaoyi.mapreduce.writableComparable;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

import java.io.IOException;

/**
 * @author lvxiaoyi
 * @date 2021/11/6 17:33
 */
public class FlowDriver {
    public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {

        //1 获取job对象
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf);

        //2 关联本Driver类
        job.setJarByClass(FlowDriver.class);

        //3 关联Mapper和Reducer
        job.setMapperClass(FlowMapper.class);
        job.setReducerClass(FlowReducer.class);

        //4 设置Map端输出KV类型
        job.setMapOutputKeyClass(FlowBean.class);
        job.setMapOutputValueClass(Text.class);

        //5 设置程序最终输出的KV类型
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(FlowBean.class);

        //6 设置程序的输入输出路径
        // 这里你需要删除其他无用的文件，质保流一个part-r-00000
        FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("src/main/resources/test/outputflow"));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("src/main/resources/test/outputflowcomparable"));

        //7 提交Job
        // true打印更多的日志信息
        boolean b = job.waitForCompletion(true);
        System.exit(b ? 0 : 1);
    }
}

结果：

13509468723	7335	110349	117684
13975057813	11058	48243	59301
13568436656	3597	25635	29232
......
13768778790	120	120	240
13966251146	240	0	240

WritableComparable排序案例实操（区内排序）

需求

要求每个省份手机号输出的文件中按照总流量内部排序。

需求分析

基于前一个需求，增加自定义分区类，分区按照省份手机号设置。

案例实操

增加自定义分区类

package top.lvxiaoyi.mapreduce.partitonerandwritablecomparable;

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

/**
 * @author lvxiaoyi
 * @date 2021/11/10 17:44
 */
public class ProvincePartitioner2 extends Partitioner<FlowBean, Text> {

    @Override
    public int getPartition(FlowBean flowBean, Text text, int numPartitions) {
        //获取手机号前三位
        String phone = text.toString();
        String prePhone = phone.substring(0, 3);

        //定义一个分区号变量partition,根据prePhone设置分区号
        int partition;
        if ("136".equals(prePhone)) {
            partition = 0;
        } else if ("137".equals(prePhone)) {
            partition = 1;
        } else if ("138".equals(prePhone)) {
            partition = 2;
        } else if ("139".equals(prePhone)) {
            partition = 3;
        } else {
            partition = 4;
        }

        //最后返回分区号partition
        return partition;
    }
}

在驱动类中添加分区类

// 设置自定义分区器
job.setPartitionerClass(ProvincePartitioner2.class);

// 设置对应的ReduceTask的个数
job.setNumReduceTasks(5);

Combiner合并

Combiner是MR程序中Mapper和Reducer之外的一种组件。
Combiner组件的父类就是Reducer。
Combiner和Reducer的区别在于运行的位置
1. Combiner是在每一个MapTask所在的节点运行;
2. Reducer是接收全局所有Mapper的输出结果;
Combiner的意义就是对每一个MapTask的输出进行局部汇总，以减小网络传输量。
Combiner能够应用的前提是不能影响最终的业务逻辑，而且，Combiner的输出kv

应该跟Reducer的输入kv类型要对应起来。
1
2
3
Mapper Reducer
357->(3+5+7)/3=5 (3+5+7+2+6)/5=23/5 不等于 (5+4)/2=9/2
2 6->(2+6)/2=4

自定义Combiner实现步骤

自定义一个Combiner继承Reducer，重写Reduce方法

public class WordCountCombiner extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {

    private IntWritable outV = 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();
        }
     
        outV.set(sum);
     
        context.write(key,outV);
    }
}

在Job驱动类中设置：

1	job.setCombinerClass(WordCountCombiner.class);

Combiner合并案例实操

需求

统计过程中对每一个MapTask的输出进行局部汇总，以减小网络传输量即采用Combiner功能。

数据输入：hello.txt
期望输出数据：Combine输入数据多，输出时经过合并，输出数据降低。

需求分析

数据输入

banzhang ni hao  	<banzhang,4>
xihuan hadoo     	< ni ,2>
banzhang			<hao,2>
banzhang ni hao		<xihuan,2>
xihuan hadoop		<Hadoop,2>
banzhang

期望输出

Map-Reduce Framework
Map input records=4Map output records=12Map output bytes=126
Map output materialized bytes=66Input split bytes=99
// 使用后
Combine input records=12
Combine output records=5
Reduce input groups=5Reduce shuffle bytes=66

方案
1. 方案一
  1. 增加一个WordcountCombiner类继承Reducer
  2. 在WordcountCombiner中
    1. 统计单词汇总
    2. 将统计结果输出
2. 方案二
  1. 将WordcountReducer作为Combiner在WordcountDriver驱动类中指定
    1
    job.setCombinerClass(WordcountReducer.class);

案例实操-方案一

增加一个WordCountCombiner类继承Reducer

package top.lvxiaoyi.mapreduce.combiner;

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;

import java.io.IOException;

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

import java.io.IOException;

/**
 * @author lvxiaoyi
 * @date 2021/11/10 18:04
 */
public class WordCountCombiner extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {

    private IntWritable outV = 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();
        }
        //封装outKV
        outV.set(sum);

        //写出outKV
        context.write(key, outV);
    }
}

在WordcountDriver驱动类中指定Combiner
1
2
// 指定需要使用combiner，以及用哪个类作为combiner的逻辑
job.setCombinerClass(WordCountCombiner.class);
主要区别在日志上，之前的的日志combine为0，现在有数据，在大数据两下比较有用

案例实操-方案二

将WordcountReducer作为Combiner在WordcountDriver驱动类中指定

1 2	// 指定需要使用Combiner，以及用哪个类作为Combiner的逻辑 job.setCombinerClass(WordCountReducer.class);

