1 MapReduce性能优化
现在大家已经掌握了MapReduce程序的开发步骤，注意了，针对MapReduce的案例我们并没有讲太多，主要是因为在实际工作中真正需要我们去写MapReduce代码的场景已经是凤毛麟角了，因为后面我们会学习一个大数据框架Hive，Hive支持SQL，这个Hive底层会把SQL转化为MapReduce执行，不需要 我们写一行代码，所以说工作中的大部分需求我们都使用SQL去实现了，谁还苦巴巴的来写代码啊，一行SQL能抵你写的几十行代码，你还想去写MapReduce代码吗，肯定不想了。
但是MapReduce代码的开发毕竟是基本功，所以前面我们也详细的讲解了它的开发流程。
虽然现在MapReduce代码写的很少了，但是针对MapReduce程序的性能优化是少不了的，面试也是经
常会问到的，所以下面我们就来分析一下MapReduce中典型的性能优化场景
第一个场景是：小文件问题
第二个场景是：数据倾斜问题
2 小文件问题
先一个一个来，不要着急，我们先看小文件问题
咱们前面分析过，Hadoop的HDFS和MapReduce都是针对大数据文件来设计的，在小文件的处理上不但
效率低下，而且十分消耗内存资源针对HDFS而言，每一个小文件在namenode中都会占用150字节的内存空间，最终会导致集群中虽然存储了很多个文件，但是文件的体积并不大，这样就没有意义了。
针对MapReduce而言，每一个小文件都是一个Block，都会产生一个InputSplit，最终每一个小文件都会 产生一个map任务，这样会导致同时启动太多的Map任务，Map任务的启动是非常消耗性能的，但是启动了以后执行了很短时间就停止了，因为小文件的数据量太小了，这样就会造成任务执行消耗的时间还没有启动任务消耗的时间多，这样也会影响MapReduce执行的效率。
针对这个问题,解决办法通常是选择一个容器，将这些小文件组织起来统一存储，HDFS提供了两种类型的容器，分别是SequenceFile 和 MapFileSequeceFile是Hadoop 提供的一种二进制文件，这种二进制文件直接将<key, value>对序列化到文件中。
一般对小文件可以使用这种文件合并，即将小文件的文件名作为key，文件内容作为value序列化到大文
件中但是这个文件有一个缺点，就是它需要一个合并文件的过程，最终合并的文件会比较大，并且合并后的文件查看起来不方便，必须通过遍历才能查看里面的每一个小文件所以这个SequenceFile 其实可以理解为把很多小文件压缩成一个大的压缩包了。
下面我们来具体看一下如何生成SequenceFile
生成SequenceFile需要开发代码
import org.apache.commons.io.FileUtils; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.SequenceFile; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec; import java.io.File; /** * 小文件解决方案之SequenceFile */ public class SmallFileSeq { public static void main(String[] args) throws Exception { //生成SequenceFile文件 write("D:\\smallFile", "/seqFile"); //读取SequenceFile文件 read("/seqFile"); } /** * 生成SequenceFile文件 * * @param inputDir 输入目录-windows目录 * @param outputFile 输出文件-hdfs文件 * @throws Exception */ private static void write(String inputDir, String outputFile) throws Exception { //创建一个配置对象 Configuration conf = new Configuration(); //指定HDFS的地址 conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://bigdata01:9000"); //获取操作HDFS的对象 FileSystem fileSystem = FileSystem.get(conf); //删除输出文件 fileSystem.delete(new Path(outputFile), true); //构造opts数组，有三个元素 /* 第一个是输出路径 第二个是key类型 第三个是value类型 */ SequenceFile.Writer.Option[] opts = new SequenceFile.Writer.Option[]{ SequenceFile.Writer.file(new Path(outputFile)), SequenceFile.Writer.keyClass(Text.class), SequenceFile.Writer.valueClass(Text.class)}; //创建一个writer实例 SequenceFile.Writer writer = SequenceFile.createWriter(conf, opts); //指定要压缩的文件的目录 File inputDirPath = new File(inputDir); if (inputDirPath.isDirectory()) { File[] files = inputDirPath.listFiles(); for (File file : files) { //获取文件全部内容 String content = FileUtils.readFileToString(file, "UTF-8"); //文件名作为key Text key = new Text(file.getName()); //文件内容作为value Text value = new Text(content); writer.append(key, value); } } writer.close(); } * @param inputFile SequenceFile文件路径 *@throws Exception */ private static void read(String inputFile) throws Exception { //创建一个配置对象 Configuration conf = new Configuration(); //指定HDFS的地址 conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://bigdata01:9000"); //创建阅读器 SequenceFile.Reader reader = new SequenceFile.Reader(conf, SequenceFi Text key = new Text(); Text value = new Text(); //循环读取数据 while (reader.next(key, value)) { //输出文件名称 System.out.print("文件名:" + key.toString() + ","); //输出文件的内容 System.out.println("文件内容:" + value.toString()); } reader.close(); } }
