Hadoop-MapReduce

1. MapReduce 概述

1.1 MapReduce 定义

MapReduce 是一个分布式运算程序的编程框架，是用户开发“基于 Hadoop 的数据分析应用”的核心框架。

MapReduce 核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序，并发运行在一个 Hadoop 集群上。

1.2 MapReduce 优缺点

1.2.1 优点

  1. MapReduce 易于编程
    它简单的实现一些接口，就可以完成一个分布式程序，这个分布式程序可以分布到大量廉价的 PC 机器上运行。也就是说你写一个分布式程序，跟写一个简单的串行程序是一模一样的。就是因为这个特点使得 MapReduce 编程变得非常流行。
  2. 良好的扩展性
    当你的计算资源不能得到满足的时候，你可以通过简单的增加机器来扩展它的计算能力。
  3. 高容错性
    MapReduce 设计的初衷就是使程序能够部署在廉价的 PC 机器上，这就要求它具有很高的容错性。比如其中一台机器挂了，它可以把上面的计算任务转移到另外一个节点上运行，不至于这个任务运行失败，而且这个过程不需要人工参与，而完全是由Hadoop内部完成的。
  4. 适合 PB 级以上海量数据的离线处理
    可以实现上千台服务器集群并发工作，提供数据处理能力。

1.2.2 缺点

  1. 不擅长实时计算
    MapReduce 无法像 MySQL 一样，在毫秒或者秒级内返回结果。
  2. 不擅长流式计算
    流式计算的输入数据是动态的，而 MapReduce 的输入数据集是静态的，不能动态变化。
    这是因为 MapReduce 自身的设计特点决定了数据源必须是静态的。
  3. 不擅长 DAG（有向无环图）计算
    多个应用程序存在依赖关系，后一个应用程序的输入为前一个的输出。在这种情况下，MapReduce 并不是不能做，而是使用后，每个 MapReduce 作业的输出结果都会写入到磁盘，会造成大量的磁盘 IO，导致性能非常的低下。

1.3 MapReduce 核心思想

  1. 分布式的运算程序往往需要分成至少 2 个阶段。

  2. 第一个阶段的 MapTask 并发实例，完全并行运行，互不相干。

  3. 第二个阶段的 ReduceTask 并发实例互不相干，但是他们的数据依赖于上一个阶段的所有 MapTask 并发实例的输出。

  4. MapReduce 编程模型只能包含一个 Map 阶段和一个 Reduce 阶段，如果用户的业务逻辑非常复杂，那就只能多个 MapReduce 程序，串行运行。
    总结：分析 WordCount 数据流走向深入理解 MapReduce 核心思想。

Hadoop-MapReduce - 图1

1.4 MapReduce 进程

一个完整的 MapReduce 程序在分布式运行时有三类实例进程：

  1. MrAppMaster：负责整个程序的过程调度及状态协调。
  2. MapTask：负责 Map 阶段的整个数据处理流程。
  3. ReduceTask：负责 Reduce 阶段的整个数据处理流程。

1.5 官方 WordCount 源码

采用反编译工具反编译源码，发现 WordCount 案例有 Map 类、Reduce 类和驱动类。且数据的类型是 Hadoop 自身封装的序列化类型。

1.6 常用数据序列化类型

Java 类型 Hadoop Writable 类型
Boolean BooleanWritable
Byte ByteWritable
Int IntWritable
Float FloatWritable
Long LongWritable
Double DoubleWritable
String Text
Map MapWritable
Array ArrayWritable
Null NullWritable

1.7 MapReduce 编程规范

用户编写的程序分成三个部分：Mapper、Reducer 和 Driver。

1.7.1 Mapper阶段

  1. 用户自定义的Mapper要继承自己的父类
  2. Mapper的输入数据是KV对的形式（KV的类型可自定义）
  3. Mapper中的业务逻辑写在map()方法中
  4. Mapper的输出数据是KV对的形式（KV的类型可自定义）
  5. map()方法（MapTask进程）对每一个调用一次

1.7.2 Reducer阶段

  1. 用户自定义的Reducer要继承自己的父类
  2. Reducer的输入数据类型对应Mapper的输出数据类型，也是KV
  3. Reducer的业务逻辑写在reduce()方法中
  4. ReduceTask进程对每一组相同k的组调用一次reduce()方法

