【java 源码】【日内背离源码】【elearning .net源码】mapreduce 程序源码_mapreduce程序实例
1.MapReduce源码解析之InputFormat
2.å¦ä½ä½¿ç¨Python为Hadoopç¼åä¸ä¸ªç®åçMapReduceç¨åº
3.å¦ä½å¨MaxComputeä¸è¿è¡HadoopMRä½ä¸
4.要成为一名专业的程程序程序员，从零开始需要怎么一步步来比较好，序源要把最底层的实例先学精通吗？(个人认为)求学长
5.Mapreduce 在通过reduce计算value之后怎么统计计算次数？
6.MapReduce源码解析之Mapper
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，程程序扮演着数据格式化和分片的序源角色。通过设置job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class)等操作，实例java 源码程序能正确处理不同文件类型。程程序InputFormat类作为抽象基础，序源定义了文件切分逻辑和RecordReader接口，实例用于读取分片数据。程程序本节将解析InputFormat、序源InputSplit、实例RecordReader的程程序结构与实现，以及如何在Map任务中应用此框架。序源
类图与源码解析
InputFormat类提供了两个关键抽象方法：getSplits()和createRecordReader()。实例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处理的日内背离源码逻辑数据块，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elearning .net源码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。
å¦ä½ä½¿ç¨Python为Hadoopç¼åä¸ä¸ªç®åçMapReduceç¨åº
MichaelG.Nollå¨ä»çBlogä¸æå°å¦ä½å¨Hadoopä¸ç¨Pythonç¼åMapReduceç¨åºï¼é©å½çgogamzaå¨å ¶Bolgä¸ä¹æå°å¦ä½ç¨Cç¼åMapReduceç¨åºï¼æç¨å¾®ä¿®æ¹äºä¸ä¸åç¨åº,å 为ä»çMap对åè¯åå使ç¨tabé®ï¼ãæå并ä»ä»¬ä¸¤äººçæç« ï¼ä¹è®©å½å çHadoopç¨æ·è½å¤ä½¿ç¨å«çè¯è¨æ¥ç¼åMapReduceç¨åºãããé¦å æ¨å¾é 好æ¨çHadoopé群ï¼è¿æ¹é¢çä»ç»ç½ä¸æ¯è¾å¤ï¼è¿å¿ç»ä¸ªé¾æ¥ï¼Hadoopå¦ä¹ ç¬è®°äºå®è£ é¨ç½²ï¼ãHadoopStreaming帮å©æ们ç¨éJavaçç¼ç¨è¯è¨ä½¿ç¨MapReduceï¼Streamingç¨STDIN(æ åè¾å ¥)åSTDOUT(æ åè¾åº)æ¥åæ们ç¼åçMapåReduceè¿è¡æ°æ®ç交æ¢æ°æ®ãä»»ä½è½å¤ä½¿ç¨STDINåSTDOUTé½å¯ä»¥ç¨æ¥ç¼åMapReduceç¨åºï¼æ¯å¦æ们ç¨Pythonçsys.stdinåsys.stdoutï¼æè æ¯Cä¸çstdinåstdoutãããæ们è¿æ¯ä½¿ç¨Hadoopçä¾åWordCountæ¥å示èå¦ä½ç¼åMapReduceï¼å¨WordCountçä¾åä¸æ们è¦è§£å³è®¡ç®å¨ä¸æ¹ææ¡£ä¸æ¯ä¸ä¸ªåè¯çåºç°é¢çãé¦å æ们å¨Mapç¨åºä¸ä¼æ¥åå°è¿æ¹ææ¡£æ¯ä¸è¡çæ°æ®ï¼ç¶åæ们ç¼åçMapç¨åºæè¿ä¸è¡æç©ºæ ¼åå¼æä¸ä¸ªæ°ç»ã并对è¿ä¸ªæ°ç»éåæ"1"ç¨æ åçè¾åºè¾åºæ¥ï¼ä»£è¡¨è¿ä¸ªåè¯åºç°äºä¸æ¬¡ãå¨Reduceä¸æ们æ¥ç»è®¡åè¯çåºç°é¢çãããããPythonCodeããMap:mapper.pyãã#!/usr/bin/envpythonimportsys#mapswordstotheircountsword2count={ }#inputcomesfromSTDIN(standardinput)forlineinsys.stdin:#removeleadingandtrailingwhitespaceline=line.strip()#splitthelineintowordswhileremovinganyemptystringswords=filter(lambdaword:word,line.split())#increasecountersforwordinwords:#writetheresultstoSTDOUT(standardoutput);#whatweoutputherewillbetheinputforthe#Reducestep,i.e.theinputforreducer.py##tab-delimited;thetrivialwordcountis1print'%s\t%s'%(word,1)ããReduce:reducer.pyãã#!