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2019-12-31 05:56:00 JackYang1993

五大核心組件：

下述五大組件都是可編程，可以根據用戶需求自行配置

InputFormat 組件
Mapper組件
Partitioner組件
Redcer組件
OutputFormat組件

不是必備的組件：

Combiner

用於優化程序性能，可以在不影響最終業務結果的前提下使用

InputFormat組件

輸入組件：InputForamt組件有兩個功能

數據的切分：按照某種規則將輸入數據切分成若干個Split，確定MapTask個數以及對應的Split
為Mapper提供數據：給定某個Split，將其解析成一個一個的key、value對

（1）什麼是切片？

（2）如何切片？（重點）

使用時本地進行測試所以blockSize 和SplitSize 通通都是32MB

package org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input; 包

FileInputFormat 類getSplits 方法221-276行

<code>protected boolean isSplitable(JobContext context, Path filename) {    // 文件默認可以切分  return true;}// 計算切片大小的方法 protected long computeSplitSize(long blockSize, long minSize, long maxSize) {    return Math.max(minSize, Math.min(maxSize, blockSize));      //  本地 32MB          32MB               }public List
 

如下錯誤是因為在虛擬機的環境下沒有Mysql環境（沒有jar）
<code>將 mysql jar 拷貝到/home/hadoop/hadoop-2.6.0/share/hadoop/yarn/ 文件夾即可 /<code>
跨平臺提交
基本和之前保持一致
<code>System.setProperty("HADOOP_USER_NAME", "root");configuration.addResource("conf2/core-site.xml");configuration.addResource("conf2/hdfs-site.xml");configuration.addResource("conf2/mapred-site.xml");configuration.addResource("conf2/yarn-site.xml");configuration.set("mapreduce.app-submission.cross-platform", "true");configuration.set(MRJobConfig.JAR, "F:\\\\大數據\\\\代碼\\\\BigData\\\\Hadoop_Test\\\\target\\\\Hadoop_Test-1.0-SNAPSHOT.jar");/<code>
自定義InputFormat
解決小文件存儲
涉及到的知識點：自定義InputFormat， SequenceFileOutputFormat
<code>思路 ： 首先通過自定義的InputFormat 代碼將數據讀取過來（一次進行處理，將小文件的內容一次性輸出到大文件中），使用SequenceFileOutputFormat輸出文件內容SequenceFile文件是Haadoop用來存儲二進制形式的key-value文件格式key - 文件的路徑+名稱value - 二進制文件的內容 /<code>
<code>package com.baizhi.test05;import com.baizhi.test03.BeanJob;import com.baizhi.test03.BeanMapper;import com.baizhi.test03.BeanReducer;import com.baizhi.test03.FlowBean;import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.fs.Path;import org.apache.hadoop.io.ByteWritable;import org.apache.hadoop.io.BytesWritable;import org.apache.hadoop.io.NullWritable;import org.apache.hadoop.io.Text;import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;import org.apache.hadoop.mapreduce.MRJobConfig;import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat;import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.SequenceFileOutputFormat;import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;public class FileJob {  public static void main(String[] args) throws Exception {    // System.setProperty("HADOOP_USER_NAME", "root");    Configuration conf = new Configuration();/*    conf.addResource("conf2/core-site.xml");    conf.addResource("conf2/hdfs-site.xml");    conf.addResource("conf2/mapred-site.xml");    conf.addResource("conf2/yarn-site.xml");    conf.set("mapreduce.app-submission.cross-platform", "true");    conf.set(MRJobConfig.JAR, "F:\\\\大數據\\\\代碼\\\\BigData\\\\Hadoop_Test\\\\target\\\\Hadoop_Test-1.0-SNAPSHOT.jar");*/    Job job = Job.getInstance(conf);    /*     * 設置類加載器     * */    job.setJarByClass(FileJob.class);    job.setInputFormatClass(OwnInputFormat.class);    job.setOutputFormatClass(SequenceFileOutputFormat.class);    //TextInputFormat.setInputPaths(job, new Path("F:\\\\大數據\\\\筆記\\\\Day02-Hadoop\\\\作業\\\\數據\\\\log.txt"));    OwnInputFormat.setInputPaths(job, new Path("F:\\\\大數據\\\\代碼\\\\BigData\\\\Hadoop_Test\\\\src\\\\main\\\\java\\\\com\\\\baizhi\\\\test05\\\\in"));    //TextOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("F:\\\\大數據\\\\筆記\\\\Day02-Hadoop\\\\作業\\\\數據\\\\out1"));    SequenceFileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("F:\\\\大數據\\\\代碼\\\\BigData\\\\Hadoop_Test\\\\src\\\\main\\\\java\\\\com\\\\baizhi\\\\test05\\\\out01"));    job.setMapperClass(FileMapper.class);    job.setReducerClass(FileReducer.class);    job.setMapOutputKeyClass(Text.class);    job.setMapOutputValueClass(BytesWritable.class);    job.setOutputKeyClass(Text.class);    job.setOutputValueClass(BytesWritable.class);    job.waitForCompletion(true);   }}/<code>