2. Hadoop 序列化

2.1 序列化概述

  1. 什么是序列化
    序列化就是把内存中的对象，转换成字节序列（或其他数据传输协议）以便于存储到磁盘（持久化）和网络传输。
    反序列化就是将收到字节序列（或其他数据传输协议）或者是磁盘的持久化数据，转换成内存中的对象。

  2. 为什么要序列化
    一般来说，“活的”对象只生存在内存里，关机断电就没有了。而且“活的”对象只能由本地的进程使用，不能被发送到网络上的另外一台计算机。 然而序列化可以存储“活的”对象，可以将“活的”对象发送到远程计算机。

  3. 为什么不用 Java 的序列化
    Java 的序列化是一个重量级序列化框架（Serializable），一个对象被序列化后，会附带很多额外的信息（各种校验信息， Header，继承体系等），不便于在网络中高效传输。所以，Hadoop 自己开发了一套序列化机制（Writable）。

  4. Hadoop 序列化特点：
    （1）紧凑 ： 高效使用存储空间。
    （2）快速： 读写数据的额外开销小。
    （3）互操作： 支持多语言的交互

2.2 自定义 bean 对象实现序列化接口（Writable）

在企业开发中往往常用的基本序列化类型不能满足所有需求， 比如在 Hadoop 框架内部
传递一个 bean 对象， 那么该对象就需要实现序列化接口。
具体实现 bean 对象序列化步骤如下 7 步。

  1. 必须实现 Writable 接口

  2. 反序列化时，需要反射调用空参构造函数，所以必须有空参构造

    1. public FlowBean() {
    2.  super();
    3. }
  1. 重写序列化方法
    1. @Override
    2. public void write(DataOutput out) throws IOException {
    3.  out.writeLong(upFlow);
    4.  out.writeLong(downFlow);
    5.  out.writeLong(sumFlow);
    6. }
  1. 重写反序列化方法
    1. @Override
    2. public void readFields(DataInput in) throws IOException {
    3.  upFlow = in.readLong();
    4.  downFlow = in.readLong();
    5.  sumFlow = in.readLong();
    6. }

  1. 注意反序列化的顺序和序列化的顺序完全一致

  2. 要想把结果显示在文件中，需要重写 toString()，可用”\t”分开，方便后续用。

  3. 如果需要将自定义的 bean 放在 key 中传输，则还需要实现 Comparable 接口，因为MapReduce 框中的 Shuffle 过程要求对 key 必须能排序。 详见后面排序案例。

    1. @Override
    2. public int compareTo(FlowBean o) {
    3.  // 倒序排列，从大到小
    4.  return this.sumFlow > o.getSumFlow() ? -1 : 1;
    5. }

3. MapReduce 框架原理

3.1 InputFormat 数据输入

3.1.1 切片与 MapTask 并行度决定机制

MapTask 并行度决定机制
数据块： Block 是 HDFS 物理上把数据分成一块一块。 数据块是 HDFS 存储数据单位。
数据切片： 数据切片只是在逻辑上对输入进行分片， 并不会在磁盘上将其切分成片进行存储。数据切片是 MapReduce 程序计算输入数据的单位，一个切片会对应启动一个 MapTask

  1. 一个Job的Map阶段并行度由客户端在提交Job时的切片数决定
  2. 每一个Split切片分配一个MapTask并行实例处理
  3. 默认情况下，切片大小=BlockSize
  4. 切片时不考虑数据集整体，而是逐个针对每一个文件单独切片

3.1.2 Job 提交流程源码和切片源码详解

Job 提交流程源码详解

  1. waitForCompletion()
  2. submit();
  3. // 1 建立连接
  4.     connect();
  5. // 1）创建提交 Job 的代理
  6.         new Cluster(getConfiguration());
  7. // （1）判断是本地运行环境还是 yarn 集群运行环境
  8.             initialize(jobTrackAddr, conf);
  9. // 2 提交 job
  10.     submitter.submitJobInternal(Job.this, cluster)
  11.     // 1）创建给集群提交数据的 Stag 路径
  12.     Path jobStagingArea = JobSubmissionFiles.getStagingDir(cluster, conf);
  13.     // 2）获取 jobid ，并创建 Job 路径
  14.     JobID jobId = submitClient.getNewJobID();
  15.     // 3）拷贝 jar 包到集群
  16.     copyAndConfigureFiles(job, submitJobDir);
  17.     rUploader.uploadFiles(job, jobSubmitDir);
  18.     // 4）计算切片，生成切片规划文件
  19.     writeSplits(job, submitJobDir);
  20.         maps = writeNewSplits(job, jobSubmitDir);
  21.         input.getSplits(job);
  22.     // 5）向 Stag 路径写 XML 配置文件
  23.     writeConf(conf, submitJobFile);
  24.     conf.writeXml(out);
  25.     // 6）提交 Job,返回提交状态
  26.     status = submitClient.submitJob(jobId, submitJobDir.toString(),job.getCredentials());

