深入了解MapReduce工作流程

一、MapReduce工作流程概述

MapReduce是用於分散式數據處理的編程模型。它採用了劃分-映射-合併的思想，將大型數據集分成小塊，由多個計算節點並行處理，並將小塊結果合併成一個最終結果。

MapReduce的工作流程包括兩個階段：Map（映射）和Reduce（合併）。

二、Map階段詳解

在(MapReduce中，映射)階段，首先需要對輸入數據進行劃分，將數據劃分為若干份較小的數據塊，每個數據塊交由一個Map任務處理。Map任務將數據塊轉化為一系列鍵值對，並輸出為一個新的鍵值對序列。

// Map示例代碼
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和排序詳解

Shuffle是MapReduce的一個重要步驟，它負責將Map輸出的鍵值對按照鍵進行分組，將同一組內的記錄發給同一個Reduce任務進行處理。

Shuffle完成後，Reduce任務接收到的記錄已經按照鍵值進行了分組，只需要對每個鍵值組進行合併和處理即可。

MapReduce默認的排序方式是根據鍵值對的鍵對記錄進行排序。如果需要自定義排序方式，可以實現WritableComarable介面，並重寫compareTo方法。

四、Reduce階段詳解

Reduce階段的處理對象是Map階段輸出的鍵值對序列，Reduce任務將同一組內的記錄進行合併，形成一個更加小的序列，直至處理完所有的記錄。

// Reduce示例代碼
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優化

為了減少Reduce任務的負擔，在Map輸出的鍵值對序列傳輸到Reduce之前，可以在Map本地進行一些合併操作。這種方式稱之為Combiner。

Combiner可大大減少Reduce任務所需要處理的數據量，從而提高整個MapReduce任務的效率。

// Combiner示例代碼
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作業提交

MapReduce作業提交有兩種方式：命令行和代碼。其中命令行方式為Hadoop自帶的hadoop命令，代碼方式需要先創建一個配置對象，指定Hadoop集群地址、作業名等，然後將MapReduce任務的輸入輸出路徑和類名封裝到一個Job對象中，最後通過job.waitForCompletion方法提交作業。

// MapReduce作業提交示例代碼
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);