【影视源码 怎么用】【pigeon源码分析】【dllexe源码分析】mapreduce 源码
1.å¦ä½åå¸å¼è¿è¡mapreduceç¨åº
2.å¦ä½å¨MaxComputeä¸è¿è¡HadoopMRä½ä¸
3.3、MapReduce详解与源码分析
4.MapReduce源码解析之InputFormat
å¦ä½åå¸å¼è¿è¡mapreduceç¨åº
ä¸ã é¦å è¦ç¥éæ¤åæ 转载
ããè¥å¨windowsçEclipseå·¥ç¨ä¸ç´æ¥å¯å¨mapreducç¨åºï¼éè¦å æhadoopé群çé ç½®ç®å½ä¸çxmlé½æ·è´å°srcç®å½ä¸ï¼è®©ç¨åºèªå¨è¯»åé群çå°ååå»è¿è¡åå¸å¼è¿è¡(æ¨ä¹å¯ä»¥èªå·±åjava代ç å»è®¾ç½®jobçconfigurationå±æ§)ã
ããè¥ä¸æ·è´ï¼å·¥ç¨ä¸binç®å½æ²¡æå®æ´çxmlé ç½®æ件ï¼åwindowsæ§è¡çmapreduceç¨åºå ¨é¨éè¿æ¬æºçjvmæ§è¡ï¼ä½ä¸åä¹æ¯å¸¦æâlocal"åç¼çä½ä¸ï¼å¦ job_local_ã è¿ä¸æ¯çæ£çåå¸å¼è¿è¡mapreduceç¨åºã
ãã估计å¾ç 究org.apache.hadoop.conf.Configurationçæºç ï¼åæ£xmlé ç½®æ件ä¼å½±åæ§è¡mapreduce使ç¨çæ件系ç»æ¯æ¬æºçwindowsæ件系ç»è¿æ¯è¿ç¨çhdfsç³»ç»; è¿æå½±åæ§è¡mapreduceçmapperåreducerçæ¯æ¬æºçjvmè¿æ¯é群éé¢æºå¨çjvm
ããäºã æ¬æçç»è®º
ãã第ä¸ç¹å°±æ¯ï¼ windowsä¸æ§è¡mapreduceï¼å¿ é¡»æjarå å°ææslaveèç¹æè½æ£ç¡®åå¸å¼è¿è¡mapreduceç¨åºãï¼æ个éæ±æ¯è¦windowsä¸è§¦åä¸ä¸ªmapreduceåå¸å¼è¿è¡ï¼
ãã第äºç¹å°±æ¯ï¼ Linuxä¸ï¼åªéæ·è´jaræ件å°é群masterä¸,æ§è¡å½ä»¤hadoop jarPackage.jar MainClassNameå³å¯åå¸å¼è¿è¡mapreduceç¨åºã
ãã第ä¸ç¹å°±æ¯ï¼ æ¨è使ç¨éä¸ï¼å®ç°äºèªå¨æjarå 并ä¸ä¼ ï¼åå¸å¼æ§è¡çmapreduceç¨åºã
ããéä¸ã æ¨è使ç¨æ¤æ¹æ³ï¼å®ç°äºèªå¨æjarå 并ä¸ä¼ ï¼åå¸å¼æ§è¡çmapreduceç¨åºï¼
ãã请å åèåæäºç¯ï¼
ããHadoopä½ä¸æ交åæï¼ä¸ï¼~~ï¼äºï¼
ããå¼ç¨åæçé件ä¸EJob.javaå°å·¥ç¨ä¸ï¼ç¶åmainä¸æ·»å å¦ä¸æ¹æ³å代ç ã
ããpublic static File createPack() throws IOException {
ããFile jarFile = EJob.createTempJar("bin");
ããClassLoader classLoader = EJob.getClassLoader();
ããThread.currentThread().setContextClassLoader(classLoader);
ããreturn jarFile;
ãã}
ããå¨ä½ä¸å¯å¨ä»£ç ä¸ä½¿ç¨æå ï¼
ããJob job = Job.getInstance(conf, "testAnaAction");
ããæ·»å ï¼
ããString jarPath = createPack().getPath();
ããjob.setJar(jarPath);
ããå³å¯å®ç°ç´æ¥run as java application å¨windowsè·åå¸å¼çmapreduceç¨åºï¼ä¸ç¨æå·¥ä¸ä¼ jaræ件ã
ããéäºãå¾åºç»è®ºçæµè¯è¿ç¨
ããï¼æªæ空ç书ï¼åªè½éè¿æ笨çæµè¯æ¹æ³å¾åºç»è®ºäºï¼
ããä¸. ç´æ¥éè¿windowsä¸Eclipseå³å»mainç¨åºçjavaæ件ï¼ç¶å"run as application"æéæ©hadoopæ件"run on hadoop"æ¥è§¦åæ§è¡MapReduceç¨åºçæµè¯ã
ãã1ï¼å¦æä¸æjarå å°è¿é群任ælinuxæºå¨ä¸ï¼å®æ¥éå¦ä¸ï¼
ãã[work] -- ::, - org.apache.hadoop.mapreduce.Job - [main] INFO org.apache.hadoop.mapreduce.Job - map 0% reduce 0%
ãã[work] -- ::, - org.apache.hadoop.mapreduce.Job - [main] INFO org.apache.hadoop.mapreduce.Job - Task Id : attempt___m__0, Status : FAILED