Hadoop-MapReduce - 图2

FileInputFormat 切片源码解析（input.getSplits(job)）

  1. 程序先找到你数据存储的目录。

  2. 开始遍历处理（规划切片）目录下的每一个文件

  3. 遍历第一个文件ss.txt
    a）获取文件大小fs.sizeOf(ss.txt)
    b）计算切片大小
    computeSplitSize(Math.max(minSize,Math.min(maxSize,blocksize)))=blocksize=128M
    c）默认情况下，切片大小=blocksize
    d）开始切，形成第1个切片：ss.txt—0:128M 第2个切片ss.txt—128:256M 第3个切片ss.txt—256M:300M
    （每次切片时，都要判断切完剩下的部分是否大于块的1.1倍(这个具体参数在SPLIT_SLOP这个设定值里面)，不大于1.1倍就划分一块切片）
    e）将切片信息写到一个切片规划文件中
    f）整个切片的核心过程在getSplit()方法中完成
    g）InputSplit只记录了切片的元数据信息，比如起始位置、长度以及所在的节点列表等。
    （4）提交切片规划文件到YARN上，YARN上的MrAppMaster就可以根据切片规划文件计算开启MapTask个数。

3.1.3 FileInputFormat 切片机制

  1. 切片机制
    （1）简单地按照文件的内容长度进行切片
    （2）切片大小，默认等于Block大小
    （3）切片时不考虑数据集整体，而是逐个针对每一个文件单独切片

  2. FileInputFormat切片大小的参数配置
    （1）源码中计算切片大小的公式
    Math.max(minSize, Math.min(maxSize, blockSize)); mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize=1 默认值为1 mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize= Long.MAXValue 默认值Long.MAXValue 因此，默认情况下，切片大小=blocksize。
    （2）切片大小设置
    maxsize（切片最大值）：参数如果调得比blockSize小，则会让切片变小，而且就等于配置的这个参数的值。
    minsize（切片最小值）：参数调的比blockSize大，则可以让切片变得比blockSize还大。
    （3）获取切片信息API
    // 获取切片的文件名称
    String name = inputSplit.getPath().getName();
    // 根据文件类型获取切片信息
    FileSplit inputSplit = (FileSplit) context.getInputSplit();

3.1.4 TextInputFormat

  1. 思考： 在运行 MapReduce 程序时，输入的文件格式包括：基于行的日志文件、二进制<br />

格式文件、数据库表等。那么，针对不同的数据类型， MapReduce 是如何读取这些数据的呢？

  1. FileInputFormat 实现类
    FileInputFormat 常见的接口实现类包括： TextInputFormat、 KeyValueTextInputFormat、
    NLineInputFormat、 CombineTextInputFormat 和自定义 InputFormat 等。

  2. TextInputFormat
    TextInputFormat 是默认的 FileInputFormat 实现类。按行读取每条记录。 键是存储该行在整个文件中的起始字节偏移量， LongWritable 类型。值是这行的内容，不包括任何行终止
    符（换行符和回车符）， Text 类型。
    以下是一个示例，比如，一个分片包含了如下 4 条文本记录。
    Rich learning form
    Intelligent learning engine
    Learning more convenient
    From the real demand for more close to the enterprise
    每条记录表示为以下键/值对：
    (0,Rich learning form)
    (20,Intelligent learning engine)
    (49,Learning more convenient)
    (74,From the real demand for more close to the enterprise)