运行程序和方案一的结果一致，如果两者业务逻辑一致可以直接使用reducer代替combiner

OutputFormat数据输出

OutputFormat接口实现类

OutputFormat是MapReduce输出的基类，所有实现MapReduce输出都实现了OutputFormat接口。下面我们介绍几种常见的OutputFormat实现类。

OutputFormat实现类
默认输出格式TextOutputFormat
自定义OutputFormat
1. 应用场景:
  1. 例如:输出数据到MySQL/HBase/Elasticsearch等存储框架中。
2. 自定义OutputFormat步骤
  1. 自定义一个类继承FileOutputFormat。
  2. 改写RecordWriter，具体改写输出数据的方法write()

自定义OutputFormat案例实操

需求

过滤输入的log日志，包含lvxiaoyi的网站输出到e:/lvxiaoyi.log，不包含lvxiaoyi的网站输出到e:/other.log。

输入数据：log.txt
期望输出数据：lvxiaoyi.log other.log

需求分析

需求：过滤输入的log日志，包含lvxiaoyi的网站输出到e:/lvxiaoyi.log，不包含lvxiaoyi的网站输出到e:/other.log

输入数据

http://www.baidu.com
http:/www.google.com
http://cn.bing.com
http://www.atguiwu.com
http://www.sohu.com
http://www.sina.com
http://www.sin2a.com
http://www.sin2desa.com
http://www.sindsafa.com
http://www.atguiwu.com
http://www.lvxiaoyi.top

输出数据

// lvxiaoyi.log
http://www.lvxiaoyi.top

//other.log
http://www.atguiwu.com
http://www.baidu.com
http://www.google.com
http://cn.bing.com
http://www.sohu.com
http://www.sina.com
http://www.sin2a.com
http://www.sin2desa.com
http://www.sindsafa.com

自定义一个outputFormat类
1. 创建一个类LogRecordriter继承Recordriter
  1. 创建两个文件的输出流: lvxiaoyiOut、otherOut
  2. 如果输入数据包含lvxiaoyi，输出到lvxiaoyi流如果不包含lvxiaoyi，输出到otherOut流

驱动类Driver

1 2	//要将自定义的输出格式组件设置到job中 job.setOutputFormatClass(LogOutputFormat.class);

案例实操

编写LogMapper类

package top.lvxiaoyi.mapreduce.outputformat;

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.IOException;

/**
 * @author lvxiaoyi
 */
public class LogMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, NullWritable> {
    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        //不做任何处理,直接写出一行log数据
        context.write(value, NullWritable.get());
    }
}

编写LogReducer类

package top.lvxiaoyi.mapreduce.outputformat;

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

import java.io.IOException;

/**
 * @author lvxiaoyi
 */
public class LogReducer extends Reducer<Text, NullWritable, Text, NullWritable> {
    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable<NullWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        // 防止有相同的数据,迭代写出
        for (NullWritable value : values) {
            context.write(key, NullWritable.get());
        }
    }
}

自定义一个LogOutputFormat类

package top.lvxiaoyi.mapreduce.outputformat;

import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.RecordWriter;
import org.apache.hadoop.mapreduce.TaskAttemptContext;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

import java.io.IOException;

/**
 * @author lvxiaoyi
 */
public class LogOutputFormat extends FileOutputFormat<Text, NullWritable> {
    @Override
    public RecordWriter<Text, NullWritable> getRecordWriter(TaskAttemptContext job) throws IOException, InterruptedException {
        //创建一个自定义的RecordWriter返回
        LogRecordWriter logRecordWriter = new LogRecordWriter(job);
        return logRecordWriter;
    }
}

编写LogRecordWriter类

package top.lvxiaoyi.mapreduce.outputformat;

import org.apache.hadoop.fs.FSDataOutputStream;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IOUtils;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.RecordWriter;
import org.apache.hadoop.mapreduce.TaskAttemptContext;

import java.io.IOException;

/**
 * @author lvxiaoyi
 */
public class LogRecordWriter extends RecordWriter<Text, NullWritable> {

    private FSDataOutputStream lvxiaoyiOut;
    private FSDataOutputStream otherOut;

    public LogRecordWriter(TaskAttemptContext job) {
        try {
            //获取文件系统对象
            FileSystem fs = FileSystem.get(job.getConfiguration());
            //用文件系统对象创建两个输出流对应不同的目录
            lvxiaoyiOut = fs.create(new Path("src/main/resources/test/log_data/lvxiaoyi.log"));
            otherOut = fs.create(new Path("src/main/resources/test/log_data/other.log"));
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    @Override
    public void write(Text key, NullWritable value) throws IOException, InterruptedException {
        String log = key.toString();
        //根据一行的log数据是否包含lvxiaoyi,判断两条输出流输出的内容
        if (log.contains("lvxiaoyi")) {
            lvxiaoyiOut.writeBytes(log + "\n");
        } else {
            otherOut.writeBytes(log + "\n");
        }
    }

    @Override
    public void close(TaskAttemptContext context) throws IOException, InterruptedException {
        //关流
        IOUtils.closeStream(lvxiaoyiOut);
        IOUtils.closeStream(otherOut);
    }
}

编写LogDriver类

package top.lvxiaoyi.mapreduce.outputformat;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
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.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

import java.io.IOException;

/**
 * @author lvxiaoyi
 */
public class LogDriver {
    public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {

        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf);

        job.setJarByClass(LogDriver.class);
        job.setMapperClass(LogMapper.class);
        job.setReducerClass(LogReducer.class);

        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(NullWritable.class);

        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(NullWritable.class);

        //设置自定义的outputformat
        job.setOutputFormatClass(LogOutputFormat.class);

        FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("src/main/resources/test/loginput"));
        //虽然我们自定义了outputformat，但是因为我们的outputformat继承自fileoutputformat
        //而fileoutputformat要输出一个_SUCCESS文件，所以在这还得指定一个输出目录
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("src/main/resources/test/logoutput"));

        boolean b = job.waitForCompletion(true);
        System.exit(b ? 0 : 1);
    }
}

MapReduce内核源码解析

MapTask工作机制

Read阶段：MapTask通过InputFormat获得的RecordReader，从输入InputSplit中解析出一个个key/value。
Map阶段：该节点主要是将解析出的key/value交给用户编写map()函数处理，并产生一系列新的key/value。
Collect收集阶段：在用户编写map()函数中，当数据处理完成后，一般会调用OutputCollector.collect()输出结果。在该函数内部，它会将生成的key/value分区（调用Partitioner），并写入一个环形内存缓冲区中。
Spill阶段：即“溢写”，当环形缓冲区满后，MapReduce会将数据写到本地磁盘上，生成一个临时文件。需要注意的是，将数据写入本地磁盘之前，先要对数据进行一次本地排序，并在必要时对数据进行合并、压缩等操作。

溢写阶段详情：
1. 利用快速排序算法对缓存区内的数据进行排序，排序方式是，先按照分区编号Partition进行排序，然后按照key进行排序。这样，经过排序后，数据以分区为单位聚集在一起，且同一分区内所有数据按照key有序。
2. 按照分区编号由小到大依次将每个分区中的数据写入任务工作目录下的临时文件output/spillN.out（N表示当前溢写次数）中。如果用户设置了Combiner，则写入文件之前，对每个分区中的数据进行一次聚集操作。
3. 将分区数据的元信息写到内存索引数据结构SpillRecord中，其中每个分区的元信息包括在临时文件中的偏移量、压缩前数据大小和压缩后数据大小。如果当前内存索引大小超过1MB，则将内存索引写到文件output/spillN.out.index中。
Merge阶段：当所有数据处理完成后，MapTask对所有临时文件进行一次合并，以确保最终只会生成一个数据文件。

当所有数据处理完后，MapTask会将所有临时文件合并成一个大文件，并保存到文件output/file.out中，同时生成相应的索引文件output/file.out.index。

在进行文件合并过程中，MapTask以分区为单位进行合并。对于某个分区，它将采用多轮递归合并的方式。每轮合并mapreduce.task.io.sort.factor（默认10）个文件，并将产生的文件重新加入待合并列表中，对文件排序后，重复以上过程，直到最终得到一个大文件。

让每个MapTask最终只生成一个数据文件，可避免同时打开大量文件和同时读取大量小文件产生的随机读取带来的开销。

ReduceTask工作机制

Copy阶段：ReduceTask从各个MapTask上远程拷贝一片数据，并针对某一片数据，如果其大小超过一定阈值，则写到磁盘上，否则直接放到内存中。
Sort阶段：在远程拷贝数据的同时，ReduceTask启动了两个后台线程对内存和磁盘上的文件进行合并，以防止内存使用过多或磁盘上文件过多。按照MapReduce语义，用户编写reduce()函数输入数据是按key进行聚集的一组数据。为了将key相同的数据聚在一起，Hadoop采用了基于排序的策略。由于各个MapTask已经实现对自己的处理结果进行了局部排序，因此，ReduceTask只需对所有数据进行一次归并排序即可。
Reduce阶段：reduce()函数将计算结果写到HDFS上。

ReduceTask并行度决定机制

回顾：MapTask并行度由切片个数决定，切片个数由输入文件和切片规则决定。

思考：ReduceTask并行度由谁决定？

设置ReduceTask并行度（个数）
1. ReduceTask的并行度同样影响整个Job的执行并发度和执行效率，但与MapTask的并发数由切片数决定不同，ReduceTask数量的决定是可以直接手动设置：
  1
  2
  // 默认值是1，手动设置为4
  job.setNumReduceTasks(4);
实验：测试ReduceTask多少合适
1. 实验环境：1个Master节点，16个Slave节点：CPU:8GHZ，内存: 2G
2. 实验结论：
  
  MapTask =16
  
  ReduceTask 1 5 10 15 16 20 25 30 45 60
  
  总时间 892 146 110 92 88 100 128 101 145 104
注意事项
1. ReduceTask=0，表示没有Reduce阶段，输出文件个数和Map个数一致
2. ReduceTask默认值就是1，所以输出文件个数为一个。
3. 如果数据分布不均匀，就有可能在Reduce阶段产生数据倾斜
4. ReduceTask数量并不是任意设置，还要考虑业务逻辑需求，有些情况下，需要计算全局汇总结果，就只能有1个ReduceTask。
5. 具体多少个ReduceTask，需要根据集群性能而定。
6. 如果分区数不是1，但是ReduceLasI1上出IWGPedceNm个数是否大于1。不大于1程。因为在MapTask的源码中，执行分区的前提是先判断ReduceNum个数是否大于1。不大于1肯定不执行。

MapTask & ReduceTask源码解析

MapTask源码解析流程

context.write(k, NullWritable.get());   //自定义的map方法的写出，进入
    output.write(key, value);  
        //MapTask727行，收集方法，进入两次 
        collector.collect(key, value,partitioner.getPartition(key, value, partitions));
            HashPartitioner(); //默认分区器
        collect()  //MapTask1082行 map端所有的kv全部写出后会走下面的close方法
                close() //MapTask732行
                    collector.flush() // 溢出刷写方法，MapTask735行，提前打个断点，进入
                        sortAndSpill() //溢写排序，MapTask1505行，进入
                            sorter.sort()   QuickSort //溢写排序方法，MapTask1625行，进入
                        mergeParts(); //合并文件，MapTask1527行，进入
                  		file.out   file.out.index
                    collector.close(); //MapTask739行,收集器关闭,即将进入ReduceTask

