Hadoop 简介

简介: Hadoop的发音是 [‘hædu:p]。  Apache的发音是 [æpæʃ]。 Hadoop是Apache基金会的一个开源项目,用于大量数据的分布式处理。核心为HDFS与MapReduce。 1.HDFS HDFS,Hadoop Distributed File System,Hadoop分布式文件系统。 2.map-reduce思想 mapper将大任务化为小任务,分布
Hadoop的发音是 [‘hædu:p]。  Apache的发音是 [æpæʃ]。

Hadoop是Apache基金会的一个开源项目,用于大量数据的分布式处理。核心为HDFS与MapReduce。

1.HDFS

HDFS,Hadoop Distributed File System,Hadoop分布式文件系统。

2.map-reduce思想

mapper将大任务化为小任务,分布式并行计算。中间结果传给reducer,作归约整理,得到最终结果。

3.相关类

3.1配置

void org.apache.hadoop.mapred.JobConf. setOutputKeyClass(Class<?> theClass)
void org.apache.hadoop.mapred.JobConf. setOutputValueClass(Class<?> theClass)
void org.apache.hadoop.mapred.JobConf. setMapperClass(Class<? extends Mapper> theClass)
void org.apache.hadoop.mapred.JobConf. setCombinerClass(Class<? extends Reducer> theClass)
void org.apache.hadoop.mapred.JobConf. setReducerClass(Class<? extends Reducer> theClass)
void org.apache.hadoop.mapred.JobConf. setInputFormat(Class<? extends InputFormat> theClass)
void org.apache.hadoop.mapred.JobConf. setOutputFormat(Class<? extends OutputFormat> theClass)
void org.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat. setInputPaths(JobConf conf, Path... inputPaths)
void org.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat. setInputPaths(JobConf conf, Path... inputPaths)
RunningJob org.apache.hadoop.mapred.JobClient. runJob(JobConf job)

3.2 mapper

org.apache.hadoop.mapred.Mapper<K1, V1, K2, V2>
接口。key1和value1为Mapper任务输入的键值对。key2和value2为Mapper任务输出的键值对。
void org.apache.hadoop.mapred.Mapper.map(K1 key, V1 value, OutputCollector<K2, V2> output, Reporter reporter) 
mapper接口仅有的方法。

3.3 reducer

org.apache.hadoop.mapred.Reducer<K2, V2, K3, V3>
接口。K2, V2对应mapper的输出。K3, V3对应着reducer的最终输出。
void org.apache.hadoop.mapred.Reducer.reduce(K2 key, Iterator<V2> values, OutputCollector<K3, V3> output, Reporter reporter) 
Reducer接口仅有的方法。

3.4 其他

org.apache.hadoop.mapred. OutputCollector<K, V>
接口。仅有一个方法void collect(K key, V value)。
org.apache.hadoop.mapred. Reporter
接口。用于感知处理进度等。

4.示例代码

在统计词频的例子里,k1是文件名,v1是文件的内容,mapper逐个遍历单词,每遇到一个单词w,就产生一个中间键值对<w, "1">,即<k2,v2>,这表示单词w又找到了一个。mapper将<k2,v2>传给reduce函数,这样reduce函数接受的键就是单词w,值是 一串"1"(最基本的实现是这样,但可以优化),个数等于键为w的键值对的个数,然后将这些“1”累加就得到单词w的出现次数。最后这些单词的出现次数会被写到用户定义的位置,存储在HDFS中。
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