3.1.5 CombineTextInputFormat 切片机制

框架默认的 TextInputFormat 切片机制是对任务按文件规划切片， 不管文件多小， 都会是一个单独的切片， 都会交给一个 MapTask， 这样如果有大量小文件， 就会产生大量的MapTask， 处理效率极其低下。
1） 应用场景：
CombineTextInputFormat 用于小文件过多的场景， 它可以将多个小文件从逻辑上规划到一个切片中， 这样， 多个小文件就可以交给一个 MapTask 处理。
2） 虚拟存储切片最大值设置

  1. CombineTextInputFormat.setMaxInputSplitSize(job, 4194304);// 4m
  1.     注意： 虚拟存储切片最大值设置最好根据实际的小文件大小情况来设置具体的值。<br />
  2. 3） 切片机制<br />
  3.     生成切片过程包括： 虚拟存储过程和切片过程二部分。

Hadoop-MapReduce - 图3

3.3 Shuffle 机制

3.3.1 Shuffle 机制

Hadoop-MapReduce - 图4

3.3.2 Partition 分区

  1. 问题引出

    要求将统计结果按照条件输出到不同文件中（分区）。 比如：将统计结果按照手机归属地不同省份输出到不同文件中（分区）

  2. 默认Partitioner分区
    默认分区是根据key的hashCode对ReduceTasks个数取模得到的。 用户没法控制哪个key存储到哪个分区。

    1. public class HashPartitioner<K, V> extends Partitioner<K, V> {
    2.  public int getPartition(K key, V value, int numReduceTasks) {
    3.      return (key.hashCode() & Integer.MAX_VALUE) % numReduceTasks;
    4.  }
    5. }
  1. 自定义Partitioner步骤
    （1）自定义类继承Partitioner，重写getPartition()方法
    1. public class CustomPartitioner extends Partitioner<Text, FlowBean> {
    2.  @Override
    3.  public int getPartition(Text key, FlowBean value, int numPartitions) { 
    4.      // 控制分区代码逻辑 
    5.      … …
    6.          return partition;
    7.  }
    8. }


（2）在Job驱动中，设置自定义Partitioner

  1. job.setPartitionerClass(CustomPartitioner.class);


（3）自定义Partition后，要根据自定义Partitioner的逻辑设置相应数量的ReduceTask

  1. job.setNumReduceTasks(5);
  1. 分区总结
    （1）如果 ReduceTask的数量 > getPartition的结果数 ，则会多产生几个空的输出文件part-r-000xx；
    （2）如果 1 < ReduceTask的数量 < getPartition的结果数 ，则有一部分分区数据无处安放，会Exception；
    （3）如果 ReduceTask的数量 = 1 ，则不管MapTask端输出多少个分区文件，最终结果都交给这一个 ReduceTask，最终也就只会产生一个结果文件part-r-00000；
    （4）分区号必须从零开始，逐一累加。

3.3.4 WritableComparable 排序

3.3.4.1 排序概述

排序是MapReduce框架中最重要的操作之一。

MapTask和ReduceTask均会对数据按照key进行排序。该操作属于 Hadoop的默认行为。任何应用程序中的数据均会被排序，而不管逻辑上是否需要。

默认排序是按照字典顺序排序，且实现该排序的方法是快速排序。

对于MapTask，它会将处理的结果暂时放到环形缓冲区中，当环形缓冲区使用率达到一定阈值后，再对缓冲区中的数据进行一次快速排序，并将这些有序数据溢写到磁盘上，而当数据处理完毕后，它会对磁盘上所有文件进行归并排序。

对于ReduceTask，它从每个MapTask上远程拷贝相应的数据文件，如果文件大小超过一定阈值，则溢写磁盘上，否则存储在内存中。如果磁盘上文件数目达到一定阈值，则进行一次归并排序以生成一个更大文件；如果内存中文件大小或者数目超过一定阈值，则进行一次合并后将数据溢写到磁盘上。当所有数据拷贝完毕后，ReduceTask统一对内存和磁盘上的所有数据进行一次归并排序。

3.3.4.2 排序分类

  1. 部分排序 （最常用）
    MapReduce根据输入记录的键对数据集排序。保证输出的每个文件内部有序。

  2. 全排序
    最终输出结果只有一个文件，且文件内部有序。实现方式是只设置一个ReduceTask。但该方法在 处理大型文件时效率极低，因为一台机器处理所有文件，完全丧失了MapReduce所提供的并行架构。

  3. 辅助排序：（GroupingComparator分组，了解）
    在Reduce端对key进行分组。应用于：在接收的key为bean对象时，想让一个或几个字段相同（全部字段比较不相同）的key进入到同一个reduce方法时，可以采用分组排序。

  4. 二次排序
    在自定义排序过程中，如果compareTo中的判断条件为两个即为二次排序.