/usr/bin/envpythonfromoperatorimportitemgetterimportsys#mapswordstotheircountsword2count={ }#inputcomesfromSTDINforlineinsys.stdin:#removeleadingandtrailingwhitespaceline=line.strip()#parsetheinputwegotfrommapper.pyword,count=line.split()#convertcount(currentlyastring)tointtry:count=int(count)word2count[word]=word2count.get(word,0)+countexceptValueError:#countwasnotanumber,sosilently#ignore/discardthislinepass#sortthewordslexigraphically;##thisstepisNOTrequired,wejustdoitsothatour#finaloutputwilllookmoreliketheofficialHadoop#wordcountexamplessorted_word2count=sorted(word2count.items(),key=itemgetter(0))#writetheresultstoSTDOUT(standardoutput)forword,countinsorted_word2count:print'%s\t%s'%(word,count)ããCCodeããMap:Mapper.cãã#include#include#include#include#defineBUF_SIZE#defineDELIM"\n"intmain(intargc,char*argv[]){ charbuffer[BUF_SIZE];while(fgets(buffer,BUF_SIZE-1,stdin)){ intlen=strlen(buffer);if(buffer[len-1]=='\n')buffer[len-1]=0;char*querys=index(buffer,'');char*query=NULL;if(querys==NULL)continue;querys+=1;/*nottoinclude'\t'*/query=strtok(buffer,"");while(query){ printf("%s\t1\n",query);query=strtok(NULL,"");}}return0;}h>h>h>h>ããReduce:Reducer.cãã#include#include#include#include#defineBUFFER_SIZE#defineDELIM"\t"intmain(intargc,char*argv[]){ charstrLastKey[BUFFER_SIZE];charstrLine[BUFFER_SIZE];intcount=0;*strLastKey='\0';*strLine='\0';while(fgets(strLine,BUFFER_SIZE-1,stdin)){ char*strCurrKey=NULL;char*strCurrNum=NULL;strCurrKey=strtok(strLine,DELIM);strCurrNum=strtok(NULL,DELIM);/*necessarytocheckerrorbut.*/if(strLastKey[0]=='\0'){ strcpy(strLastKey,strCurrKey);}if(strcmp(strCurrKey,strLastKey)){ printf("%s\t%d\n",strLastKey,count);count=atoi(strCurrNum);}else{ count+=atoi(strCurrNum);}strcpy(strLastKey,strCurrKey);}printf("%s\t%d\n",strLastKey,count);/*flushthecount*/return0;}h>h>h>h>ããé¦å æ们è°è¯ä¸ä¸æºç ï¼ããchmod+xmapper.pychmod+xreducer.pyecho"foofooquuxlabsfoobarquux"|./mapper.py|./reducer.pybar1foo3labs1quux2g++Mapper.c-oMapperg++Reducer.c-oReducerchmod+xMapperchmod+xReducerecho"foofooquuxlabsfoobarquux"|./Mapper|./Reducerbar1foo2labs1quux1foo1quux1ããä½ å¯è½çå°Cçè¾åºåPythonçä¸ä¸æ ·,å 为Pythonæ¯æä»æ¾å¨è¯å ¸éäº.æ们å¨Hadoopæ¶,ä¼å¯¹è¿è¿è¡æåº,ç¶åç¸åçåè¯ä¼è¿ç»å¨æ åè¾åºä¸è¾åº.ããå¨Hadoopä¸è¿è¡ç¨åºããé¦å æ们è¦ä¸è½½æ们çæµè¯ææ¡£wget页é¢ä¸æä¸çç¨phpç¼åçMapReduceç¨åº,ä¾phpç¨åºååèï¼Map:mapper.phpãã#!/usr/bin/php$word2count=array();//inputcomesfromSTDIN(standardinput)while(($line=fgets(STDIN))!==false){ //removeleadingandtrailingwhitespaceandlowercase$line=strtolower(trim($line));//splitthelineintowordswhileremovinganyemptystring$words=preg_split('/\W/',$line,0,PREG_SPLIT_NO_EMPTY);//increasecountersforeach($wordsas$word){ $word2count[$word]+=1;}}//writetheresultstoSTDOUT(standardoutput)//whatweoutputherewillbetheinputforthe//Reducestep,i.e.theinputforreducer.pyforeach($word2countas$word=>$count){ //tab-delimitedecho$word,chr(9),$count,PHP_EOL;}?