ReduceTask源码解析流程

if (isMapOrReduce())  //reduceTask324行，提前打断点
initialize()   // reduceTask333行,进入
init(shuffleContext);  // reduceTask375行,走到这需要先给下面的打断点
        totalMaps = job.getNumMapTasks(); // ShuffleSchedulerImpl第120行，提前打断点
         merger = createMergeManager(context); //合并方法，Shuffle第80行
			// MergeManagerImpl第232 235行，提前打断点
			this.inMemoryMerger = createInMemoryMerger(); //内存合并
			this.onDiskMerger = new OnDiskMerger(this); //磁盘合并
rIter = shuffleConsumerPlugin.run();
		eventFetcher.start();  //开始抓取数据，Shuffle第107行，提前打断点
		eventFetcher.shutDown();  //抓取结束，Shuffle第141行，提前打断点
		copyPhase.complete();   //copy阶段完成，Shuffle第151行
		taskStatus.setPhase(TaskStatus.Phase.SORT);  //开始排序阶段，Shuffle第152行
	sortPhase.complete();   //排序阶段完成，即将进入reduce阶段 reduceTask382行
reduce();  //reduce阶段调用的就是我们自定义的reduce方法，会被调用多次
	cleanup(context); //reduce完成之前，会最后调用一次Reducer里面的cleanup方法

Join应用

Reduce Join

Map端的主要工作：为来自不同表或文件的key/value对，打标签以区别不同来源的记录。然后用连接字段作为key，其余部分和新加的标志作为value，最后进行输出。

Reduce端的主要工作：在Reduce端以连接字段作为key的分组已经完成，我们只需要在每一个分组当中将那些来源于不同文件的记录（在Map阶段已经打标志）分开，最后进行合并就ok了。

Reduce Join案例实操

需求

order.txt：订单数据表 t_order

pd.txt：商品信息表 t_product
1
2
3
01 小米
02 华为
03 格力

将商品信息表中数据根据商品pid合并到订单数据表中。

最终数据格式：

id		pname	amount
1001	小米		1
1004	小米		4
1002	华为		2
1005	华为		5
1003	格力		3
1006	格力		6

需求分析

通过将关联条件作为Map输出的key，将两表满足Join条件的数据并携带数据所来源的文件信息，发往同一个ReduceTask，在Reduce中进行数据的串联。

输入数据：order.txt和pd.txt(注意：这种中间空白是\t分割的)

预期输出数据

订单id	产品名称	数量
1001	小米			1
1004	小米			4
1002	华为			2
1005	华为			5
1003	格力			3
1006	格力			6

MapTask

Map中处理的事情

获取输入文件类型
获取输入数据
不同文件分别处理(
封装Bean对象输出

01	1001	1	 order
02	1002	2	order
03	1003	3	order
01	1004	4	order
02	1005	5	order
03	1006	6	order
01	小米			pd
02	华为			pd
03	格力			pd

默认对产品id排序

01	1001	1	 order
01	1004	4	 order
01	小米			pd
02	1002	2	 order
02	1005	5	order
02	华为			pd
03	1003	3	 order
03	1006	6	order
03	格力			pd

ReduceTask

Reduce方法缓存订单数据集合，和产品表，然后合并

订单id	产品名称	数量
1001	小米			1
1004	小米			4
1002	华为			2
1005	华为			5
1003	格力			3
1006	格力			6

代码实现

创建商品和订单合并后的TableBean类

package top.lvxiaoyi.mapreduce.reducjoin;

import org.apache.hadoop.io.Writable;

import java.io.DataInput;
import java.io.DataOutput;
import java.io.IOException;

/**
 * @author lvxiaoyi
 * @date 2021/11/10 21:29
 */
public class TableBean implements Writable {

    private String id; //订单id
    private String pid; //产品id
    private int amount; //产品数量
    private String pname; //产品名称
    private String flag; //判断是order表还是pd表的标志字段

    public TableBean() {
    }

    public String getId() {
        return id;
    }

    public void setId(String id) {
        this.id = id;
    }

    public String getPid() {
        return pid;
    }

    public void setPid(String pid) {
        this.pid = pid;
    }

    public int getAmount() {
        return amount;
    }

    public void setAmount(int amount) {
        this.amount = amount;
    }

    public String getPname() {
        return pname;
    }

    public void setPname(String pname) {
        this.pname = pname;
    }

    public String getFlag() {
        return flag;
    }

    public void setFlag(String flag) {
        this.flag = flag;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return id + "\t" + pname + "\t" + amount;
    }

    @Override
    public void write(DataOutput out) throws IOException {
        out.writeUTF(id);
        out.writeUTF(pid);
        out.writeInt(amount);
        out.writeUTF(pname);
        out.writeUTF(flag);
    }

    @Override
    public void readFields(DataInput in) throws IOException {
        this.id = in.readUTF();
        this.pid = in.readUTF();
        this.amount = in.readInt();
        this.pname = in.readUTF();
        this.flag = in.readUTF();
    }
}

编写TableMapper类

package top.lvxiaoyi.mapreduce.reducjoin;

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

import java.io.IOException;

/**
 * @author lvxiaoyi
 * @date 2021/11/10 21:29
 */
public class TableMapper extends Mapper<LongWritable,Text,Text,TableBean> {

    private String filename;
    private Text outK = new Text();
    private TableBean outV = new TableBean();

    @Override
    protected void setup(Context context) throws IOException, InterruptedException {
        //获取对应文件名称
        InputSplit split = context.getInputSplit();
        FileSplit fileSplit = (FileSplit) split;
        filename = fileSplit.getPath().getName();
    }