执行代码中的write方法，可以看到在HDFS上会产生一个/seqFile文件，这个文件就是最终生成的大文件
执行代码中的read方法，可以输出小文件的名称和内容
接下来我们来看一下MapFile
MapFile是排序后的SequenceFile,MapFile由两部分组成，分别是index和data
index作为文件的数据索引，主要记录了每个Record的key值，以及该Record在文件中的偏移位置。在
MapFile被访问的时候,索引文件会被加载到内存，通过索引映射关系可迅速定位到指定Record所在文件 位置，因此，相对SequenceFile而言，MapFile的检索效率是高效的，缺点是会消耗一部分内存来存储index数据。
代码实现如下：
package com.oldlu.mr; import org.apache.commons.io.FileUtils; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.MapFile; import org.apache.hadoop.io.SequenceFile; import org.apache.hadoop.io.Text; import java.io.File; /** * 小文件解决方案之MapFile */ public class SmallFileMap { public static void main(String[] args) throws Exception{ //生成MapFile文件 write("D:\\smallFile","/mapFile"); read("/mapFile"); } /** * 生成MapFile文件 * @param inputDir 输入目录-windows目录 * @param outputDir 输出目录-hdfs目录 * @throws Exception */ private static void write(String inputDir,String outputDir) throws Exception{ //创建一个配置对象 Configuration conf = new Configuration(); //指定HDFS的地址 conf.set("fs.defaultFS","hdfs://bigdata01:9000"); //获取操作HDFS的对象 FileSystem fileSystem = FileSystem.get(conf); //删除输出目录 fileSystem.delete(new Path(outputDir),true); //构造opts数组，有两个元素 /* 第一个是key类型 第二个是value类型 */ SequenceFile.Writer.Option[] opts = new SequenceFile.Writer.Option[]{ MapFile.Writer.keyClass(Text.class), MapFile.Writer.valueClass(Text.class)}; //创建一个writer实例 MapFile.Writer writer = new MapFile.Writer(conf,new Path(outputDir),o //指定要压缩的文件的目录 File inputDirPath = new File(inputDir); if(inputDirPath.isDirectory()){ File[] files = inputDirPath.listFiles(); for (File file : files) { //获取文件全部内容 String content = FileUtils.readFileToString(file, "UTF-8"); //文件名作为key Text key = new Text(file.getName()); //文件内容作为value Text value = new Text(content); writer.append(key,value); } } writer.close(); } /** * 读取MapFile文件 * @param inputDir MapFile文件路径 * @throws Exception */ private static void read(String inputDir) throws Exception{ //创建一个配置对象 Configuration conf = new Configuration(); //指定HDFS的地址 conf.set("fs.defaultFS","hdfs://bigdata01:9000"); //创建阅读器 MapFile.Reader reader = new MapFile.Reader(new Path(inputDir),conf); //循环读取数据 while(reader.next(key,value)){ //输出文件名称 System.out.print("文件名:"+key.toString()+","); //输出文件的内容 System.out.println("文件内容:"+value.toString()); } reader.close(); } }
执行代码中的write方法，可以看到在HDFS上会产生一个/mapFile目录，这个目录里面有两个文件，一个
index索引文件，一个data数据文件
执行代码中的read方法，可以输出小文件的名称和内容
下面我们来看一个案例
我们来使用SequenceFile实现小文件的存储和计算
小文件的存储刚才我们已经通过代码实现了，接下来我们要实现如何通过MapReduce读取SequenceFile
咱们之前的代码默认只能读取普通文本文件，针对SequenceFile是无法读取的
那该如何设置才能让mapreduce可以读取SequenceFile呢？
很简单，只需要在job中设置输入数据处理类就行了，默认情况下使用的是TextInputFormat
创建一个新的类WordCountJobSeq
注意修改两个地方
- 修改job中的设置输入数据处理类
- 修改map中k1的数据类型为Text类型
job.setInputFormatClass(SequenceFileInputFormat.class)
创建一个新的类WordCountJobSeq
注意修改两个地方
- 修改job中的设置输入数据处理类
- 修改map中k1的数据类型为Text类型
执行成功以后查看结果