ããError: java.lang.RuntimeException: java.lang.ClassNotFoundException: Class bookCount.BookCount$BookCountMapper not found
ããat org.apache.hadoop.conf.Configuration.getClass(Configuration.java:)
ããat org.apache.hadoop.mapreduce.task.JobContextImpl.getMapperClass(JobContextImpl.java:)
ããat org.apache.hadoop.mapred.MapTask.runNewMapper(MapTask.java:)
ããat org.apache.hadoop.mapred.MapTask.run(MapTask.java:)
ããat org.apache.hadoop.mapred.YarnChild$2.run(YarnChild.java:)
ããat java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)
ããat javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:)
ããat org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:)
ããat org.apache.hadoop.mapred.YarnChild.main(YarnChild.java:)
ããCaused by: java.lang.ClassNotFoundException: Class bookCount.BookCount$BookCountMapper not found
ããat org.apache.hadoop.conf.Configuration.getClassByName(Configuration.java:)
ããat org.apache.hadoop.conf.Configuration.getClass(Configuration.java:)
ãã... 8 more
ãã# Error:åéå¤ä¸æ¬¡
ãã-- ::, - org.apache.hadoop.mapreduce.Job - [main] INFO org.apache.hadoop.mapreduce.Job - map % reduce %
ããç°è±¡å°±æ¯ï¼æ¥éï¼æ è¿åº¦ï¼æ è¿è¡ç»æã
ãã
ãã2ï¼æ·è´jarå å°âåªæ¯âé群masterç$HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/ç®å½ä¸ï¼ç´æ¥éè¿windowsçeclipse "run as application"åéè¿hadoopæ件"run on hadoop"æ¥è§¦åæ§è¡ï¼å®æ¥éåä¸ã
ããç°è±¡å°±æ¯ï¼æ¥éï¼æ è¿åº¦ï¼æ è¿è¡ç»æã
ãã3ï¼æ·è´jarå å°é群æäºslaveç$HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/ç®å½ä¸ï¼ç´æ¥éè¿windowsçeclipse "run as application"åéè¿hadoopæ件"run on hadoop"æ¥è§¦åæ§è¡
ããåæ¥éï¼
ããError: java.lang.RuntimeException: java.lang.ClassNotFoundException: Class bookCount.BookCount$BookCountMapper not found
ããat org.apache.hadoop.conf.Configuration.getClass(Configuration.java:)
ããat org.apache.hadoop.mapreduce.task.JobContextImpl.getMapperClass(JobContextImpl.java:)
ããåæ¥éï¼
ããError: java.lang.RuntimeException: java.lang.ClassNotFoundException: Class bookCount.BookCount$BookCountReducer not found
ãã
ããç°è±¡å°±æ¯ï¼ææ¥éï¼ä½ä»ç¶æè¿åº¦ï¼æè¿è¡ç»æã
å¦ä½å¨MaxComputeä¸è¿è¡HadoopMRä½ä¸
MaxComputeï¼åODPSï¼æä¸å¥èªå·±çMapReduceç¼ç¨æ¨¡ååæ¥å£ï¼ç®å说æ¥ï¼è¿å¥æ¥å£çè¾å ¥è¾åºé½æ¯MaxComputeä¸çTableï¼å¤ççæ°æ®æ¯ä»¥Record为ç»ç»å½¢å¼çï¼å®å¯ä»¥å¾å¥½å°æè¿°Tableä¸çæ°æ®å¤çè¿ç¨ï¼ç¶èä¸ç¤¾åºçHadoopç¸æ¯ï¼ç¼ç¨æ¥å£å·®å¼è¾å¤§ãHadoopç¨æ·å¦æè¦å°åæ¥çHadoop MRä½ä¸è¿ç§»å°MaxComputeçMRæ§è¡ï¼éè¦éåMRç代ç ï¼ä½¿ç¨MaxComputeçæ¥å£è¿è¡ç¼è¯åè°è¯ï¼è¿è¡æ£å¸¸ååææä¸ä¸ªJarå æè½æ¾å°MaxComputeçå¹³å°æ¥è¿è¡ãè¿ä¸ªè¿ç¨ååç¹çï¼éè¦èè´¹å¾å¤çå¼ååæµè¯äººåãå¦æè½å¤å®å ¨ä¸æ¹æè å°éå°ä¿®æ¹åæ¥çHadoop MR代ç å°±è½å¨MaxComputeå¹³å°ä¸è·èµ·æ¥ï¼å°æ¯ä¸ä¸ªæ¯è¾çæ³çæ¹å¼ã
