WordCount示例深度学习MapReduce过程（1）

Hadoop

利用命令行，测试WourdCount程序：

WourdCount程序就是统计文本中字母的个数
1、创建Wordcount示例文件
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zhangzhen@ubuntu:~/software$mkdir input zhangzhen@ubuntu:~/software$ cd input/
zhangzhen@ubuntu:~/software/input$echo "I am zhangzhen">test1.txt zhangzhen@ubuntu:~/software/input$ echo "You are not zhangzhen">test2.txt
zhangzhen@ubuntu:~/software/input$cd ../hadoop-1.2.1/ zhangzhen@ubuntu:~/software/hadoop-1.2.1$ cd bin
zhangzhen@ubuntu:~/software/hadoop-1.2.1/bin$ls hadoop slaves.sh start-mapred.sh stop-mapred.shhadoop-config.sh start-all.sh stop-all.sh task-controllerhadoop-daemon.sh start-balancer.sh stop-balancer.shhadoop-daemons.sh start-dfs.sh stop-dfs.shrcc start-jobhistoryserver.sh stop-jobhistoryserver.sh zhangzhen@ubuntu:~/software/hadoop-1.2.1/bin$ jps（确定Hadoop已经起来了）
7101 SecondaryNameNode
7193 JobTracker
7397 TaskTracker
9573 Jps
6871 DataNode
6667 NameNode

zhangzhen@ubuntu:~/software/hadoop-1.2.1/bin$ cd ..  
    zhangzhen@ubuntu:~/software/hadoop-1.2.1$ ls bin data hadoop-minicluster-1.2.1.jar libexec sharebuild.xml docs hadoop-test-1.2.1.jar LICENSE.txt srcc++ hadoop-ant-1.2.1.jar hadoop-tools-1.2.1.jar logs webappsCHANGES.txt hadoop-client-1.2.1.jar ivy NOTICE.txtconf hadoop-core-1.2.1.jar ivy.xml README.txtcontrib hadoop-examples-1.2.1.jar lib sbin  
zhangzhen@ubuntu:~/software/hadoop-1.2.1$ bin/hadoop dfs -put ../input in //把文件上传的hdfa中的in目录中，其实这个说法有误  
    zhangzhen@ubuntu:~/software/hadoop-1.2.1$ bin/hadoop dfs -ls .in/*ls: Cannot access .in/*: No such file or directory.  
zhangzhen@ubuntu:~/software/hadoop-1.2.1$ bin/hadoop dfs -ls ./in/*  
-rw-r--r-- 1 zhangzhen supergroup 15 2014-03-22 10:45 /user/zhangzhen/in/test1.txt  
-rw-r--r-- 1 zhangzhen supergroup 22 2014-03-22 10:45 /user/zhangzhen/in/test2.txt  




    注意：Hadoop中是没有当前目录这个概念的。所以上传到hdfs中的文件，我们是不能通过cd命令、ls命令，查看目录中的文件。这里我们通过就是上面和下面命令查看hdfs中文件的方法。

   在每个版本中，hadoop-examples-1.2.1.jar的位置不一样，在Hadoop1.2.1版本中，我们hadoop-examples-1.2.1.jar文件是在Hadoop目录中的，这里我们需要把这个hadoop-examples-1.2.1.jar拷贝到/bin 目录中。

   执行：利用hadoop-examples-1.2.1.jar执行bin目录下in目录中的文件，并把结果写入到 put 的文件夹。

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<span style="font-family:Times New Roman;">  
zhangzhen@ubuntu:~/software$ bin/hadoop jar hadoop-examples-1.2.1.jar wordcount in put  