    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {

        //获取一行
        String line = value.toString();

        //判断是哪个文件,然后针对文件进行不同的操作
        if(filename.contains("order")){  //订单表的处理
            String[] split = line.split("\t");
            //封装outK
            outK.set(split[1]);
            //封装outV
            outV.setId(split[0]);
            outV.setPid(split[1]);
            outV.setAmount(Integer.parseInt(split[2]));
            outV.setPname("");
            outV.setFlag("order");
        }else {                             //商品表的处理
            String[] split = line.split("\t");
            //封装outK
            outK.set(split[0]);
            //封装outV
            outV.setId("");
            outV.setPid(split[0]);
            outV.setAmount(0);
            outV.setPname(split[1]);
            outV.setFlag("pd");
        }

        //写出KV
        context.write(outK,outV);
    }
}

编写TableReducer类

package top.lvxiaoyi.mapreduce.reducjoin;

import org.apache.commons.beanutils.BeanUtils;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

import java.io.IOException;
import java.lang.reflect.InvocationTargetException;
import java.util.ArrayList;

/**
 * @author lvxiaoyi
 * @date 2021/11/10 21:30
 */
public class TableReducer extends Reducer<Text,TableBean,TableBean, NullWritable> {

    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable<TableBean> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {

        ArrayList<TableBean> orderBeans = new ArrayList<>();
        TableBean pdBean = new TableBean();

        for (TableBean value : values) {

            //判断数据来自哪个表
            if("order".equals(value.getFlag())){   //订单表

                //创建一个临时TableBean对象接收value
                TableBean tmpOrderBean = new TableBean();

                try {
                    BeanUtils.copyProperties(tmpOrderBean,value);
                } catch (IllegalAccessException e) {
                    e.printStackTrace();
                } catch (InvocationTargetException e) {
                    e.printStackTrace();
                }

                //将临时TableBean对象添加到集合orderBeans
                orderBeans.add(tmpOrderBean);
            }else {                                    //商品表
                try {
                    BeanUtils.copyProperties(pdBean,value);
                } catch (IllegalAccessException e) {
                    e.printStackTrace();
                } catch (InvocationTargetException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        }

        //遍历集合orderBeans,替换掉每个orderBean的pid为pname,然后写出
        for (TableBean orderBean : orderBeans) {

            orderBean.setPname(pdBean.getPname());

            //写出修改后的orderBean对象
            context.write(orderBean, NullWritable.get());
        }
    }
}

编写TableDriver类

package top.lvxiaoyi.mapreduce.reducjoin;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
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.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

import java.io.IOException;

/**
 * @author lvxiaoyi
 * @date 2021/11/10 21:30
 */
public class TableDriver {
    public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
        Job job = Job.getInstance(new Configuration());

        job.setJarByClass(TableDriver.class);
        job.setMapperClass(TableMapper.class);
        job.setReducerClass(TableReducer.class);

        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(TableBean.class);

        job.setOutputKeyClass(TableBean.class);
        job.setOutputValueClass(NullWritable.class);

        FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("src/main/resources/test/reducejoininput"));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("src/main/resources/test/reducejoinoutput"));

        boolean b = job.waitForCompletion(true);
        System.exit(b ? 0 : 1);
    }
}

测试

运行程序查看结果

1004	小米	4
1001	小米	1
1005	华为	5
1002	华为	2
1006	格力	6
1003	格力	3

总结

缺点：这种方式中，合并的操作是在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。

解决方案：Map端实现数据合并。

Map Join

使用场景

Map Join适用于一张表十分小、一张表很大的场景

优点

思考：在Reduce端处理过多的表，非常容易产生数据倾斜。怎么办？

在Map端缓存多张表，提前处理业务逻辑，这样增加Map端业务，减少Reduce端数据的压力，尽可能的减少数据倾斜。

具体办法：采用DistributedCache

在Mapper的setup阶段，将文件读取到缓存集合中。

在Driver驱动类中加载缓存。

//缓存普通文件到Task运行节点。
job.addCacheFile(new URI("src/main/resources/cache/mapcacheinput/pd.txt"));
//如果是集群运行,需要设置HDFS路径
job.addCacheFile(new URI("hdfs://hadoop102:8020/cache/pd.txt"));

Map Join案例实操

需求

order.txt：订单数据表 t_order

id	   pid	   amount
1001	01		1
1002	02		2
1003	03		3
1004	01		4
1005	02		5
1006	03		6

pd.txt：商品信息表 t_product

pid	pname
01	小米
02	华为
03	格力

将商品信息表中数据根据商品pid合并到订单数据表中。

最终数据格式：

id	pname	amount
1001	小米	1
1004	小米	4
1002	华为	2
1005	华为	5
1003	格力	3
1006	格力	6

需求分析

MapJoin适用于关联表中有小表的情形

DistributedCacheDriver 缓存文件

//1加载缓存数据
job.addCacheFile(new URI("src/main/resources/cache/mapcacheinput/pd.txt"));
//2Map端 join的逻辑不需要Reduce阶段，设置ReduceTask数量为0
job.setNumReduceTasks(O);

读取缓存的文件数据

setupO方法中

//1获取缓存的文件
//2循环读取缓存文件一行
//3切割
//4缓存数据到集合
	<pid, pname>
	01,小米
	02,华为
	03,格力
//5关流

map方法中

//获取一行
//⒉截取
//3获取pid
//4获取订单id和商品名称
//5拼接
//6写出

实现代码

先在MapJoinDriver驱动类中添加缓存文件

package top.lvxiaoyi.mapreduce.mapjoin;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
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.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

import java.io.IOException;
import java.net.URI;
import java.net.URISyntaxException;

