MapReduce编程

mapreduce是什么

​ 要了解mapreduce需要先知道什么是map；什么是reduce

​ map是一个拆解的过程，比如你有两间小平房，你当然可以把它拆解了，分成各种材料。

​ reduce则是一个组合的过程，你可以使用拆来的材料来盖一栋二层的小楼。这当然是可以的。

​ 知道了map，reduce分别代表什么，不如就来看看mapreduce。

​ mapreduce就是你种了一片森林，里面有各式各样的树木(input)，有很多木匠，木匠自己想做什么擅长做什么东西，自己去砍相应的树木(split)，然后把树不同的部分进行切割(map)，切割好存储起来(shuffle)，把这些东西放好以后，可以根据不同的顾客需求做成最后的物品(reduce)，然后等待顾客付钱(ticket),这个过程是Finalize

mapreduce 和 hadoop 有什么关系

我们把hadoop框架比作电脑，mapreduce就是软件，hdfs就是硬件。MapReduce 是一个框架，Hadoop 使用它来处理驻留在 HDFS 中的数据。HDFS 将数据存储在每个大小为 64MB 或 128MB 的块中。 而且 MapReduce 可以与 HDFS 和操作HDFS中的数据。

mapreduce有什么优缺点

优点：

• MapReduce 易于编程。通过简单接口完成分布式程序的编写，可运行在众多服务器组成的集群上。即编写一个分布式程序与编写一个简单的串行程序是一模一样的。
• 良好的扩展性。出现资源不足的情况，可以直接增加机器数量来扩展集群的计算能力这与HDFS通过增加机器扩展集群存储能力的道理是一样的。
• 高容错性。高容错性提现在MapReduce能使程序能够部署在廉价商用服务器上。如果其中一台机器故障，自动切换到其他节点，而且这个过程不需要人工参与，完全在 Hadoop 内部完成。
• MapReduce 适合PB级以上海量数据的离线处理。

缺点：

• 不适合实时计算。MapReduce 无法毫秒级内返回结果。MapReduce 并不适合数据的在线处理。
• 不适合进行流式计算。MapReduce设计之初 输入数据集是静态的，不适合输入动态数据，不适合即流式计算。
• 不适合 DAG（有向无环图）计算。程序之间的依赖性，MapReduce的处理方法是将使用后每个 MapReduce 作业的输出结果写入磁盘，这样会造成大量的磁盘 IO，导致性能非常低下。

mapreduce怎么实现

MapReduce 架构的组件：

• 客户端(client)：MapReduce 客户端是将 Job 带到 MapReduce 进行处理的人。可以有多个可用的客户端持续向 Hadoop MapReduce 管理器发送要处理的作业。

• 作业(job)：MapReduce 作业是客户想要做的实际工作，它由客户想要处理或执行的许多较小的任务组成。

• Hadoop MapReduce Master：它将特定作业划分为后续作业部分。

• Job-Parts：将主作业分割后得到的任务或子作业。所有工作部分组合产生最终输出的结果。

• 输入数据(input data)：馈送到 MapReduce 进行处理的数据集。

• 输出数据(output data)：处理后得到最终结果。

算法流程

在 MapReduce 中，我们有一个client。client将特定大小的job提交给 Hadoop MapReduce Master。现在，MapReduce master 将把这个作业分成几个小份。然后这些小份作业可用于 Map 和 Reduce 任务。这个 Map and Reduce 任务要根据具体任务而编写具体的代码。然后将我们将的input data送到 Map Task，Map 将生成中间键值对作为其输出。 Map 的输出，即这些键值对然后被馈送到 Reducer，最终输出存储在 HDFS 上。根据要求，可以有 n 个 Map 和 Reduce 任务用于处理数据。 Map 和 Reduce 的算法以非常优化的方式制作，使得时间复杂度或空间复杂度最小。

Job tracker 和 task tracker 如何处理 MapReduce：

Job Tracker：Job Tracker 的工作是管理整个集群中的所有资源和所有作业，并且由于集群中可能有数百个数据节点可用，因此还调度 Task Tracker 上运行在同一数据节点上的每个映射。

Task Tracker：Task Tracker 可以看作是按照 Job Tracker 给出的指令工作的实际从站。此 Task Tracker 部署在集群中的每个可用节点上，这些节点按照 Job Tracker 的指示执行 Map 和 Reduce 任务。

MapReduce 架构还有一个重要的组件，称为 Job History Server。 Job History Server 是一个守护进程，它保存和存储有关任务或应用程序的历史信息，例如在作业执行期间或之后生成的日志存储在 Job History Server 上。

mapreduce被淘汰了吗？

​ MapReduce是一种编程范式，更是一种思维方式，某个软件没有人用了，你可以说这个软件被淘汰了，但是你不能说实现这个软件的思想被淘汰了。

例子：mapreduce编程

1. 启动全分布式的hadoop集群，实战HDFS里面说过了（实战HDFS是本专栏另一篇文章）

2. 安装eclipse，答案同1

3. 查看hadoop自带的Wordcount.java,自带的路径一般在adoop安装路径+/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.2.0.jar,也可以自己新建，

   如果是你的hadoop在服务器上，在本地编写程序，导出为jar包，在服务器上跑也可，或者直接连上服务器也可，实战HDFS里面有说,这里给出wordcount的代码

   package com.hadooptest;
   
   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.LongWritable;
   import org.apache.hadoop.io.Text;
   import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
   import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
   import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
   import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
   import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
   
   public class word{
         
   	public static class MyMapper extends Mapper<LongWritable,Text,Text,IntWritable>{
         
   		protected void map(LongWritable key,Text value,Context context) throws IOException,InterruptedException{
         
   			String l = value.toString();
   			context.write(new Text(l),new IntWritable(1));
   			
   		}
   	}
   	
   	public static class MyReduce extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable>{
         
   		protected void reduce(Text key,Iterable<IntWritable> values,Context context) throws IOException,InterruptedException{
         
   			int sum=0;
   			for(IntWritable i : values){
         
   				sum+=i.get();
   			}
   			context.write(key,new IntWritable(sum));
   		}
   	}
   	
   	public static void main(String[] args) throws InterruptedException,IOException,ClassNotFoundException{
         
   		Configuration conf=new Configuration();
   		Job job=Job.getInstance(conf,"top");
   		job.setJobName("top");
   		job.setJarByClass(word.class);
   		job.setMapperClass(MyMapper.class);
   		job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
   		job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
   		job.setReducerClass(MyReduce.class);
   		job.setOutputKeyClass(Text.class);
   		job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
   		FileInputFormat.addInputPath(job, new Path("hdfs://IP:9000/input"));
   		FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path("hdfs://IP:9000/output4"));
   		job.waitForCompletion(true);
   	}
   
   
   }
   
   /*
   /input下有三个文件
   file1.txt文件内容：MapReduce is simple
   file2.txt文件内容：MapReduce is powerful is simple
   file3.txt文件内容：Hello MapReduce bye MapReduce
   /*
   
   

4：打开对应的19888端口即可查看mapreduce的web ui

5：练习常用的mapreduce shell 命令

mapred job -help #可以查看帮助信息
mapred job -list #查看正在执行的job
mapred job -kill job-id   #kill指定job-id

yarn jar <jar> [mainClass] args... #提交任务
yarn application [options] Usage: yarn app [options] #查看和修改