 

<code>package com.baizhi.test05;

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

import java.io.IOException;

public class FileMapper extends Mapper<text> {
    @Override
    protected void map(Text key, BytesWritable value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        context.write(key,value);

    }
}

/<text>/<code>
<code>package com.baizhi.test05;import org.apache.hadoop.io.BytesWritable;import org.apache.hadoop.io.Text;import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;import java.io.IOException;public class FileReducer extends Reducer<text> {  @Override  protected void reduce(Text key, Iterable<byteswritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {    for (BytesWritable value : values) {      context.write(key, value);     }   }}/<byteswritable>/<text>/<code>
<code>package com.baizhi.test05;import org.apache.hadoop.fs.Path;import org.apache.hadoop.io.ByteWritable;import org.apache.hadoop.io.BytesWritable;import org.apache.hadoop.io.Text;import org.apache.hadoop.mapreduce.InputSplit;import org.apache.hadoop.mapreduce.JobContext;import org.apache.hadoop.mapreduce.RecordReader;import org.apache.hadoop.mapreduce.TaskAttemptContext;import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;import java.io.IOException;public class OwnInputFormat extends FileInputFormat<text> {  /*  * 是否可以切分？  * */  @Override  protected boolean isSplitable(JobContext context, Path filename) {    return false;   }  public RecordReader<text> createRecordReader(InputSplit inputSplit, TaskAttemptContext taskAttemptContext) throws IOException, InterruptedException {    OwnRecordReader recordReader = new OwnRecordReader();    recordReader.initialize(inputSplit, taskAttemptContext);    return recordReader;   }}/<text>/<text>/<code>
<code>package com.baizhi.test05;import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;import org.apache.hadoop.fs.Path;import org.apache.hadoop.io.BytesWritable;import org.apache.hadoop.io.IOUtils;import org.apache.hadoop.io.Text;import org.apache.hadoop.mapreduce.InputSplit;import org.apache.hadoop.mapreduce.RecordReader;import org.apache.hadoop.mapreduce.TaskAttemptContext;import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileSplit;import java.io.IOException;public class OwnRecordReader extends RecordReader<text> {  // 定義key  Text key = new Text();  // 定義value  BytesWritable value = new BytesWritable();  FileSplit fileSplit;  Configuration configuration;  boolean isProgress = true;  public void initialize(InputSplit inputSplit, TaskAttemptContext taskAttemptContext) throws IOException, InterruptedException {    // 初始化    fileSplit = (FileSplit) inputSplit;    /*    *通過TaskAttemptContext拿到配置對象    * */    configuration = taskAttemptContext.getConfiguration();   }  /*   * 在nextKeyValue （） 方法中封裝key和value的值   * */  public boolean nextKeyValue() throws IOException, InterruptedException {    if (isProgress) {      /*      * 獲取path對象      * */      Path path = fileSplit.getPath();      /*       * 獲得文件系統對象       * */      FileSystem fileSystem = path.getFileSystem(configuration);      /*       * 這是key Text key       * */      String name = path.toString();      /*      * 封裝key      * */      key.set(new Text(name));      /*       * 當前遍歷到的文件流  這就是value bytes 為value       * */      FSDataInputStream fsDataInputStream = fileSystem.open(path);      /*       * 存放value數據的數組       * */      byte[] bytes = new byte[(int) fileSplit.getLength()];      /*      * IOUtils直接拷貝      * */      IOUtils.readFully(fsDataInputStream, bytes, 0, bytes.length);      /*       * 封裝value中       * */      value.set(bytes, 0, bytes.length);      /*       * 關閉資源       * */      IOUtils.closeStream(fsDataInputStream);      isProgress = false;      return true;     }    return false;   }  public Text getCurrentKey() throws IOException, InterruptedException {    return this.key;   }  public BytesWritable getCurrentValue() throws IOException, InterruptedException {    return this.value;   }  public float getProgress() throws IOException, InterruptedException {    return 0;   }  public void close() throws IOException {   }}/<text>/<code>
小問題？
（1） 能不能通過其他方式解決此問題？
（2） 嘗試讀取 SequenceFile 文件中的內容
CombineTextInputFormat
 
