目錄一、MapTask工作機(jī)制二、MapTask工作流程：三、ReduceTask工作機(jī)制四、ReduceTask工作流程：五、數(shù)據(jù)清洗（ETL）六、計(jì)數(shù)器應(yīng)用七、計(jì)數(shù)器案例八、MapReduce總結(jié)一、MapTask工作機(jī)制

MapTask就是Map階段的job，它的數(shù)量由切片決定

二、MapTask工作流程：

1.Read階段：讀取文件，此時進(jìn)行對文件數(shù)據(jù)進(jìn)行切片(InputFormat進(jìn)行切片)，通過切片，從而確定MapTask的數(shù)量,切片中包含數(shù)據(jù)和key(偏移量)

2.Map階段：這個階段是針對數(shù)據(jù)進(jìn)行map方法的計(jì)算操作，通過該方法，可以對切片中的key和value進(jìn)行處理

3.Collect收集階段：在用戶編寫map()函數(shù)中，當(dāng)數(shù)據(jù)處理完成后，一般會調(diào)用OutputCollector.collect()輸出結(jié)果。在該函數(shù)內(nèi)部，它會將生成的key/value分區(qū)（調(diào)用Partitioner），并寫入一個環(huán)形內(nèi)存緩沖區(qū)中。

4.Spill階段：即“溢寫”，當(dāng)環(huán)形緩沖區(qū)滿后，MapReduce會將數(shù)據(jù)寫到本地磁盤上，生成一個臨時文件。需要注意的是，將數(shù)據(jù)寫入本地磁盤之前，先要對數(shù)據(jù)進(jìn)行一次本地排序，并在必要時對數(shù)據(jù)進(jìn)行合并、壓縮等操作。

5.Combine階段：當(dāng)所有數(shù)據(jù)處理完成后，MapTask對所有臨時文件進(jìn)行一次合并，以確保最終只會生成一個數(shù)據(jù)文件,這個階段默認(rèn)是沒有的，一般需要我們自定義

6.當(dāng)所有數(shù)據(jù)處理完后，MapTask會將所有臨時文件合并成一個大文件，并保存到文件output/file.out中，同時生成相應(yīng)的索引文件output/file.out.index。

7.在進(jìn)行文件合并過程中，MapTask以分區(qū)為單位進(jìn)行合并。對于某個分區(qū)，它將采用多輪遞歸合并的方式。每輪合并io.sort.factor（默認(rèn)10）個文件，并將產(chǎn)生的文件重新加入待合并列表中，對文件排序后，重復(fù)以上過程，直到最終得到一個大文件。

8.讓每個MapTask最終只生成一個數(shù)據(jù)文件，可避免同時打開大量文件和同時讀取大量小文件產(chǎn)生的隨機(jī)讀取帶來的開銷

第四步溢寫階段詳情：

步驟1：利用快速排序算法對緩存區(qū)內(nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行排序，排序方式是，先按照分區(qū)編號Partition進(jìn)行排序，然后按照key進(jìn)行排序。這樣，經(jīng)過排序后，數(shù)據(jù)以分區(qū)為單位聚集在一起，且同一分區(qū)內(nèi)所有數(shù)據(jù)按照key有序。 步驟2：按照分區(qū)編號由小到大依次將每個分區(qū)中的數(shù)據(jù)寫入任務(wù)工作目錄下的臨時文件output/spillN.out（N表示當(dāng)前溢寫次數(shù)）中。如果用戶設(shè)置了Combiner，則寫入文件之前，對每個分區(qū)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行一次聚集操作。 步驟3：將分區(qū)數(shù)據(jù)的元信息寫到內(nèi)存索引數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)SpillRecord中，其中每個分區(qū)的元信息包括在臨時文件中的偏移量、壓縮前數(shù)據(jù)大小和壓縮后數(shù)據(jù)大小。如果當(dāng)前內(nèi)存索引大小超過1MB，則將內(nèi)存索引寫到文件output/spillN.out.index中。三、ReduceTask工作機(jī)制