/**
 * @author lvxiaoyi
 * @date 2021/11/11 9:23
 */
public class MapJoinDriver {

    public static void main(String[] args) throws IOException, URISyntaxException, ClassNotFoundException, InterruptedException {

        // 1 获取job信息
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf);
        // 2 设置加载jar包路径
        job.setJarByClass(MapJoinDriver.class);
        // 3 关联mapper
        job.setMapperClass(MapJoinMapper.class);
        // 4 设置Map输出KV类型
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(NullWritable.class);
        // 5 设置最终输出KV类型
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(NullWritable.class);

        // 加载缓存数据
        job.addCacheFile(new URI("src/main/resources/cache/mapcacheinput/pd.txt"));
        // Map端Join的逻辑不需要Reduce阶段，设置reduceTask数量为0
        job.setNumReduceTasks(0);

        // 6 设置输入输出路径
        FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("src/main/resources/cache/mapjoininput"));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("src/main/resources/cache/mapjoinoutput"));
        // 7 提交
        boolean b = job.waitForCompletion(true);
        System.exit(b ? 0 : 1);
    }
}

在MapJoinMapper类中的setup方法中读取缓存文件

package top.lvxiaoyi.mapreduce.mapjoin;

import org.apache.commons.lang.StringUtils;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IOUtils;
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;

/**
 * @author lvxiaoyi
 * @date 2021/11/11 9:23
 */
public class MapJoinMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, NullWritable> {

    private Map<String, String> pdMap = new HashMap<>();
    private Text text = new Text();

    //任务开始前将pd数据缓存进pdMap
    @Override
    protected void setup(Context context) throws IOException, InterruptedException {

        //通过缓存文件得到小表数据pd.txt
        URI[] cacheFiles = context.getCacheFiles();
        Path path = new Path(cacheFiles[0]);

        //获取文件系统对象,并开流
        FileSystem fs = FileSystem.get(context.getConfiguration());
        FSDataInputStream fis = fs.open(path);

        //通过包装流转换为reader,方便按行读取
        BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(fis, "UTF-8"));

        //逐行读取，按行处理
        String line;
        while (StringUtils.isNotEmpty(line = reader.readLine())) {
            //切割一行
            //01	小米
            String[] split = line.split("\t");
            pdMap.put(split[0], split[1]);
        }

        //关流
        IOUtils.closeStream(reader);
    }

    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {

        //读取大表数据
//1001	01	1
        String[] fields = value.toString().split("\t");

        //通过大表每行数据的pid,去pdMap里面取出pname
        String pname = pdMap.get(fields[1]);

        //将大表每行数据的pid替换为pname
        text.set(fields[0] + "\t" + pname + "\t" + fields[2]);

        //写出
        context.write(text, NullWritable.get());
    }
}

数据清洗（ETL）

“ETL，是英文Extract-Transform-Load的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load）至目的端的过程。ETL一词较常用在数据仓库，但其对象并不限于数据仓库

在运行核心业务MapReduce程序之前，往往要先对数据进行清洗，清理掉不符合用户要求的数据。清理的过程往往只需要运行Mapper程序，不需要运行Reduce程序。

需求

去除日志中字段个数小于等于11的日志。

输入数据：web.log
期望输出数据：每行字段长度都大于11。

需求分析

需要在Map阶段对输入的数据根据规则进行过滤清洗。

实现代码

编写WebLogMapper类

package top.lvxiaoyi.mapreduce.etl;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
/**
 * @author lvxiaoyi
 * @date 2021/11/11 9:39
 */
public class WebLogMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, NullWritable>{

    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {

        // 1 获取1行数据
        String line = value.toString();

        // 2 解析日志
        boolean result = parseLog(line,context);

        // 3 日志不合法退出
        if (!result) {
            return;
        }

        // 4 日志合法就直接写出
        context.write(value, NullWritable.get());
    }

    // 2 封装解析日志的方法
    private boolean parseLog(String line, Context context) {

        // 1 截取
        String[] fields = line.split(" ");

        // 2 日志长度大于11的为合法
        if (fields.length > 11) {
            return true;
        }else {
            return false;
        }
    }
}

编写WebLogDriver类

package top.lvxiaoyi.mapreduce.etl;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
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.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import top.lvxiaoyi.mapreduce.outputformat.LogDriver;

/**
 * @author lvxiaoyi
 * @date 2021/11/11 9:39
 */
public class WebLogDriver {
    public static void main(String[] args) throws Exception {

// 输入输出路径需要根据自己电脑上实际的输入输出路径设置
        args = new String[] { "src/main/resources/test/etlloginput", "src/main/resources/test/etllogoutput" };

        // 1 获取job信息
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf);

        // 2 加载jar包
        job.setJarByClass(LogDriver.class);

        // 3 关联map
        job.setMapperClass(WebLogMapper.class);

        // 4 设置最终输出类型
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(NullWritable.class);

        // 设置reducetask个数为0
        job.setNumReduceTasks(0);

        // 5 设置输入和输出路径
        FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));

        // 6 提交
        boolean b = job.waitForCompletion(true);
        System.exit(b ? 0 : 1);
    }
}

MapReduce开发总结

输入数据接口：InputFormat
1. 默认使用的实现类是：TextInputFormat
2. extInputFormat的功能逻辑是：一次读一行文本，然后将该行的起始偏移量作为key，行内容作为value返回。
3. CombineTextInputFormat可以把多个小文件合并成一个切片处理，提高处理效率。
逻辑处理接口：Mapper

