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mapreduce编程实例-mapreduce程序

编程 10个月前 (06-27) 124

今天给大家分享mapreduce编程实例，其中也会对mapreduce程序的内容是什么进行解释。

文章信息一览：

1、如何在Hadoop上编写MapReduce程序
2、MapReduce怎么保证结果文件中key的唯一性?
3、hadoop中的mapreduce的主要思想是什么和规约
4、如何使用Python为Hadoop编写一个简单的MapReduce程序
5、毕业生必看Python函数式编程

如何在Hadoop上编写MapReduce程序

1、也许您会好奇：MapReduce一直以来已经这么有用了，怎么能突然被取代？毕竟，还有很多ETL这样的工作需要在Hadoop上进行，即使该平台目前也已经拥有其他实时功能。值得庆幸的是，在Spark上重新实现MapReduce一样的计算是完全可能的。

2、若在windows的Eclipse工程中直接启动mapreduc程序，需要先把hadoop集群的配置目录下的xml都拷贝到src目录下，让程序自动读取集群的地址后去进行分布式运行（您也可以自己写java代码去设置job的configuration属性）。

（图片来源网络，侵删）

3、hadoop支持C++，Java开发语言。Hadoop带有用Java语言编写的框架，因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如 C++。MapReduce是处理大量半结构化数据***的编程模型。编程模型是一种处理并结构化特定问题的方式。

MapReduce怎么保证结果文件中key的唯一性?

每个map task都有一个内存缓冲区，存储着map的输出结果，当缓冲区快满的时候需要将缓冲区的数据以一个临时文件的方式存放到磁盘，当整个map task结束后在对磁盘中这个map task产生的所有临时文件做一个合并，生成最终的正式输出文件，然后等待reduce task来拉数据。

Spark的RDD API有个reduce方法，但是它会将所有key-value键值对reduce为单个value。这并不是Hadoop MapReduce的行为，Spark中与之对应的是ReduceByKey。另外，Reducer的Reduce方法接收多值流，并产生0，1或多个结果。

（图片来源网络，侵删）

注意合并combine和归并merge的不同：比如对于输入a， 1和a， 2，combine的结果是键值对a， 3，而merge的结果是key， value-list如a， 1，2 Jo***racker会跟踪归并文件的生成，一旦探测到一个归并大文件完成，就会通知各Reduce任务将属于自己分区的部分拉走。

主要思想：Hadoop中的MapReduce是一种编程模型，其核心思想是将大规模数据处理任务分解为两个主要阶段：Map阶段和Reduce阶段。详细解释 Map阶段在Map阶段，输入数据被分割成若干小块（splits），然后由一个Map函数处理。这个函数将输入键值对（key-value pairs）转换为中间键值对。

首先，打开Amazon Elastic MapReduce控制台。然后点击 Create Cluster ，在五个步骤中完成配置设置。第一步，配置一个集群在 Cluster name 字段中，输入一个描述性的名称。它可以是非唯一的。在Termination protection 字段中，其默认值为Yes。这一设置可确保集群不会因为意外或错误而关闭。

hadoop中的mapreduce的主要思想是什么和规约

1、首先，它具有高可靠性，通过底层维持多个副本的方式，即使Hadoop某个计算元素或存储出现故障，也不会导致数据丢失。其次，Hadoop具有高拓展性，可以方便地拓展数以千计的节点，以适应不断增长的数据量。此外，Hadoop还具有高效性，利用MapReduce的思想进行并行工作，大大提高了任务处理速度。

2、Hadoop MapReduce：分布式计算框架：Hadoop得以在大数据处理应用中广泛应用得益于其自身在数据提取、变形和加载（ETL）方面上的天然优势。Hadoop的分布式架构，将大数据处理引擎尽可能的靠近存储，对例如像ETL这样的批处理操作相对合适。因为类似这样操作的批处理结果可以直接走向存储。

3、Hadoop是一个开源的分布式处理框架，它能够处理和存储大规模数据集，是大数据处理的重要工具。Hadoop主要由两个核心组件构成：Hadoop Distributed File System （HDFS）和 Hadoop MapReduce。 Hadoop Distributed File System （HDFS）：HDFS是Hadoop的分布式文件系统，设计用来存储和处理大规模的数据集。

4、Hadoop MapReduce（分布式计算框架）MapReduce是对数据进行处理计算的，它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完，但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。

5、它的基本编程模型是将问题抽象成Map和Reduce两个阶段，其中Map阶段将输入数据解析成key/value，迭代调用map（）函数处理后，再以key/value的形式输出到本地目录，而Reduce阶段则将key相同的value进行规约处理，并将最终结果写到HDFS上。

如何使用Python为Hadoop编写一个简单的MapReduce程序

1、继续上面的例子，在Reduce阶段，我们可以编写一个函数，该函数接收一个IP地址和与之关联的一系列值（在这种情况下，都是1）作为输入。然后，它可以简单地计算这些值的和，生成一个输出键值对，其中键是IP地址，值是出现的次数。

2、如何确定切分的文件大小？数据进入到map函数中，然后开始按照一定的规则切分。其实这就是我们自定义的计算逻辑，我们编写mr程序的map函数的逻辑一般就在这个阶段执行。企业应用为了追求开发效率，一般都使用hive sql代替繁琐的mr程序了，这里附上一个经典的wordcount的map函数重温一下吧。

3、MapReduce存在以下4个独立的实体。 JobClient：运行于client node，负责将MapReduce程序打成Jar包存储到HDFS，并把Jar包的路径提交到Jo***racker，由Jo***racker进行任务的分配和监控。

4、在安装Hadoop集群的时候，我们在yarn-site.xml文件中配置了MapReduce的运行方式为yarn.nodemanager.aux-services=mapreduce_shuffle。本节就来详细介绍一下MapReduce的shuffle过程。

5、Hadoop与云计算项目的目标相似，即处理大规模数据的计算。为了支持这种计算，它引入了Hadoop分布式文件系统（HDFS），作为一个稳定且安全的数据容器。HDFS的通信部分主要依赖org.apache.hadoop.ipc提供的RPC服务，用户需要自定义实现数据读写和NameNode/DataNode之间的通信。