深入了解MapReduce工作流程

一、MapReduce工作流程概述

MapReduce是用于分布式数据处理的编程模型。它采用了划分-映射-合并的思想，将大型数据集分成小块，由多个计算节点并行处理，并将小块结果合并成一个最终结果。

MapReduce的工作流程包括两个阶段：Map（映射）和Reduce（合并）。

二、Map阶段详解

在(MapReduce中，映射)阶段，首先需要对输入数据进行划分，将数据划分为若干份较小的数据块，每个数据块交由一个Map任务处理。Map任务将数据块转化为一系列键值对，并输出为一个新的键值对序列。

// Map示例代码
public static class Map extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{

   private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
   private Text word = new Text();
   
   public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
   
      StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
      while (itr.hasMoreTokens()) {
         word.set(itr.nextToken());
         context.write(word, one);
      }
   }
}

三、Shuffle和排序详解

Shuffle是MapReduce的一个重要步骤，它负责将Map输出的键值对按照键进行分组，将同一组内的记录发给同一个Reduce任务进行处理。

Shuffle完成后，Reduce任务接收到的记录已经按照键值进行了分组，只需要对每个键值组进行合并和处理即可。

MapReduce默认的排序方式是根据键值对的键对记录进行排序。如果需要自定义排序方式，可以实现WritableComarable接口，并重写compareTo方法。

四、Reduce阶段详解

Reduce阶段的处理对象是Map阶段输出的键值对序列，Reduce任务将同一组内的记录进行合并，形成一个更加小的序列，直至处理完所有的记录。

// Reduce示例代码
public static class Reduce extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> {

   private IntWritable result = new IntWritable();

   public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
      int sum = 0;
      for (IntWritable val : values) {
         sum += val.get();
      }
      result.set(sum);
      context.write(key, result);
   }
}

五、Combiner优化

为了减少Reduce任务的负担，在Map输出的键值对序列传输到Reduce之前，可以在Map本地进行一些合并操作。这种方式称之为Combiner。

Combiner可大大减少Reduce任务所需要处理的数据量，从而提高整个MapReduce任务的效率。

// Combiner示例代码
public static class Reduce extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> {

   private IntWritable result = new IntWritable();

   public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
      int sum = 0;
      for (IntWritable val : values) {
         sum += val.get();
      }
      result.set(sum);
      context.write(key, result);
   }
}

public static class Comb extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> {

   private IntWritable result = new IntWritable();

   public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
      int sum = 0;
      for (IntWritable val : values) {
         sum += val.get();
      }
      result.set(sum);
      context.write(key, result);
   }
}

六、MapReduce作业提交

MapReduce作业提交有两种方式：命令行和代码。其中命令行方式为Hadoop自带的hadoop命令，代码方式需要先创建一个配置对象，指定Hadoop集群地址、作业名等，然后将MapReduce任务的输入输出路径和类名封装到一个Job对象中，最后通过job.waitForCompletion方法提交作业。

// MapReduce作业提交示例代码
Configuration conf = new Configuration();
conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://localhost:9000");
Job job = new Job(conf, "word count");

job.setJarByClass(WordCount.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
job.setMapperClass(Map.class);
job.setCombinerClass(Combiner.class); 
job.setReducerClass(Reduce.class); 
job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);

FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));

System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);