用户根据业务需求实现其中三个方法：map() setup() cleanup ()
Partitioner分区
1. 有默认实现 HashPartitioner，逻辑是根据key的哈希值和numReduces来返回一个分区号；key.hashCode()&Integer.MAXVALUE % numReduces
2. 如果业务上有特别的需求，可以自定义分区。
Comparable排序
1. 当我们用自定义的对象作为key来输出时，就必须要实现WritableComparable接口，重写其中的compareTo()方法。
2. 部分排序：对最终输出的每一个文件进行内部排序。
3. 全排序：对所有数据进行排序，通常只有一个Reduce。
4. 二次排序：排序的条件有两个。
Combiner合并

Combiner合并可以提高程序执行效率，减少IO传输。但是使用时必须不能影响原有的业务处理结果。
逻辑处理接口：Reducer

用户根据业务需求实现其中三个方法：reduce() setup() cleanup ()
输出数据接口：OutputFormat
1. 默认实现类是TextOutputFormat，功能逻辑是：将每一个KV对，向目标文本文件输出一行。
2. 用户还可以自定义OutputFormat。

Hadoop数据压缩

概述

压缩的好处和坏处

压缩的优点：以减少磁盘IO、减少磁盘存储空间。

压缩的缺点：增加CPU开销。
压缩原则
1. 运算密集型的Job，少用压缩
2. IO密集型的Job，多用压缩

MR支持的压缩编码

压缩算法对比介绍

压缩格式	Hadoop自带？	算法	文件扩展名	是否可切片	换成压缩格式后，原来的程序是否需要修改
DEFLATE	是，直接使用	DEFLATE	.deflate	否	和文本处理一样，不需要修改
Gzip	是，直接使用	DEFLATE	.gz	否	和文本处理一样，不需要修改
bzip2	是，直接使用	bzip2	.bz2	是	和文本处理一样，不需要修改
LZO	否，需要安装	LZO	.lzo	是	需要建索引，还需要指定输入格式
Snappy	是，直接使用(linux7.0以上版本)	Snappy	.snappy	否	和文本处理一样，不需要修改

压缩性能的比较

压缩算法	原始文件大小	压缩文件大小	压缩速度	解压速度
gzip	8.3GB	1.8GB	17.5MB/s	58MB/s
bzip2	8.3GB	1.1GB	2.4MB/s	9.5MB/s
LZO	8.3GB	2.9GB	49.3MB/s	74.6MB/s

http://google.github.io/snappy/

Snappy is a compression/decompression library. It does not aim for maximum compression, or compatibility with any other compression library; instead, it aims for very high speeds and reasonable compression. For instance, compared to the fastest mode of zlib, Snappy is an order of magnitude faster for most inputs, but the resulting compressed files are anywhere from 20% to 100% bigger.On a single core of a Core i7 processor in 64-bit mode, Snappy compresses at about 250 MB/sec or more and decompresses at about 500 MB/sec or more.

压缩方式选择

压缩方式选择时重点考虑：压缩/解压缩速度、压缩率（压缩后存储大小）、压缩后是否可以支持切片。

Gzip压缩

优点：压缩率比较高；

缺点：不支持Split；压缩/解压速度一般；

Bzip2压缩

优点：压缩率高；支持Split；

缺点：压缩/解压速度慢。

Lzo压缩

优点：压缩/解压速度比较快；支持Split；

缺点：压缩率一般；想支持切片需要额外创建索引。

Snappy压缩

优点：压缩和解压缩速度快；

缺点：不支持Split；压缩率一般；

压缩位置选择

压缩可以在MapReduce作用的任意阶段启用。

压缩参数配置

为了支持多种压缩/解压缩算法，Hadoop引入了编码/解码器

压缩格式	对应的编码/解码器
DEFLATE		org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec
gzip		org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec
bzip2		org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec
LZO			com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec
Snappy		org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec

要在Hadoop中启用压缩，可以配置如下参数

参数	默认值	阶段	建议
io.compression.codecs （在core-site.xml中配置）	无，这个需要在命令行输入hadoop checknative查看	输入压缩	Hadoop使用文件扩展名判断是否支持某种编解码器
mapreduce.map.output.compress（在mapred-site.xml中配置）	false	mapper输出	这个参数设为true启用压缩
mapreduce.map.output.compress.codec（在mapred-site.xml中配置）	org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec	mapper输出	企业多使用LZO或Snappy编解码器在此阶段压缩数据
mapreduce.output.fileoutputformat.compress（在mapred-site.xml中配置）	false	reducer输出	这个参数设为true启用压缩
mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec（在mapred-site.xml中配置）	org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec	reducer输出	使用标准工具或者编解码器，如gzip和bzip2

压缩实操案例

Map输出端采用压缩

即使你的MapReduce的输入输出文件都是未压缩的文件，你仍然可以对Map任务的中间结果输出做压缩，因为它要写在硬盘并且通过网络传输到Reduce节点，对其压缩可以提高很多性能，这些工作只要设置两个属性即可，我们来看下代码怎么设置。

给大家提供的Hadoop源码支持的压缩格式有：BZip2Codec、DefaultCodec

package top.lvxiaoyi.mapreduce.compress;

import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec;
import org.apache.hadoop.io.compress.CompressionCodec;
import org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

/**
 * @author lvxiaoyi
 * @date 2021/11/11 10:10
 */
public class WordCountDriver {

    public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {

        Configuration conf = new Configuration();

        // 开启map端输出压缩
        conf.setBoolean("mapreduce.map.output.compress", true);

        // 设置map端输出压缩方式
        conf.setClass("mapreduce.map.output.compress.codec", BZip2Codec.class, CompressionCodec.class);

        Job job = Job.getInstance(conf);

        job.setJarByClass(WordCountDriver.class);

        job.setMapperClass(WordCountMapper.class);
        job.setReducerClass(WordCountReducer.class);