ç°å¨MaxComputeå¹³å°æä¾äºä¸ä¸ªHadoopMRå°MaxCompute MRçéé å·¥å ·ï¼å·²ç»å¨ä¸å®ç¨åº¦ä¸å®ç°äºHadoop MRä½ä¸çäºè¿å¶çº§å«çå ¼å®¹ï¼å³ç¨æ·å¯ä»¥å¨ä¸æ¹ä»£ç çæ åµä¸éè¿æå®ä¸äºé ç½®ï¼å°±è½å°åæ¥å¨Hadoopä¸è¿è¡çMR jarå æ¿è¿æ¥ç´æ¥è·å¨MaxComputeä¸ãç®å该æ件å¤äºæµè¯é¶æ®µï¼ææ¶è¿ä¸è½æ¯æç¨æ·èªå®ä¹comparatoråèªå®ä¹keyç±»åï¼ä¸é¢å°ä»¥WordCountç¨åºä¸ºä¾ï¼ä»ç»ä¸ä¸è¿ä¸ªæ件çåºæ¬ä½¿ç¨æ¹å¼ã
使ç¨è¯¥æ件å¨MaxComputeå¹³å°è·ä¸ä¸ªHadoopMRä½ä¸çåºæ¬æ¥éª¤å¦ä¸ï¼
1. ä¸è½½HadoopMRçæ件
ä¸è½½æ件ï¼å å为hadoop2openmr-1.0.jarï¼æ³¨æï¼è¿ä¸ªjaréé¢å·²ç»å å«hadoop-2.7.2çæ¬çç¸å ³ä¾èµï¼å¨ä½ä¸çjarå ä¸è¯·ä¸è¦æºå¸¦hadoopçä¾èµï¼é¿å çæ¬å²çªã
2. åå¤å¥½HadoopMRçç¨åºjarå
ç¼è¯å¯¼åºWordCountçjarå ï¼wordcount_test.jar ï¼wordcountç¨åºçæºç å¦ä¸:
package com.aliyun.odps.mapred.example.hadoop;
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.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;
public class WordCount {
public static class TokenizerMapper
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 itr = new StringTokenizer(value.toString());
while (itr.hasMoreTokens()) {
word.set(itr.nextToken());
context.write(word, one);
}
}
}
public static class IntSumReducer
extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> {
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);
}
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf, "word count");
job.setJarByClass(WordCount.class);
job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}
}
3. æµè¯æ°æ®åå¤
å建è¾å ¥è¡¨åè¾åºè¡¨
create table if not exists wc_in(line string);
create table if not exists wc_out(key string, cnt bigint);
éè¿tunnelå°æ°æ®å¯¼å ¥è¾å ¥è¡¨ä¸
å¾ å¯¼å ¥ææ¬æ件data.txtçæ°æ®å 容å¦ä¸ï¼
hello maxcompute
hello mapreduce
ä¾å¦å¯ä»¥éè¿å¦ä¸å½ä»¤å°data.txtçæ°æ®å¯¼å ¥wc_inä¸ï¼
tunnel upload data.txt wc_in;
4. åå¤å¥½è¡¨ä¸hdfsæ件路å¾çæ å°å ³ç³»é ç½®
é ç½®æ件å½å为ï¼wordcount-table-res.conf
{
"file:/foo": {
"resolver": {
"resolver": "c.TextFileResolver",
"properties": {
"text.resolver.columns.combine.enable": "true",
"text.resolver.seperator": "\t"
}
},
"tableInfos": [
{
"tblName": "wc_in",
"partSpec": { },
"label": "__default__"
}
],
"matchMode": "exact"
},
"file:/bar": {
"resolver": {
"resolver": "openmr.resolver.BinaryFileResolver",
