课程安排
MapReduce原理*** MapReduce执行过程** 数据类型与格式*** Writable接口与序列化机制*** ---------------------------加深拓展---------------------- MapReduce的执行过程源码分析
问题：怎样解决海量数据的计算？
MapReduce概述
Mapreduce原理
◆执行步骤：
1. map任务处理
1.1 读取输入文件内容，解析成key、value对。对输入文件的每一行，解析成key、value对。每一个键值对调用一次map函数。
1.2 写自己的逻辑，对输入的key、value处理，转换成新的key、value输出。
2.reduce任务处理
2.1写reduce函数自己的逻辑，对输入的key、value处理，转换成新的key、value输出。
2.2把reduce的输出保存到文件中。
map、reduce键值对格式
WordCountApp的驱动代码
Configuration conf = new Configuration(); //加载配置文件 Job job = new Job(conf); //创建一个job，供JobTracker使用 job.setJarByClass(WordCountApp.class); job.setMapperClass(WordCountMapper.class); job.setReducerClass(WordCountReducer.class); FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("hdfs://192.168.1.10:9000/input")); FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("hdfs://192.168.1.10:9000/output")); job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(IntWritable.class); job.waitForCompletion(true); }
MR流程
MR过程各个角色的作用
作业提交
任务分配
JobTracker
TaskTracker
JobClient
序列化概念
Hadoop序列化的特点
l序列化格式特点：
Hadoop的序列化格式：Writable
Java序列化的不足：
1.不精简。附加信息多。不大适合随机访问。
2.存储空间大。递归地输出类的超类描述直到不再有超类。序列化图对象，反序列化时为每个对象新建一个实例。相反。Writable对象可以重用。
3.扩展性差。而Writable方便用户自定义
Hadoop序列化的作用
l序列化在分布式环境的两大作用：进程间通信，永久存储。
Writable接口
•MR的任意key必须实现WritableComparable接口
常用的Writable实现类
Text一般认为它等价于java.lang.String的Writable。针对UTF-8序列。
例:
Text test = new Text("test");
IntWritable one = new IntWritable(1);
自定义Writable类
Writable
MapReduce输入的处理类
FileInputFormat是所有以文件作为数据源的InputFormat实现的基类，FileInputFormat保存作为job输入的所有文件，并实现了对输入文件计算splits的方法。至于获得记录的方法是有不同的子类——TextInputFormat进行实现的。
InputFormat
InputFormat 负责处理MR的输入部分.
InputSplit
◆ 在执行mapreduce之前，原始数据被分割成若干split，每个split作为一个map任务的输入，在map执行过程中split会被分解成一个个记录（key-value对），map会依次处理每一个记录。
◆ FileInputFormat只划分比HDFS block大的文件，所以FileInputFormat划分的结果是这个文件或者是这个文件中的一部分.
◆ 如果一个文件的大小比block小，将不会被划分，这也是Hadoop处理大文件的效率要比处理很多小文件的效率高的原因。
◆ 当Hadoop处理很多小文件（文件大小小于hdfs block大小）的时候，由于FileInputFormat不会对小文件进行划分，所以每一个小文件都会被当做一个split并分配一个map任务，导致效率底下。
例如：一个1G的文件，会被划分成16个64MB的split，并分配16个map任务处理，而10000个100kb的文件会被10000个map任务处理。
TextInputFormat
◆ TextInputformat是默认的处理类，处理普通文本文件。
◆ 文件中每一行作为一个记录，他将每一行在文件中的起始偏移量作为key，每一行的内容作为value。
◆ 默认以\n或回车键作为一行记录。
◆ TextInputFormat继承了FileInputFormat。
InputFormat类的层次结构
其他输入类
◆ CombineFileInputFormat
相对于大量的小文件来说，hadoop更合适处理少量的大文件。
CombineFileInputFormat可以缓解这个问题，它是针对小文件而设计的。
◆ KeyValueTextInputFormat
当输入数据的每一行是两列，并用tab分离的形式的时候，KeyValueTextInputformat处理这种格式的文件非常适合。
◆ NLineInputformat
NLineInputformat可以控制在每个split中数据的行数。
◆ SequenceFileInputformat
当输入文件格式是sequencefile的时候，要使用SequenceFileInputformat作为输入。
自定义输入格式
1）继承FileInputFormat基类。
2）重写里面的getSplits(JobContext context)方法。
3）重写createRecordReader(InputSplit split, TaskAttemptContext context)方法。
(讲解源代码)
Hadoop的输出
◆ TextOutputformat
默认的输出格式，key和value中间值用tab隔开的。
◆ SequenceFileOutputformat
将key和value以sequencefile格式输出。
◆ SequenceFileAsOutputFormat
将key和value以原始二进制的格式输出。
◆ MapFileOutputFormat
将key和value写入MapFile中。由于MapFile中的key是有序的，所以写入的时候必须保证记录是按key值顺序写入的。
◆ MultipleOutputFormat
默认情况下一个reducer会产生一个输出，但是有些时候我们想一个reducer产生多个输出，MultipleOutputFormat和MultipleOutputs可以实现这个功能。
思考题