ReduceTask就是Reduce階段的job，它的數(shù)量由Map階段的分區(qū)進(jìn)行決定

四、ReduceTask工作流程：

1.Copy階段：ReduceTask從各個MapTask上遠(yuǎn)程拷貝一片數(shù)據(jù)，并針對某一片數(shù)據(jù)，如果其大小超過一定閾值，則寫到磁盤上，否則直接放到內(nèi)存中。

2.Merge階段：在遠(yuǎn)程拷貝數(shù)據(jù)的同時，ReduceTask啟動了兩個后臺線程對內(nèi)存和磁盤上的文件進(jìn)行合并，以防止內(nèi)存使用過多或磁盤上文件過多。

3.Sort階段：按照MapReduce語義，用戶編寫reduce()函數(shù)輸入數(shù)據(jù)是按key進(jìn)行聚集的一組數(shù)據(jù)。為了將key相同的數(shù)據(jù)聚在一起，Hadoop采用了基于排序的策略。由于各個MapTask已經(jīng)實(shí)現(xiàn)對自己的處理結(jié)果進(jìn)行了局部排序，因此，ReduceTask只需對所有數(shù)據(jù)進(jìn)行一次歸并排序即可。

4.Reduce階段：reduce()函數(shù)將計(jì)算結(jié)果寫到HDFS上

五、數(shù)據(jù)清洗（ETL）

我們在大數(shù)據(jù)開篇概述中說過，數(shù)據(jù)是低價值的，所以我們要從海量數(shù)據(jù)中獲取到我們想要的數(shù)據(jù)，首先就需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，這個過程也稱之為ETL

還記得上一章中的Join案例么，我們對pname字段的填充，也算數(shù)據(jù)清洗的一種，下面我通過一個簡單的案例來演示一下數(shù)據(jù)清洗

數(shù)據(jù)清洗案例

需求：過濾一下log日志中字段個數(shù)小于11的日志（隨便舉個栗子而已）

測試數(shù)據(jù)：就拿我們這兩天學(xué)習(xí)中HadoopNodeName產(chǎn)生的日志來當(dāng)測試數(shù)據(jù)吧,我將log日志信息放到我的windows中,數(shù)據(jù)位置如下

/opt/module/hadoop-3.1.3/logs/hadoop-xxx-nodemanager-hadoop102.log

編寫思路：

直接通過切片，然后判斷長度即可，因?yàn)槭桥e個栗子，沒有那么復(fù)雜

真正的數(shù)據(jù)清洗會使用框架來做，這個我后面會為大家?guī)硐嚓P(guān)的知識

ETLDriver

package com.company.etl;import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.fs.Path;import org.apache.hadoop.io.NullWritable;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 java.io.IOException;public class ETLDriver { public static void main(String[] args) throws Exception {Job job = Job.getInstance(new Configuration());job.setJarByClass(ETLDriver.class);job.setMapperClass(ETLMapper.class);job.setNumReduceTasks(0);job.setMapOutputKeyClass(Text.class);job.setMapOutputValueClass(NullWritable.class);FileInputFormat.setInputPaths(job,new Path('D:ioinput8'));FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path('D:iooutput88'));job.waitForCompletion(true); }} ETLMapper

package com.company.etl;import org.apache.hadoop.io.LongWritable;import org.apache.hadoop.io.NullWritable;import org.apache.hadoop.io.Text;import org.apache.hadoop.mapreduce.Counter;import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;import java.io.IOException;public class ETLMapper extends Mapper<LongWritable, Text,Text, NullWritable> { @Override protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {//清洗（過濾）String line = value.toString();String[] info = line.split(' ');//判斷if (info.length > 11){ context.write(value,NullWritable.get());} }}六、計(jì)數(shù)器應(yīng)用 顧名思義，計(jì)數(shù)器的作用就是用于計(jì)數(shù)的，在Hadoop中，它內(nèi)部也有一個計(jì)數(shù)器，用于監(jiān)控統(tǒng)計(jì)我們處理數(shù)據(jù)的數(shù)量 我們通常在MapReduce中通過上下文 context進(jìn)行應(yīng)用，例如在Mapper中，我通過step方法進(jìn)行初始化計(jì)數(shù)器，然后在我們map方法中進(jìn)行計(jì)數(shù)七、計(jì)數(shù)器案例

