【分布式计算框架】 MapReduce编程初级实践-阿里云开发者社区

MapReduce编程初级实践

一、实验目的

编程WordCount
编程实现文件合并和去重操作
编程实现对输入文件的排序

二、实验环境

centos 6.5
VMware Workstation

三、实验内容

mapreduce高可用环境配置

伪分布式（单节点）修改配置：

（1） mapred-site.xml

 <property>
     <name>mapreduce.framework.name</name>
     <value>yarn</value>
 </property>

(2) yarn-site.xml

 <property>
     <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
     <value>mapreduce_shuffle</value>
 </property>

复制目录D:\software\eclipce\workspace\Test20191909\src

cd /opt/20191909/hadoop-2.6.5/etc/hadoop 进入配置文件的目录

ll 查看文件

将yarn-site.xml和mapred-site.xml文件复制到D:\software\eclipce\workspace\Test20191909\src 下

新建一个类

启动resourcemanager服务

编程WordCount

（1）创建一个新文件

for i in `seq 100000`;do echo "hello jxxy$i" >> test.txt;done

（2）编程MyWC主类，MyMapper类，MyReducer类，制作jar包

MyWC主类

package com.sxt.mr.wc;

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.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

public class MyWC {
  public static void main(String[] args){
     Configuration conf=new Configuration();        

         try{

         //创建一个新作业
         Job job=Job.getInstance(conf);
         job.setJarByClass(MyWC.class); //jar包      
         job.setJobName("myjob");
       
         //job.setInputPath(new Path());
         //job.setOutputPath(new Path());
         Path inPath=new Path("/user/root/test.txt");
         FileInputFormat.addInputPath(job,inPath);
         //org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
        
         Path outPath=new Path("/output/wordcount");
         //如果输出路径存在，则先删除
         if(outPath.getFileSystem(conf).exists(outPath))
            outPath.getFileSystem(conf).delete(outPath,true);
         FileOutputFormat.setOutputPath(job,outPath); 
         //org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

         //创建MyMapper,MyReducer两个类 
         job.setMapperClass(MyMapper.class);
         job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
         job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
         job.setReducerClass(MyReducer.class);
       
          //提交作业
         job.waitForCompletion(true);

          }
          catch(Exception e){
          }

  }
}

MyMapper类

package com.sxt.mr.wc;

import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

public class MyMapper 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 str=new StringTokenizer(value.toString());
       while(str.hasMoreTokens()){
          word.set(str.nextToken());
          context.write(word,one);
       }
    }
    }

MyReducer类

package com.sxt.mr.wc;

import java.io.IOException;

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

public class MyReducer extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable>{

//迭代计算
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);
}
}

打成jar包

将jar包上传

在集群上执行命令

hadoop jar wc.jar com.sxt.mr.wc.MyWC

（3）运行程序，统计test.txt文件hello和jxxy出现的次数

查看浏览器8088端口

编程实现文件合并和去重操作

对于两个输入文件，即文件A和文件B，编写程序对两个文件进行合并，并剔除其中重复的内容，

得到一个新的输出文件C。

样例如下：

文件A

文件B

合并如下

代码如下

FileMergeDriver类

package com.sxt.file.test1;

import org.apache.hadoop.conf.Configured;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.util.Tool;
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;

public class FileMergeDriver extends Configured implements Tool {
    public int run(String[] args) throws Exception {
        Job job = Job.getInstance(getConf(), "FileMerge");
        job.setJarByClass(FileMergeDriver.class);

        job.setMapperClass(MyMapper.class);
        job.setReducerClass(MyReducer.class);

        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(Text.class);

        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[1]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[2]));

        return job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1;
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        int exitCode = ToolRunner.run(new FileMergeDriver(), args);
        System.exit(exitCode);
    }
}

MyReducer类

package com.sxt.file.test1;

import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

import java.io.IOException;

public class MyReducer extends Reducer<Text, Text, Text, Text> {
    private final static Text nonDuplicate = new Text();

    public void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        nonDuplicate.set(""); // 设置空值
        context.write(key, nonDuplicate); // 将key写入输出，实现去重
    }
}

MyMapper类

package com.sxt.file.test1;

import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

import java.io.IOException;

public class MyMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> {
    private final static Text nonDuplicate = new Text();

    public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        nonDuplicate.set(""); // 设置空值
        context.write(value, nonDuplicate); // 将每行文本作为key输出
    }
}

将jar包上传

准备测试数据

A.txt

B.txt

执行命令

hdfs dfs -put ./A.txt /user/root
hdfs dfs -put ./B.txt /user/root
hadoop jar test1.jar com.sxt.file.test1.FileMergeDriver /user/root/A.txt /user/root/B.txt /user/root/C.txt

查看结果与样例一致实验成功

编程实现对输入文件的排序

现在有多个输入文件，每个文件中的每行内容均为一个整数。要求读取所有文件中的整数，进行升序排序后，输出到一个新的

文件中，输出的整数格式为每行两个整数，第一个整数位第二个整数的排序位次，第二个整数位原待排列的整数。

样例如下：

文件1

文件2

文件3

1
45
25

输出文件

代码如下

SortIntegers类

package com.sxt.file.test2;

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.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

public class SortIntegers {
    public static void main(String[] args) {
        try {
            Configuration conf = new Configuration();
            Job job = Job.getInstance(conf, "sort integers job");
            job.setJarByClass(SortIntegers.class);
            job.setMapperClass(SortIntegersMapper.class);
            job.setReducerClass(SortIntegersReducer.class);
            job.setOutputKeyClass(IntWritable.class);
            job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
            FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0])); // 输入文件路径
            FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1])); // 输出文件路径
            System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

