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Hadoop学习笔记(6)
——重新认识Hadoop
之前，我们把hadoop从下载包部署到编写了helloworld，看到了结果。现是得开始稍微更深入地了解hadoop了。
Hadoop包含了两大功能DFS和MapReduce， DFS可以理解为一个分布式文件系统，存储而已，所以这里暂时就不深入研究了，等后面读了其源码后，再来深入分析。 所以这里主要来研究一下MapReduce。
这样，我们先来看一下MapReduce的思想来源：
alert("I‘d like some Spaghetti!");
alert("I‘d like some ChocolateMousse!");
看到这代码，感觉不顺眼，改之：
function SwedishChef(food)
{
alert("I‘d like some " + food + " !");
}
SwedishChef("Spaghetti");
SwedishChef("Chocolate Mousse");
这类用函数取代重复代码的重构方式好处很多，优点很多，就不多说了！
再看这段：
alert("get the lobster");
PutInPot("lobster");
PutInPot("water");
alert("get the chicken");
BoomBoom("chicken");
BoomBoom("coconut");
看起来这段代码好像也有点重复的味道在里面，改之：
function Cook(i1,i2,f)
{
alert("get the " + i1);
f(i1);
f(i2);
}
Cook("lobster","water",PutInPot);
Cook("chicken","coconut",BoomBoom);
OK，这里面把一个函数当成了一个参数传来传去的。而且可以再省略点，把函数定义直接放入到函数调用者的地方：
Cook("lobster","water",
Function(x) { alert("pot " + x); } );
Cook("chicken","coconut",
Function(x) { alert("boom" + x); } );
嘿嘿，方便多了吧，这就是现在比较流程的匿名函数。
一旦你开始意识到可以将匿名函数作为参数，你就会发现有更多的应用了，来看：
var a=[1,2,3];
for(i = 0; I < a.length; i++)
{
a[i] = a[i] * 2;
}
for(i = 0; I < a.length; i++)
{
alert(a[i]);
}
遍历数组元素是一种很觉的操作，那好，既然很常用，我们提取出来写成一个函数得了：
function map(fn,a)
{
for(i = 0; i < a.length; i++)
{
a[i] = fn(a[i]);
}
}
有了这个map函数后，上面的程序我们就可来调用咯：
map(function (x) {return x*2; } , a);
map(alert, a);
除了遍历，一般我们还会有一些常用的语句，如：
function sum(a)
{
var s = 0;
for( i = 0; i < a.length ;i ++)
s += a[i];
return s;
}
function join(a)
{
var s = "";
for( i = 0; i < a.length ;i ++)
s += a[i];
return s;
}
alert(sum([1,2,3]);
alert(join(["a","b","c"]);
似乎sum和join这两个函数看起来很象，能否再抽象呢：
function reduce(fn, a, init)
{
var s = init;
for (i= 0;i < a.length; i++)
s = fn(s, a[i]);
return s;
}
function sum(a)
{
return reduce( function(a,b){return a+b;}, a, 0);
}
Function join(a)
{
return reduce( function(a,b){return a+b;}, a, "");
}
OK，这个函数都提取好了，那么，一个这么微小的函数，只能对数组中的元素进行遍历，到底能给你带来多大好处呢？
让我们回头再来看map函数，当你需要对数组中每一个元素为依次进行处理时，那么实际情况很可能是，到底按照哪一种次序进行遍历是无关紧要的，你可以从头至尾，也可以从尾到头遍历，都会得到相同的结果。事实上，如果你有两个CPU可以用，也许你可以写一些代码，使得每个CPU来处理一半的元素，于是一瞬间这个map函数的运行速度就快了一倍。
进一步设想，你有几十万台服务器，分布在世界各地的机房中，然后你有一个超级庞大的数组，比如互联网的N多个网页信息，于是你让这些服务器来运行你的map函数，要快N多吧，每台机器实际上只处理很小的一部份运算。
OK，运算提高了不少，有了这个，你就敢去想互联网的搜索是怎么来的了。但是机器好像也是有极限的，不可能有这么多资源让你无限量的扩展，那咋办，没关系，你可以找一个超级天才，让他写出能够在全世界庞大的服务器阵列上分布式运行的map函数和reduce函数。
简单的函数提出来了，加上函数指定的涉入，那这个高效的函数，可以让我们在各个地方去用，然后让我们不同的程序都能在阵列上运行，甚至可以不用告诉这位天才你真正在实现啥功能，只要让他做出这个map函数来。
这是函数式编程里的理念，如是不知道的函数式编程自然也就想不出mapReduce，正是这种算法使得Google的可扩展性达到如此巨大的规模。其中术语Map(映射)和Reduce(化简)分别来自Lisp语言和函数式编程。