在上面數(shù)據(jù)清洗的基礎(chǔ)上進(jìn)行計(jì)數(shù)器的使用，Driver沒什么變化，只有Mapper

我們在Mapper的setup方法中，創(chuàng)建計(jì)數(shù)器的對象，然后在map方法中調(diào)用它即可

ETLMapper

package com.company.etl;import org.apache.hadoop.io.LongWritable;import org.apache.hadoop.io.NullWritable;import org.apache.hadoop.io.Text;import org.apache.hadoop.mapreduce.Counter;import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;import java.io.IOException;public class ETLMapper extends Mapper<LongWritable, Text,Text, NullWritable> { private Counter sucess; private Counter fail; /*創(chuàng)建計(jì)數(shù)器對象 */ @Override protected void setup(Context context) throws IOException, InterruptedException {/* getCounter(String groupName, String counterName); 第一個參數(shù) ：組名 隨便寫 第二個參數(shù) ：計(jì)數(shù)器名 隨便寫 */sucess = context.getCounter('ETL', 'success');fail = context.getCounter('ETL', 'fail'); } @Override protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {//清洗（過濾）String line = value.toString();String[] info = line.split(' ');//判斷if (info.length > 11){ context.write(value,NullWritable.get()); //統(tǒng)計(jì) sucess.increment(1);}else{ fail.increment(1);} }}八、MapReduce總結(jié)

好了，到這里，我們MapReduce就全部學(xué)習(xí)完畢了，接下來，我再把整個內(nèi)容串一下，還是MapReduce的那個圖

MapReduce的主要工作就是對數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)算、分析，它的工作流程如下：

1.我們會將HDFS中的數(shù)據(jù)通過InputFormat進(jìn)行進(jìn)行讀取、切片,從而計(jì)算出MapTask的數(shù)量

2.每一個MapTask中都會有Mapper類，里面的map方法就是任務(wù)的具體實(shí)現(xiàn)，我們通過它，可以完成數(shù)據(jù)的key,value封裝，然后通過分區(qū)進(jìn)入shuffle中來完成每個MapTask中的數(shù)據(jù)分區(qū)排序

3.通過分區(qū)來決定ReduceTask的數(shù)量，每一個ReduceTask都有一個Reducer類，里面的reduce方法是ReduceTask的具體實(shí)現(xiàn)，它主要是完成最后的數(shù)據(jù)合并工作

4.當(dāng)Reduce任務(wù)過重，我們可以通過Combiner合并，在Mapper階段來進(jìn)行局部的數(shù)據(jù)合并，減輕Reduce的任務(wù)量，當(dāng)然，前提是Combiner所做的局部合并工作不會影響最終的結(jié)果

5.當(dāng)Reducer的任務(wù)完成，會將最終的key,value寫出，交給OutputFormat，用于數(shù)據(jù)的寫出，通過OutputFormat來完成HDFS的寫入操作

每一個MapTask和ReduceTask內(nèi)部都是循環(huán)進(jìn)行讀取，并且它有三個方法：setup() map()/reduce() cleanup()setup()方法是在MapTask/ReduceTask剛剛啟動時進(jìn)行調(diào)用，cleanup()是在任務(wù)完成后調(diào)用

到此這篇關(guān)于Java基礎(chǔ)之MapReduce框架總結(jié)與擴(kuò)展知識點(diǎn)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Java MapReduce框架內(nèi)容請搜索好吧啦網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持好吧啦網(wǎng)！