SortIntegersReducer类

package com.sxt.file.test2;

import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

public class SortIntegersReducer extends Reducer<IntWritable, IntWritable, IntWritable, IntWritable> {
    private IntWritable rank = new IntWritable(1);
    private IntWritable number = new IntWritable();

    public void reduce(IntWritable key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        for (IntWritable val : values) {
            number.set(key.get());
            context.write(rank, number);
            rank.set(rank.get() + 1);
        }
    }
}

SortIntegersMapper类

package com.sxt.file.test2;

import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

public class SortIntegersMapper extends Mapper<LongWritable, Text, IntWritable, IntWritable> {
    private final static IntWritable lineNumber = new IntWritable(1);
    private IntWritable number = new IntWritable();

    public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        String line = value.toString();
        int num = Integer.parseInt(line.trim());
        number.set(num);
        context.write(number, lineNumber);
        lineNumber.set(lineNumber.get() + 1);
    }
}

打成jar包

上传jar包

创建测试文件

1.txt

2.txt

3.txt

将文件上传到HDFS

hadoop fs -mkdir /user/root/sort_test
hdfs dfs -put ./1.txt /user/root/sort_test
hdfs dfs -put ./2.txt /user/root/sort_test
hdfs dfs -put ./3.txt /user/root/sort_test
hadoop jar test2.jar com.sxt.file.test2.SortIntegers /user/root/sort_test /user/root/sort_test/result

实验结果与样例一致，实验成功

四、出现的问题及解决方案

DFS Location拒绝连接

解决方案：

杀死所有java进程后开启集群

start-dfs.sh

start-yarn.sh

无效

新建一个Location，把端口号改为9000(这里是伪分布式的端口，之前没有修改，也是错误的原因)

解决

执行上传作业，版本不一致

解决方案

在 Eclipse 中选择要修改的项目，然后右键单击该项目，在弹出菜单中选择 “Properties”（属性）。

在弹出的对话框中，找到并展开 “Java Build Path”（Java 构建路径）选项。
在 “Java Build Path” 下，点击 “Libraries”（库），然后点击 “JRE System Library”。
点击 “Edit”（编辑）按钮，然后选择合适的 JRE（Java 运行时环境）版本。可以选择系统中已安装的 JRE 版本，也可以选择其他已配置的 JRE。
点击 “Finish”（完成）保存更改。
接下来，还需要修改项目的编译级别：

在项目属性对话框中，找到 “Java Compiler”（Java 编译器）选项。
确保选中 “Enable project specific settings”（启用项目特定设置）复选框。
在 “Compiler compliance level”（编译器兼容性级别）下拉菜单中选择你想要的 Java 版本。
点击 “Apply and Close”（应用并关闭）保存更改。

五、实验结果

运行程序，统计test.txt文件hello和jxxy出现的次数

运行程序，实现文件合并和去重操作

运行程序，实现对输入文件的排序

六、实验思考题

完全分布式配置哪些文件？

mapred-site.xml

yarn-site.xml

试述MapReduce的工作流程。

MapReduce是一种用于处理大规模数据集的并行计算编程模型。其工作流程包括以下几个步骤：

划分阶段（Input Split）：

输入数据集被划分成若干个输入切片（input splits），每个输入切片会被一个Map任务处理。

映射阶段（Map Stage）：

每个Map任务读取一个输入切片，并对其进行处理，生成中间键值对（key-value pairs）。
中间键值对由用户自定义的Map函数生成，这些键值对会被分区函数划分到不同的Reducer任务。

分区和排序阶段（Shuffle and Sort Stage）：

中间键值对根据键进行排序，并按照分区函数的规则划分到不同的Reducer任务。
分区函数的作用是确保相同键的键值对会被发送到同一个Reducer任务。

归约阶段（Combine Stage，可选）：

可选的归约（Combiner）函数可以在Map阶段后执行，用于局部聚合中间键值对，以减少数据传输量。

合并阶段（Reduce Stage）：

每个Reduce任务接收来自Map任务输出的中间键值对，并按照键进行分组。
Reduce任务对每个键的值列表执行用户定义的Reduce函数，生成最终的输出结果。

输出阶段（Output Stage）：

最终的输出结果会被写入HDFS或其他存储系统，用于进一步的分析或处理。
输入数据集被划分成若干个输入切片（input splits），每个输入切片会被一个Map任务处理。

整个MapReduce过程涉及到数据的划分、映射、分区、排序、归约和合并等操作，通过并行化处理大规模数据集，实现高效的数据处理和分析。 MapReduce的工作流程简化了分布式计算任务的编写和执行，使得处理海量数据变得更加容易和高效。

【分布式计算框架】 MapReduce编程初级实践

MapReduce编程初级实践

一、实验目的

二、实验环境

三、实验内容

mapreduce高可用环境配置

编程WordCount

编程实现文件合并和去重操作

编程实现对输入文件的排序

四、出现的问题及解决方案

五、实验结果

六、实验思考题

热门文章

最新文章

相关课程

相关电子书

相关实验场景

探索云世界

热门

云计算

大数据

云原生

人工智能

数据库

开发与运维

活动广场

任务中心

训练营

直播

乘风者计划

下载

镜像站

技术资料

【分布式计算框架】 MapReduce编程初级实践

MapReduce编程初级实践

一、实验目的

二、实验环境

三、实验内容

mapreduce高可用环境配置

编程WordCount

编程实现文件合并和去重操作

编程实现对输入文件的排序

四、出现的问题及解决方案

五、实验结果

六、实验思考题

热门文章

最新文章

相关课程

相关电子书

相关实验场景