"properties": {
"binary.resolver.input.key.class" : "org.apache.hadoop.io.Text",
"binary.resolver.input.value.class" : "org.apache.hadoop.io.LongWritable"
}
},
"tableInfos": [
{
"tblName": "wc_out",
"partSpec": { },
"label": "__default__"
}
],
"matchMode": "fuzzy"
}
}
3、MapReduce详解与源码分析
文章目录
1
Split阶段
在MapReduce的流程中，Split阶段是将输入文件根据指定大小（默认MB）切割成多个部分，每个部分称为一个split。split的影视源码 怎么用大小由minSize、maxSize、blocksize决定。以wordcount代码为例，split数量由FileInputFormat的getSplits方法确定，返回值即为mapper的数量。默认情况下，pigeon源码分析mapper的数量是文件大小除以block大小。此步骤由FileInputFormat的子类TextInputFormat完成，它负责将输入文件分割为InputSplit，从而决定mapper的数量。
2
Map阶段
每个map task在执行过程中，会有内存缓冲区用于存储处理结果，缓冲区大小默认为MB，超过MB阈值时，数据将被写入磁盘作为临时文件，最后将所有临时文件合并为最终输出。在写入过程中，dllexe源码分析数据将被分区、排序、并执行combine操作，以优化数据处理效率。
2.1
分区
MapReduce自带的分区器HashPartitioner将数据按照key值进行分区，确保数据均匀分布在reduce task之间。
2.2
排序
在完成分区后，数据会按照key值进行排序，以便后续的Shuffle阶段能够高效地将相同key值的数据汇聚到一起。
3
Shuffle阶段
Shuffle阶段是MapReduce的核心，负责数据从map task输出到reduce task输入的sporing框架源码过程。reduce task会根据自己的分区号从各个map task中获取相应数据分区，之后会对这些文件进行合并（归并排序），将相同key值的数据汇聚到一起，为reduce阶段做好准备。
4
Reduce阶段
Reduce阶段分为抓取、合并、排序三个步骤。reduce task创建并行抓取线程，通过HTTP协议从完成的map task中获取结果文件。抓取的数据先保存在内存中，超过内存大小时，thinkphp接单源码数据将被溢写到磁盘。合并后的数据将按照key值排序，最终交给reduce函数进行计算，形成有序的计算结果。
调节Reduce任务数量
在处理大数据量时，调节Reduce任务数量是优化MapReduce性能的关键。如果设置过低，会导致节点资源闲置，效率低下。通常情况下，将Reduce任务设置为一个较大的值（最大值为），以充分利用资源。调节方法在于合理设置reduce task的数量，避免资源浪费，同时保证计算的高效性。
MapReduce源码解析之InputFormat
导读
深入探讨MapReduce框架的核心组件——InputFormat。此组件在处理多样化数据类型时，扮演着数据格式化和分片的角色。通过设置job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class)等操作，程序能正确处理不同文件类型。InputFormat类作为抽象基础，定义了文件切分逻辑和RecordReader接口，用于读取分片数据。本节将解析InputFormat、InputSplit、RecordReader的结构与实现，以及如何在Map任务中应用此框架。
类图与源码解析
InputFormat类提供了两个关键抽象方法：getSplits()和createRecordReader()。getSplits()负责规划文件切分策略，定义逻辑上的分片，而RecordReader则从这些分片中读取数据。
InputSplit类承载了切分逻辑，表示了给定Mapper处理的逻辑数据块，包含所有K-V对的集合。
RecordReader类实现了数据读取流程，其子类如LineRecordReader，提供行数据读取功能，将输入流中的数据按行拆分，赋值为Key和Value。
具体实现与操作流程
在getSplits()方法中，FileInputFormat类负责将输入文件按照指定策略切分成多个InputSplit。
TextInputFormat类的createRecordReader()方法创建了LineRecordReader实例，用于读取文件中的每一行数据，形成K-V对。
Mapper任务执行时，通过调用RecordReader的nextKeyValue()方法，读取文件的每一行，完成数据处理。
在Map任务的run()方法中，MapContextImp类实例化了一个RecordReader，用于实现数据的迭代和处理。
总结
本文详细阐述了MapReduce框架中InputFormat的实现原理及其相关组件，包括类图、源码解析、具体实现与操作流程。后续文章将继续探讨MapReduce框架的其他关键组件源码解析，为开发者提供深入理解MapReduce的构建和优化方法。
