新增的Java MapReduce API

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http://book.51cto.com/art/201106/269647.htm

Hadoop的版本0.20.0包含有一个新的 Java MapReduce API，有时也称为"上下文对象"(context object)，旨在使API在今后更容易扩展。新的API 在类型上不兼容先前的API，所以，需要重写以前的应用程序才能使新的API发挥作用。

新增的API 和旧的API 之间，有下面几个明显的区别。

新的API 倾向于使用虚类，而不是接口，因为这更容易扩展。例如，可以无需修改类的实现而在虚类中添加一个方法(即用默认的实现)。在新的API 中， mapper 和reducer现在都是虚类。

新的API 放在org.apache.hadoop.mapreduce 包(和子包)中。之前版本的API 依旧放在org.apache.hadoop.mapred中。

新的API充分使用上下文对象，使用户代码能与MapReduce系统通信。例如，MapContext 基本具备了JobConf、OutputCollector和Reporter的功能。

新的API 同时支持"推"(push)和"拉"(pull)式的迭代。这两类API，均可以将键/值对记录推给mapper，但除此之外，新的API 也允许把记录从map()方法中拉出。对reducer来说是一样的。"拉"式处理数据的好处是可以实现数据的批量处理，而非逐条记录地处理。

新增的API实现了配置的统一。旧API 通过一个特殊的JobConf 对象配置作业，该对象是Hadoop配置对象的一个扩展 (用于配置守护进程，详情请参见第130页的"API配置"小节)。在新的API 中，我们丢弃这种区分，所有作业的配置均通过Configuration 来完成。

新API中作业控制由Job类实现，而非JobClient类，新API中删除了JobClient类。

输出文件的命名方式稍有不同。map的输出文件名为part-m-nnnnn，而reduce的输出为part-r-nnnnn(其中nnnnn表示分块序号，为整数，且从0开始算)。

例2-6 显示了使用新API 重写的MaxTemperature应用。不同之处已加粗显示。

 将旧API写的Mapper和Reducer类转换为新API时，记住将map()和reduce()的签名转换为新形式。如果只是将类的继承修改为对新的Mapper和Reducer类的继承，编译的时候也不会报错或显示警告信息，因为新的Mapper和Reducer类同样也提供了等价的map()和reduce()函数。但是，自己写的mapper或reducer代码是不会被调用的，这会导致难以诊断的错误。

例2-6. 用新上下文对象MapReduce API重写的MaxTemperature应用

public class NewMaxTemperature {  
 
  static class NewMaxTemperatureMapper  
    extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {  
 
    private static final int MISSING = 9999;  
    public void map(LongWritable key, Text value,
Context context  
        throws IOException, InterruptedException {               
 
    String line = value.toString();         
    String year = line.substring(15, 19);         
    int airTemperature;         
    if (line.charAt(87) == ‘+‘) { // parseInt
doesn‘t like leading plus signs          
      airTemperature = Integer.parseInt(line.substring(88, 92));         
    } else {           
      airTemperature = Integer.parseInt(line.substring(87, 92));         
    }         
    String quality = line.substring(92, 93);  
    if (airTemperature != MISSING && quality.matches("[01459]")) {  
      context.write(new Text(year), new IntWritable(airTemperature));         
    }       
  }     
}     
   
  static class NewMaxTemperatureReducer  
    extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {         
    public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,           
        Context context)           
        throws IOException, InterruptedException {               
 
      int maxValue = Integer.MIN_VALUE;         
      for (IntWritable value : values) {           
        maxValue = Math.max(maxValue, value.get());         
      }         
      context.write(key, new IntWritable(maxValue));       
    }     
  }  
 
public static void main(String[] args) throws Exception {       
  if (args.length != 2) {         
    System.err.println("Usage: NewMaxTemperature
<input path> <output path>");     
    System.exit(-1);  
    }           
 
    Job job = new Job();       
    job.setJarByClass(NewMaxTemperature.class);  
 
    FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));  
    FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));           
 
    job.setMapperClass(NewMaxTemperatureMapper.class);       
    job.setReducerClass(NewMaxTemperatureReducer.class);  
    job.setOutputKeyClass(Text.class);  
    job.setOutputValueClass(IntWritable.class);           
 
    System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);     
  }  
}  

新增的Java MapReduce API

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原文地址：http://blog.csdn.net/mrcharles/article/details/50443737