</span>  

查看输出的结果：
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<span style="font-family:Times New Roman;">  
zhangzhen@ubuntu:~/software/hadoop-1.2.1$ bin/hadoop dfs -ls  
    Found 2 items  
    drwxr-xr-x   - zhangzhen supergroup          0 2014-03-22 10:45 /user/zhangzhen/in  
    drwxr-xr-x   - zhangzhen supergroup          0 2014-03-22 10:56 /user/zhangzhen/put  
    zhangzhen@ubuntu:~/software/hadoop-1.2.1$ bin/hadoop dfs -ls ./put  
Found 3 items  
-rw-r--r--   1 zhangzhen supergroup          0 2014-03-22 10:56 /user/zhangzhen/put/_SUCCESS  
drwxr-xr-x   - zhangzhen supergroup          0 2014-03-22 10:56 /user/zhangzhen/put/_logs  目录  
-rw-r--r--   1 zhangzhen supergroup         39 2014-03-22 10:56 /user/zhangzhen/put/part-r-00000   这是文件  
zhangzhen@ubuntu:~/software/hadoop-1.2.1/hadoop dfs -cat ./put/*  
I      1  
You    1  
am     1  
are    1  
not    1  
zhangzhen    2  
cat: File does not exist: /user/zhangzhen/put/_logs  
zhangzhen@ubuntu:~/software/hadoop-1.2.1$   

</span>  

     上面的结果，就基本可以证明Hadoop搭建是没有问题的。执行hadoop-examples-1.2.1.jar程序，其实是把Java程序编译打成一个jar文件，然后直接运行，就可以得到结果。其实这也是以后我们运行java程序的一个方法。把程序编译打包上传，然后运行。还有另一种方面，eclipse连接Hadoop，可以联机测试。两种方法各有优点，不再详述。

   运行的程序，我们可以在Hadoop的安装目录中找到源文件，WourdCount.java源代码。

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<span style="font-family:Times New Roman;">  
zhangzhen@ubuntu:~/software/hadoop-1.2.1/src/examples/org/apache/hadoop/examples$ pwd   
    /home/zhangzhen/software/hadoop-1.2.1/src/examples/org/apache/hadoop/examples   
    zhangzhen@ubuntu:~/software/hadoop-1.2.1/src/examples/org/apache/hadoop/examples$   

</span>  


  下面是把源代码拷到eclipse程序中，利用此代码（并未修改）测试一下实际的数据并得到结果。（注释是对上以一行的解释）

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    import java.io.IOException;    
    import java.util.StringTokenizer;    
    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.Mapper;    
    import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;    
    import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;    
    import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;    
    import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;    
    public class Wordcount {    
      public static class TokenizerMapper     
           extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{   
    //规定map中用到的数据类型，这里的Text相当于jdk中的String IntWritable相当于jdk的int类型，  
    //这样做的原因主要是为了hadoop的数据序化而做的。   
        private final static IntWritable one = new IntWritable(1);  
    //声时一个IntWritable变量，作计数用，每出现一个key，给其一个value=1的值    
        private Text word = new Text();//用来暂存map输出中的key值，Text类型的    
        public void map(Object key, Text value, Context context    
                        ) throws IOException, InterruptedException {   
    //这就是map函数，它是和Mapper抽象类中的相对应的，此处的Object key,Text value的类型和上边的Object,  
    //Text是相对应的，而且最好一样，不然的话，多数情况运行时会报错。  
          StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());  
    //Hadoop读入的value是以行为单位的，其key为该行所对应的行号，因为我们要计算每个单词的数目，  
    //默认以空格作为间隔，故用StringTokenizer辅助做字符串的拆分，也可以用string.split("")来作。  
          while (itr.hasMoreTokens()) { //遍历一下每行字符串中的单词   
            word.set(itr.nextToken());  //出现一个单词就给它设成一个key并将其值设为1  
            context.write(word, one);   //输出设成的key/value值  
    //上面就是map打散的过程  
          }    
        }    
      }    
      public static class IntSumReducer     
           extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> {  
    //reduce的静态类，这里和Map中的作用是一样的，设定输入/输出的值的类型  
        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) {   
     //由于map的打散，这里会得到如，{key,values}={"hello",{1,1,....}},这样的集合  
            sum += val.get();                 
    //这里需要逐一将它们的value取出来予以相加，取得总的出现次数，即为汇和  
          }    
          result.set(sum);                  //将values的和取得，并设成result对应的值  
          context.write(key, result);  
    //此时的key即为map打散之后输出的key，没有变化，变化的时result,以前得到的是一个数字的集合，  
    //已经给算出和了，并做为key/value输出。    
        }    
      }    
      public static void main(String[] args) throws Exception {    
        Configuration conf = new Configuration();  //取得系统的参数  
        String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();    
        if (otherArgs.length != 2) {                 
     //判断一下命令行输入路径/输出路径是否齐全，即是否为两个参数  
          System.err.println("Usage: wordcount <in> <out>");    
          System.exit(2);                           //若非两个参数，即退出  
        }    
        Job job = new Job(conf, "word count");        
    //此程序的执行，在hadoop看来是一个Job，故进行初始化job操作  
        job.setJarByClass(Wordcount.class);          
     //可以认为成，此程序要执行MyWordCount.class这个字节码文件  
        job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);   
    //在这个job中，我用TokenizerMapper这个类的map函数  
        job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);    
        job.setReducerClass(IntSumReducer.class);     
    //在这个job中，我用IntSumReducer这个类的reduce函数   
        job.setOutputKeyClass(Text.class);            
    //在reduce的输出时，key的输出类型为Text  
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);    
    //在reduce的输出时,value的输出类型为IntWritable  
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));    
    //初始化要计算word的文件的路径  
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));   
    //初始化要计算word的文件的之后的结果的输出路径   
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);  
     //提交job到hadoop上去执行了，意思是指如果这个job真正的执行完了则主函数退出了，若没有真正的执行完就退出了。    
      }   
    //参考：http://hi.baidu.com/erliang20088/item/ce550f2f088ff1ce0e37f930  
    }  