其主要目的就是為了優化小文件的計算
在使用TextInputFormat 情況下 有所少個文件就有多少個切片
<code>job.setInputFormatClass(CombineTextInputFormat.class);  CombineTextInputFormat.setInputPaths(job,new Path("F:\\\\大數據\\\\代碼\\\\BigData\\\\Hadoop_Test\\\\src\\\\main\\\\java\\\\com\\\\baizhi\\\\test05\\\\in"));CombineTextInputFormat.setMinInputSplitSize(job,10240000);/<code>
切片與MapTask的關係
MapTask的併發數據量由切片數量決定 ReduceTask數量的決定是可以手動進行設置 默認值為1
Partitioner 組件
為什麼相同的key會被分配到一起？
package org.apache.hadoop.mapreduce.lib.partition; 包 HashPartitioner 類 getPartition 方法
<code>package com.baizhi.test06;import org.apache.hadoop.io.Text;import org.apache.hadoop.mapreduce.Partitioner;import java.util.HashMap;public class OwnPartitioner extends Partitioner<text> {  // 設置存儲地區和分區數據的Map  private static HashMap<string> map = new HashMap<string>();  static {     // 存儲數據    map.put("zz", 0);    map.put("bj", 1);    map.put("tj", 2);    map.put("sh", 3);   }  public int getPartition(Text key, Text value, int i) {    // 獲得到地區名稱    String areaName = key.toString();   // 獲得分區數    Integer num = map.get(areaName);    /*     * 如果num 沒有值  為空則返回4  不為空則返回正常的值     * */    return num == null ? 4 : num;   }}/<string>/<string>/<text>/<code>
需求：
<code>package com.baizhi.test06;import org.apache.hadoop.io.Text;import org.apache.hadoop.mapreduce.Partitioner;import java.util.HashMap;public class OwnPartitioner extends Partitioner<text> {  // 設置存儲地區和分區數據的Map  private static HashMap<string> map = new HashMap<string>();  static {     // 存儲數據    map.put("zz", 0);    map.put("bj", 1);    map.put("tj", 2);    map.put("sh", 3);   }  public int getPartition(Text key, Text value, int i) {    // 獲得到地區名稱    String areaName = key.toString();   // 獲得分區數    Integer num = map.get(areaName);    /*     * 如果num 沒有值  為空則返回4  不為空則返回正常的值     * */    return num == null ? 4 : num;   }}/<string>/<string>/<text>/<code>
總結：
NumReduceTasks的個數 必須大於等於分區的數量（自定義）
在默認情況NumReduceTasks的個數為1 ，經過測試 ，不管如何手動分區，數據都將在一個分區中（也就是說在NumReduceTasks為1 的情況下，手動分區策略是失效） 
另外，我們還觀察到 有多少個NumReduceTasks 就有多少個文件的輸出