再来看看Hadoop中的mapRecude。
Hadoop就是由天才想出来的，能够在N多庞大服务器群上运行你的map和reduce函数的框架。有了这个平台，我们须要做的，仅仅要我们实现传入的map和reduce中的处理函数而已。
MapReudue采用"分而治之"的思想，把对大规模数据集的操作，分发给一个主节点管理下的各分节点共同完成，然后通过整合各分节点中间结果，得到最终的结果。简单地说，MapRedue就是"任务的分解与结果的汇总"。上述处理过程被高度的抽象为两个函数：mapper和reducer，mapper负责把任务分解成多个任务，reducer负责把分解后多任务处理的结果汇总起来。至于在并行编程中的其他种种复杂问题，如分式。。。。 工作调度、负载均衡、容错处理、网络通讯等，均由MapReduce框架负责处理。
在Mapper阶段，框架将任务的输入数据分割成固定大小的片段（split），随后将每个split进一步分解成一批键值对<K1,V1>。Hadoop为每一个split创建一个Map任务用于执行用户自定义的map函数，并将对应的split中的<K1,V1>对作为输入，得到计算的中间结果<K2,V2>。接着将中间结果按照K2进行排序，并将key值相同的value放在一起形成一个新的列表，开成<K2,list(V2)>元组。最后再根据key值的范围将这些元组进行分组，对应不同的Reduce任务。
在Reducre阶段，Reducer把从不同Mapper接收来的数据整合在一起并进行排序，然后调用用户自定义的reduce函数，对输入的<K2,list(V2)>对进行相应的处理，得到健值对<K3,V3>并输出到HD
框架为每个split创建一个Mapper，那么谁来确定Reducers的数量呢？ 是配置文件，在mapred-site.xml中，有配置Reducers的数量，默认是1。一般要设置多少为宜呢？等后面更深入了再找答案吧。
看看Hello World程序
看了前面的概念有点抽象，所以我们还是来看点实际的,看看我们之前写的helloword程序。
我们第一个helloworld程序是WordCount，——单词计数程序。这个程序的输入输出如下：
这是一个怎样的过程呢？我们一步步分解，WordCount程序经过了以下过程：
为了好解释，我们将输入数据中各增加了一行 bye world 和bye hadoop
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 {
System.out.println("key=" +key.toString());
System.out.println("Value=" + value.toString());
StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
while (itr.hasMoreTokens()) {
word.set(itr.nextToken());
context.write(word, one);
}
}
}
这段代码中，为了方便调试，每调用我们的map函数，都会输入key和value值。所以在执行结果中，我们可以看到程序的确有2次输入，与上面的值一至。StringTokenizer是一个单词切词的类，将字符串中的单词一个个切出来，然后while循环，往context中输出key-value，分为为切出来的单词,value为固定值1。
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);
}}
这段代码将收到的key和values值，将values进行累加，然后key不变输出到key-value里面，最终得到结果：
好了，这个Hello World就程序整个过程就这样。写了map和recude类，如何让它关联执行呢？ 所以回到示例程序的main函数：
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
System.out.println("url:" + conf.get("fs.default.name"));
String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();
if (otherArgs.length != 2) {
System.err.println("Usage: wordcount <in> <out>");
System.exit(2);
}
Job job = new Job(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(otherArgs[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}
这里，我们定义了一个Job类，然后把TokenizerMapper和IntSumReducer类指派给job，然后一切就交给job. waitForCompletion去执行，并等待其完成结果了。
OK了， 这个Hello World也总算是读懂了，不过。。。 还是有好多疑问，中间那么多过程，能不有个性化呢？如：输入能不能从数据库？输出能不能到Excel？等等，好了，后面再来分析吧。
本文参考：
《软件随想录》Joel Spolsky著
《实践Hadoop》刘鹏著
Hadoop学习笔记(6) ——重新认识Hadoop,布布扣,bubuko.com
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原文地址：http://www.cnblogs.com/zjfstudio/p/3877094.html