>ããReduce:mapper.phpãã#!/usr/bin/php$word2count=array();//inputcomesfromSTDINwhile(($line=fgets(STDIN))!==false){ //removeleadingandtrailingwhitespace$line=trim($line);//parsetheinputwegotfrommapper.phplist($word,$count)=explode(chr(9),$line);//convertcount(currentlyastring)toint$count=intval($count);//sumcountsif($count>0)$word2count[$word]+=$count;}//sortthewordslexigraphically////thissetisNOTrequired,wejustdoitsothatour//finaloutputwilllookmoreliketheofficialHadoop//wordcountexamplesksort($word2count);//writetheresultstoSTDOUT(standardoutput)foreach($word2countas$word=>$count){ echo$word,chr(9),$count,PHP_EOL;}?>ããä½è ï¼é©¬å£«åå表äºï¼--
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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"
}
}
要成为一名专业的程序员，从零开始需要怎么一步步来比较好，要把最底层的先学精通吗？(个人认为)求学长
前言
你是否觉得自己从学校毕业的时候只做过小玩具一样的程序？走入职场后哪怕没有什么经验也可以把以下这些课外练习走一遍（朋友的抱怨：学校课程总是从理论出发，作业项目都看不出有什么实际作用，不如从工作中的需求出发）
建议：
不要乱买书，不要乱追新技术新名词，基础的东西经过很长时间积累而且还会在未来至少年通用。
回顾一下历史，看看历史上时间线上技术的发展，你才能明白明天会是什么样。
一定要动手，例子不管多么简单，建议至少自己手敲一遍看看是否理解了里头的细枝末节。
一定要学会思考，豚鼠跑跑源码思考为什么要这样，而不是那样。还要举一反三地思考。
注：你也许会很奇怪为什么下面的东西很偏Unix/Linux，这是因为我觉得Windows下的编程可能会在未来很没有前途，原因如下：
现在的用户界面几乎被两个东西主宰了，1）Web，2）移动设备iOS或Android。Windows的图形界面不吃香了。
越来越多的企业在用成本低性能高的Linux和各种开源技术来构架其系统，Windows的成本太高了。
微软的东西变得太快了，很不持久，他们完全是在玩弄程序员。详情参见《Windows编程革命史》
所以，我个人认为以后的趋势是前端是Web+移动，后端是Linux+开源。开发这边基本上没Windows什么事。
启蒙入门
1、软件管理源码 学习一门脚本语言，例如Python/Ruby
可以让你摆脱对底层语言的恐惧感，脚本语言可以让你很快开发出能用得上的小程序。实践项目:
处理文本文件，或者csv (关键词 python csv, python open, python sys) 读一个本地文件，逐行处理（例如 word count，或者处理log）
遍历本地文件系统 (sys, os, path)，例如写一个程序统计一个目录下所有文件大小并按各种条件排序并保存结果
跟数据库打交道 (python sqlite)，写一个小脚本统计数据库里条目数量
学会用各种print之类简单粗暴的方式进行调试
学会用Google (phrase, domain, use reader to follow tech blogs)
为什么要学脚本语言，因为他们实在是太方便了，很多时候我们需要写点小工具或是脚本来帮我们解决问题，你就会发现正规的编程语言太难用了。
2、 用熟一种程序员的编辑器(不是IDE) 和一些基本工具
Vim / Emacs / Notepad++，学会如何配置代码补全，外观，外部命令等。
Source Insight (或 ctag)
使用这些东西不是为了Cool，而是这些编辑器在查看、修改代码/配置文章/日志会更快更有效率。
3、 熟悉Unix/Linux Shell和常见的命令行
如果你用windows，至少学会用虚拟机里的linux， vmware player是免费的，装个Ubuntu吧
一定要少用少用图形界面。
学会使用man来查看帮助
文件系统结构和基本操作 ls/chmod/chown/rm/find/ln/cat/mount/mkdir/tar/gzip …
学会使用一些文本操作命令 sed/awk/grep/tail/less/more …
学会使用一些管理命令 ps/top/lsof/netstat/kill/tcpdump/iptables/dd…
了解/etc目录下的各种配置文章，学会查看/var/log下的系统日志，以及/proc下的系统运行信息
了解正则表达式，使用正则表达式来查找文件。
