大数据之 MapReduce 相关的 Java API 应用

注意：本文基于前两篇教程

Linux 系统 CentOS7 上搭建 Hadoop HDFS集群详细步骤

YARN 集群和 MapReduce 原理及应用

API 简介

以下是 MapReduce 相关的核心 Java API 类和接口的概览：：

1. Mapper:

   • org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper: 定义了映射阶段的接口，程序员需要实现这个接口来处理输入数据并生成中间键值对。

   public class MyMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
        
       // 实现map方法
       protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        
           // ... 处理逻辑 ...
       }
   }
   

   2.Reducer:

   • org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer: 定义了归约阶段的接口，程序员需要实现这个接口来聚合Mapper产生的中间键值对。

       public class MyReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
        
          // 实现reduce方法
          protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        
              // ... 聚合逻辑 ...
          }
      }  
   

2. Job:

   • org.apache.hadoop.mapreduce.Job: 代表一个MapReduce作业，用来设置作业的各种属性，包括输入输出路径、mapper和reducer类、job配置等，并提交作业到集群运行。

   Job job = Job.getInstance(conf, "my-job");
   job.setJarByClass(MyJob.class);
   job.setMapperClass(MyMapper.class);
   job.setReducerClass(MyReducer.class);
   FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(inputPath));
   FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(outputPath));
   job.waitForCompletion(true);
   

3. InputFormat:

• 如 org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat 等，定义了如何从输入源读取数据并切分成键值对供给Mapper。

5. OutputFormat:

• 如 org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat 等，定义了如何将Reducer的输出写入到HDFS或其他存储系统中。

6. Writable:

• Hadoop中用于序列化和反序列化的基类，例如 LongWritable, Text, IntWritable 等，用于在MapReduce过程中传输和持久化数据。

7. Configuration:

• org.apache.hadoop.conf.Configuration 类用于保存和加载作业的配置参数。

8. Context:

• 在Mapper和Reducer中可用的对象，提供与上下文交互的能力，如写入键值对、报告进度和状态等。

9. RecordReader 和 RecordWriter:

   • 分别负责读取输入文件数据并转换为键值对（由InputFormat提供），以及将Reducer的输出写出到目标文件（由OutputFormat提供）。

通过以上这些API组件，开发者可以构建出复杂的批处理任务，利用Hadoop分布式计算能力处理海量数据。

API 应用开发

下面我们以单词数量统计为例，来学习 MapReduce 应用开发的步骤。

这里我们分两种方式来执行作业：

• windows 本地执行：不需要打 jar 包
• linux 集群环境执行：需要打 jar 包，提交到集群服务器上通过命令调用执行

windows 本地执行

1. 创建 Mapper 类

package com.demo2;

import java.io.IOException;

import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

/**
 * 分片和映射
 * 按行分片
 */
public class WordCounterMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, LongWritable>{
   
    /**
     * 每个分片都会调用一次 map() 方法
     * @param key
     * @param value
     * @param context
     * @throws IOException
     * @throws InterruptedException
     */
    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Mapper<LongWritable, Text, Text, LongWritable>.Context context)
          throws IOException, InterruptedException {
   
       //按行切片出来的字符串
       String values = value.toString();
       System.out.println("::"+values);

       //按空白字符分割 提取单词
       String[] wArr = values.split("\\s+");

       //每个单词做
       for (