<code>package com.baizhi.test06;import org.apache.hadoop.io.Text;import org.apache.hadoop.mapreduce.Partitioner;import java.util.HashMap;public class OwnPartitioner extends Partitioner<text> {  // 設置存儲地區和分區數據的Map  private static HashMap<string> map = new HashMap<string>();  static {     // 存儲數據    map.put("zz", 0);    map.put("bj", 1);    map.put("tj", 2);    map.put("sh", 3);   }  public int getPartition(Text key, Text value, int i) {    // 獲得到地區名稱    String areaName = key.toString();   // 獲得分區數    Integer num = map.get(areaName);    /*     * 如果num 沒有值  為空則返回4  不為空則返回正常的值     * */    return num == null ? 4 : num;   }}/<string>/<string>/<text>/<code>
<code>package com.baizhi.test06;import com.baizhi.test03.BeanJob;import com.baizhi.test03.BeanMapper;import com.baizhi.test03.BeanReducer;import com.baizhi.test03.FlowBean;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.MRJobConfig;import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat;import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;public class PJob {  public static void main(String[] args) throws Exception {    //System.setProperty("HADOOP_USER_NAME", "root");    Configuration conf = new Configuration();////     conf.addResource("conf2/core-site.xml");//     conf.addResource("conf2/hdfs-site.xml");//     conf.addResource("conf2/mapred-site.xml");//     conf.addResource("conf2/yarn-site.xml");//     conf.set("mapreduce.app-submission.cross-platform", "true");////     conf.set(MRJobConfig.JAR, "F:\\\\大數據\\\\代碼\\\\BigData\\\\Hadoop_Test\\\\target\\\\Hadoop_Test-1.0-SNAPSHOT.jar");//    Job job = Job.getInstance(conf);    /*     * 設置類加載器     * */    job.setJarByClass(PJob.class);    job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);    job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);    /*     * 使用自定義的分區規則     * */    job.setPartitionerClass(OwnPartitioner.class);    // 設置NumReduceTasks 的個數     job.setNumReduceTasks(5);    TextInputFormat.setInputPaths(job, new Path("F:\\\\大數據\\\\筆記\\\\Day02-Hadoop\\\\數據文件\\\\sumFlow.txt"));    //TextInputFormat.setInputPaths(job, new Path("/flow.txt"));    TextOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("F:\\\\大數據\\\\筆記\\\\Day02-Hadoop\\\\數據文件\\\\outP1111111"));    //TextOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("/out111111"));    job.setMapperClass(PMapper.class);    job.setReducerClass(PReducer.class);    job.setMapOutputKeyClass(Text.class);    job.setMapOutputValueClass(Text.class);    job.setOutputKeyClass(NullWritable.class);    job.setOutputValueClass(Text.class);    job.waitForCompletion(true);   }}/<code>
<code>package com.baizhi.test06;import org.apache.hadoop.io.LongWritable;import org.apache.hadoop.io.Text;import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;import java.io.IOException;/* * * reduceTask的個數和輸出文件的關係 * reduceTask 和 分區 之間的關係 * * */public class PMapper extends Mapper<longwritable> {  @Override  protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {    /*     * key 為地區  value 為流量信息     * */    String areaName = value.toString().split(" ")[4];    context.write(new Text(areaName), value);   }}/<longwritable>/<code>
<code>package com.baizhi.test06;import org.apache.hadoop.io.NullWritable;import org.apache.hadoop.io.Text;import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;import java.io.IOException;public class PReducer extends Reducer<text> {  @Override  protected void reduce(Text key, Iterable<text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {    for (Text value : values) {      context.write(NullWritable.get(), value);     }   }}/<text>/<text>/<code>
注意 ：在上述代碼中 我們沒有關注 業務 只是將不同地區的文件 通過自定義分區代碼 輸出到不同的文件中 ，還設置了ReduceTask的個數


 















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