对于程序员来说Unix/Linux比Windows简单多了。（参看我四年前CSDN的博文《其实Unix很简单》）学会使用Unix/Linux你会发现图形界面在某些时候实在是太难用了，相当地相当地降低工作效率。
4、 学习Web基础（HTML/CSS/JS) + 服务器端技术 (LAMP)
未来必然是Web的世界，学习WEB基础的最佳网站是W3School。
学习HTML基本语法
学习CSS如何选中HTML元素并应用一些基本样式（关键词：box model）
学会用 Firefox + Firebug 或 chrome 查看你觉得很炫的网页结构，并动态修改。
学习使用Javascript操纵HTML元件。理解DOM和动态网页（Dynamic HTML: The Definitive Reference, 3rd Edition - O'Reilly Media) 网上有免费的章节，足够用了。或参看 DOM 。
学会用 Firefox + Firebug 或 chrome 调试Javascript代码（设置断点，查看变量，性能，控制台等）
在一台机器上配置Apache 或 Nginx
学习PHP，让后台PHP和前台HTML进行数据交互，对服务器相应浏览器请求形成初步认识。实现一个表单提交和反显的功能。
把PHP连接本地或者远程数据库 MySQL（MySQL 和 SQL现学现用够了）
跟完一个名校的网络编程课程（例如：(升级版为Kyoto Cabinet)、Flare、MongoDB、CouchDB、Cassandra、Voldemort等。
Mapreduce 在通过reduce计算value之后怎么统计计算次数？
简单，不知道你看没看过Wordcount源码，其中的统计出现次数是传入一个1，通过reduce相加计算得出次数。我可以通过Map传入value时拼接一个1，在reduce中通过拆分字符串得到你要的原valeu和传入的1 ，分别去计算后再拼入输出就可以得到了
MapReduce源码解析之Mapper
MapReduce，大数据领域的标志性计算模型，由Google公司研发，其核心概念"Map"与"Reduce"简明易懂却威力巨大，打开了大数据时代的大门。对于许多大数据工作者来说，MapReduce是基础技能之一，而源码解析更是深入理解与实践的必要途径。 MapReduce由两部分组成：Map与Reduce。Map阶段通过映射函数将一组键值对转换成另一组键值对，而Reduce阶段则负责合并这些新的键值对。这种并行计算模型极大地提高了大数据处理的效率。 本文将聚焦于Map阶段的核心实现——Mapper。通过解析Mapper类及其子类的源码，我们可以更深入地理解MapReduce的工作机制，并在易观千帆等技术数据处理中发挥更大的效能。 Mapper类内部包含四个关键方法与一个抽象类： setup()：主要为map()方法做准备，例如加载配置文件、传递参数。 cleanup()：用于清理资源，如关闭文件、处理Key-Value。 map()：程序的逻辑核心，对输入的文本进行处理（如分割、过滤），以键值对的形式写入context。 run()：驱动Mapper执行的主方法，按照预设顺序执行setup()、map()、cleanup()。 Context抽象类扮演着重要角色，用于跟踪任务状态和数据存储，如在setup()中读取配置信息，并作为Key-Value载体。 下面是几个Mapper子类的详细解析： InverseMapper：将键值对反转，适用于不同需求的统计分析。 TokenCounterMapper：使用StringTokenizer对文本进行分割，计算特定token的数量，适用于词频统计等。 RegexMapper：对文本进行正则化处理，适用于特定格式文本的统计。 MultithreadedMapper：利用多线程执行Mapper任务，提高CPU利用率，适用于并发处理。 本文对MapReduce中Mapper及其子类的源码进行了详尽解析，旨在帮助开发者更深入地理解MapReduce的实现机制。后续将探讨更多关键类源码，以期为大数据处理提供更深入的洞察与实践指导。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
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ãã-- ::, - org.apache.hadoop.mapreduce.Job - [main] INFO org.apache.hadoop.mapreduce.Job - map % reduce %
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ããError: java.lang.RuntimeException: java.lang.ClassNotFoundException: Class bookCount.BookCount$BookCountMapper not found
ããat org.apache.hadoop.conf.Configuration.getClass(Configuration.java:)
ããat org.apache.hadoop.mapreduce.task.JobContextImpl.getMapperClass(JobContextImpl.java:)
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ããError: java.lang.RuntimeException: java.lang.ClassNotFoundException: Class bookCount.BookCount$BookCountReducer not found
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