WourdCount程序中隐藏的秘密

1、具体流程：

    1）文件拆分成splits，由于测试用的文件较小，所以每个文件为一个split，并将文件按行分割形成<key,value> 对，如下图。这一步由MapReduce框架自动完成，其中偏移量（即key值）包括了回车所占的字符数和Linux环境有关。


   2）将分割好的<key,value>对交给用户定义的map方法进行处理，生成新的<key,value>对。


   3）得到map方法输出的<key,value>对后，Mapper会将它们按照key值进行排序，并执行Combine过程，将key至相同value值累加，得到Mapper的最终输出结果。

2、Map Task的整体流程：

可以概括为5个步骤：

     1）Read：Map Task通过用户编写的RecordReader，从输入InputSplit中解析出一个个key/value。

     2）Map：该阶段主要将解析出的key/value交给用户编写的map()函数处理，并产生一系列的key/value。

     3）Collect：在用户编写的map()函数中，当数据处理完成后，一般会调用OutputCollector.collect()输入结果。在该函数内部，它会将生成的key/value分片（通过Partitioner），并写入一个环形内存缓冲区中。

    4）Spill：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。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。

    5）Combine：当所有数据处理完成后，Map Task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。

3、Reduce的整体流程：

可以概括为5个步骤：

    1）Shuffle：也称Copy阶段。Reduce Task从各个Map Task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阀值，则写到磁盘上，否则直接放到内存中。

    2）Merge：在远程拷贝的同时，Reduce Task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者磁盘上文件过多。

    3）Sort：按照MapReduce语义，用户编写的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Map Task已经实现了对自己的处理结果进行了局部排序，因此，Reduce Task只需对所有数据进行一次归并排序即可。

    4）Reduce：在该阶段中，Reduce Task将每组数据依次交给用户编写的reduce()函数处理。

    5）Write：reduce()函数将计算结果写到HDFS。

    通过一些博客对WourdCount的介绍示例，总结Map、Reduce的整个过程。加上Thinking in BigDate（八）大数据Hadoop核心架构HDFS+MapReduce+Hbase+Hive内部机理详解所将的内容，大致把整个文件数据处理的过程梳理一遍。但是还有很多细节没有讲明。如：Spill、Combine、Shuffle的过程，Shuffle整个MapReduce的核心。接下来，我们更深入了解MapReduce的过程，更深入的了解，便于我们在以后在操作Hadoop集群的过程中，有利于系统调优，甚至修改Hadoop源代码。