package com.oldlu.mr; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; 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.input.SequenceFileInputFormat; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; import java.io.IOException; /** * 需求：读取SequenceFile文件 * Created by xuwei */ public class WordCountJobSeq { /** * public static class MyMapper extends Mapper<Text, Text,Text,LongWritable> * Logger logger = LoggerFactory.getLogger(MyMapper.class); * /** * 需要实现map函数 * 这个map函数就是可以接收<k1,v1>，产生<k2，v2> * * @param k1 * @param v1 * @param context * @throws IOException * @throws InterruptedException */ @Override protected void map(Text k1, Text v1, Context context) throws IOException, InterruptedException { //输出k1,v1的值 System.out.println("<k1,v1>=<" + k1.toString() + "," + v1.toString() + "> //logger.info("<k1,v1>=<"+k1.get()+","+v1.toString()+">"); //k1 代表的是每一行数据的行首偏移量，v1代表的是每一行内容 //对获取到的每一行数据进行切割，把单词切割出来 String[]words = v1.toString().split(" "); //迭代切割出来的单词数据 for (String word : words) { //把迭代出来的单词封装成<k2,v2>的形式 Text k2 = new Text(word); LongWritable v2 = new LongWritable(1L); //把<k2,v2>写出去 context.write(k2, v2); } } } /** * Reduce阶段 */ public static class MyReducer extends Reducer<Text, LongWritable, Text, LongW Logger logger =LoggerFactory.getLogger(MyReducer.class); /** * 针对<k2,{v2...}>的数据进行累加求和，并且最终把数据转化为k3,v3写出去 * * @param k2 * @param v2s * @param context * @throws IOException * @throws InterruptedException */ @Override protected void reduce(Text k2,Iterable<LongWritable> v2s,Context co throws IOException,InterruptedException{ //创建一个sum变量，保存v2s的和 long sum=0L; //对v2s中的数据进行累加求和 for(LongWritable v2:v2s){ //输出k2,v2的值 //System.out.println("<k2,v2>=<"+k2.toString()+","+v2.get()+" //logger.info("<k2,v2>=<"+k2.toString()+","+v2.get()+">"); sum+=v2.get(); } //组装k3,v3 Text k3=k2; LongWritable v3=new LongWritable(sum); //输出k3,v3的值 //System.out.println("<k3,v3>=<"+k3.toString()+","+v3.get()+">"); //logger.info("<k3,v3>=<"+k3.toString()+","+v3.get()+">"); context.write(k3,v3); } } /** * 组装Job=Map+Reduce */ public static void main(String[]args){ try{ if(args.length!=2){ //如果传递的参数不够，程序直接退出 System.exit(100); } //指定Job需要的配置参数 Configuration conf=new Configuration(); //创建一个Job Job job=Job.getInstance(conf); //注意了：这一行必须设置，否则在集群中执行的时候是找不到WordCountJob这个 job.setJarByClass(WordCountJobSeq.class); //指定输入路径（可以是文件，也可以是目录） FileInputFormat.setInputPaths(job,new Path(args[0])); //指定输出路径(只能指定一个不存在的目录) FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path(args[1])); //指定map相关的代码 job.setMapperClass(MyMapper.class); //指定k2的类型 job.setMapOutputKeyClass(Text.class); //指定v2的类型 job.setMapOutputValueClass(LongWritable.class); //设置输入数据处理类 job.setInputFormatClass(SequenceFileInputFormat.class); //指定reduce相关的代码 job.setReducerClass(MyReducer.class); //指定k3的类型 job.setOutputKeyClass(Text.class); //指定v3的类型 job.setOutputValueClass(LongWritable.class); //提交job job.waitForCompletion(true); }catch(Exception e){ e.printStackTrace(); } } }
执行成功以后查看结果
[root@bigdata01 hadoop-3.2.0]# hdfs dfs -cat /out10/* hello 10 you 10
此时到yarn的web界面上查看map任务的个数，发现只有1个，说明这样是生效的。
查看map任务的日志，查看打印的k1,v1日志信息
Log Type: stdout Log Length: 301 <k1,v1>=<file1.txt,hello you> <k1,v1>=<file10.txt,hello you> <k1,v1>=<file2.txt,hello you> <k1,v1>=<file3.txt,hello you> <k1,v1>=<file4.txt,hello you> <k1,v1>=<file5.txt,hello you> <k1,v1>=<file6.txt,hello you> <k1,v1>=<file7.txt,hello you> <k1,v1>=<file8.txt,hello you> <k1,v1>=<file9.txt,hello you>