        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);

        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

//        FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
        FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("src/main/resources/test/inputWord"));
//        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("src/main/resources/test/inputcompressWord"));

        boolean result = job.waitForCompletion(true);

        System.exit(result ? 0 : 1);
    }
}

Mapper保持不变

package top.lvxiaoyi.mapreduce.compress;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
/**
 * @author lvxiaoyi
 * @date 2021/11/11 10:10
 */
public class WordCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable>{

    Text k = new Text();
    IntWritable v = new IntWritable(1);

    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context)throws IOException, InterruptedException {

        // 1 获取一行
        String line = value.toString();

        // 2 切割
        String[] words = line.split(" ");

        // 3 循环写出
        for(String word:words){
            k.set(word);
            context.write(k, v);
        }
    }
}

Reducer保持不变

package top.lvxiaoyi.mapreduce.compress;

import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

/**
 * @author lvxiaoyi
 * @date 2021/11/11 10:11
 */
public class WordCountReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>{

    IntWritable v = new IntWritable();

    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,
                          Context context) throws IOException, InterruptedException {

        int sum = 0;

        // 1 汇总
        for(IntWritable value:values){
            sum += value.get();
        }

        v.set(sum);

        // 2 输出
        context.write(key, v);
    }
}

Reduce输出端采用压缩

基于WordCount案例处理。

修改驱动

package top.lvxiaoyi.mapreduce.compress;

import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec;
import org.apache.hadoop.io.compress.CompressionCodec;
import org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

/**
 * @author lvxiaoyi
 * @date 2021/11/11 10:10
 */
public class WordCountDriver {

    public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {

        Configuration conf = new Configuration();

        // 开启map端输出压缩
        conf.setBoolean("mapreduce.map.output.compress", true);

        // 设置map端输出压缩方式
        conf.setClass("mapreduce.map.output.compress.codec", BZip2Codec.class, CompressionCodec.class);

        Job job = Job.getInstance(conf);

        job.setJarByClass(WordCountDriver.class);

        job.setMapperClass(WordCountMapper.class);
        job.setReducerClass(WordCountReducer.class);

        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);

        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

//        FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
        FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("src/main/resources/test/inputWord"));
//        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("src/main/resources/test/inputcompressWord"));

        // 设置reduce端输出压缩开启
        FileOutputFormat.setCompressOutput(job, true);

        // 设置压缩的方式
        FileOutputFormat.setOutputCompressorClass(job, BZip2Codec.class);
//	    FileOutputFormat.setOutputCompressorClass(job, GzipCodec.class); 
//	    FileOutputFormat.setOutputCompressorClass(job, DefaultCodec.class); 

        boolean result = job.waitForCompletion(true);

        System.exit(result ? 0 : 1);
    }
}

Mapper和Reducer保持不变

常见错误及解决方案

导包容易出错。尤其Text和CombineTextInputFormat。
Mapper中第一个输入的参数必须是LongWritable或者NullWritable，不可以是IntWritable. 报的错误是类型转换异常。
ava.lang.Exception: java.io.IOException: Illegal partition for 13926435656 (4)，说明Partition和ReduceTask个数没对上，调整ReduceTask个数。
如果分区数不是1，但是reducetask为1，是否执行分区过程。答案是：不执行分区过程。因为在MapTask的源码中，执行分区的前提是先判断ReduceNum个数是否大于1。不大于1肯定不执行。
在Windows环境编译的jar包导入到Linux环境中运行，

hadoop jar wc.jar top.lvxiaoyi.mapreduce.wordcount.WordCountDriver /user/lvxiaoyi/ /user/lvxiaoyi/output

报如下错误：

Exception in thread “main” java.lang.UnsupportedClassVersionError: com/lvxiaoyi/mapreduce/wordcount/WordCountDriver : Unsupported major.minor version 52.0

原因是Windows环境用的jdk1.7，Linux环境用的jdk1.8。

解决方案：统一jdk版本。
缓存pd.txt小文件案例中，报找不到pd.txt文件

原因：大部分为路径书写错误。还有就是要检查pd.txt.txt的问题。还有个别电脑写相对路径找不到pd.txt，可以修改为绝对路径。
报类型转换异常。

通常都是在驱动函数中设置Map输出和最终输出时编写错误。

Map输出的key如果没有排序，也会报类型转换异常。
集群中运行wc.jar时出现了无法获得输入文件。

原因：WordCount案例的输入文件不能放用HDFS集群的根目录。

出现了如下相关异常

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:609)
	at org.apache.hadoop.fs.FileUtil.canRead(FileUtil.java:977)
java.io.IOException: Could not locate executable null\bin\winutils.exe in the Hadoop binaries.
	at org.apache.hadoop.util.Shell.getQualifiedBinPath(Shell.java:356)
	at org.apache.hadoop.util.Shell.getWinUtilsPath(Shell.java:371)
	at org.apache.hadoop.util.Shell.<clinit>(Shell.java:364)

解决方案：拷贝hadoop.dll文件到Windows目录C:\Windows\System32。个别同学电脑还需要修改Hadoop源码。

方案二：创建包名(org.apache.hadoop.io.nativeio)，并将NativeIO.java拷贝到该包名下

自定义Outputformat时，注意在RecordWirter中的close方法必须关闭流资源。否则输出的文件内容中数据为空。

@Override
public void close(TaskAttemptContext context) throws IOException, InterruptedException {
		if (lvxiaoyifos != null) {
			lvxiaoyifos.close();
		}
		if (otherfos != null) {
			otherfos.close();
		}
}

MapTask =16
ReduceTask	1	5	10	15	16	20	25	30	45	60
总时间	892	146	110	92	88	100	128	101	145	104