自定义排序 WritableComparable 原理分析

bean 对象做为 key 传输，需要实现 WritableComparable 接口重写 compareTo 方法，就可
以实现排序。

  1. @Override 
  2. public int compareTo(FlowBean bean) { 
  3.     int result;     
  4.     // 按照总流量大小，倒序排列  
  5.     if (this.sumFlow > bean.getSumFlow()) {  
  6.         result = -1; 
  7.     }else if (this.sumFlow < bean.getSumFlow()) {  
  8.         result = 1; 
  9.     }else {   
  10.         result = 0; 
  11.     } return result; 
  12. }

3.3.5 Combiner 合并

  1. Combiner是MR程序中Mapper和Reducer之外的一种组件。

  2. Combiner组件的父类就是Reducer。

  3. Combiner和Reducer的区别在于运行的位置

    • Combiner是在每一个MapTask所在的节点运行;
    • Reducer是接收全局所有Mapper的输出结果；

  4. Combiner的意义就是对每一个MapTask的输出进行局部汇总，以减小网络传输量。

  5. Combiner能够应用的前提是不能影响最终的业务逻辑，而且，Combiner的输出kv应该跟Reducer的输入kv类型要对应起来。
    例：Mapper 3 5 7 ->(3+5+7)/3=5 2 6 ->(2+6)/2=4
    Reducer (3+5+7+2+6)/5=23/5 不等于 (5+4)/2=9/2

  6. 自定义 Combiner 实现步骤
    自定义一个 Combiner 继承 Reducer，重写 Reduce 方法

  1. public class WordCountCombiner extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> { 
  2.     private IntWritable outV = new IntWritable(); 
  4.     @Override   
  5.     protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throwsIOException, InterruptedException { 
  6.         int sum = 0;    
  7.         for (IntWritable value : values) {     
  8.             sum += value.get();      
  9.         }             
  10.         outV.set(sum);         
  11.         context.write(key,outV);   
  12.     } 
  13. }
  1. 在 Job 驱动类中设置：
  1. job.setCombinerClass(WordCountCombiner.class);

3.4 OutputFormat 数据输出

3.4.1 OutputFormat 接口实现类

  1. OutputFormat 实现类

Hadoop-MapReduce - 图5

  1. 默认输出格式 TextOutputFormat

  2. 自定义 OutputFormat
    3.1 应用场景：
    例如：输出数据到MySQL/HBase/Elasticsearch等存储框架中。
    3.2 自定义OutputFormat步骤

    • 自定义一个类继承FileOutputFormat。
    • 改写RecordWriter，具体改写输出数据的方法write()。

3.5 MapReduce 内核源码解析

3.5.1 MapTask 工作机制 （重点）

Hadoop-MapReduce - 图6

  1. Read 阶段：
    MapTask 通过 InputFormat 获得的 RecordReader，从输入 InputSplit 中解析出一个个 key/value。

  2. Map 阶段：
    该节点主要是将解析出的 key/value 交给用户编写 map()函数处理，并产生一系列新的 key/value。

  3. Collect 收集阶段：
    在用户编写 map()函数中，当数据处理完成后，一般会调用OutputCollector.collect()输出结果。在该函数内部，它会将生成的 key/value 分区（调用Partitioner），并写入一个环形内存缓冲区中。

  4. Spill 阶段：
    即“溢写”，当环形缓冲区满后，MapReduce 会将数据写到本地磁盘上，生成一个临时文件。需要注意的是，将数据写入本地磁盘之前，先要对数据进行一次本地排序，并在必要时对数据进行合并、压缩等操作。
    溢写阶段详情：
    步骤 1：利用快速排序算法对缓存区内的数据进行排序，排序方式是，先按照分区编号Partition 进行排序，然后按照 key 进行排序。这样，经过排序后，数据以分区为单位聚集在一起，且同一分区内所有数据按照 key 有序。
    步骤 2：按照分区编号由小到大依次将每个分区中的数据写入任务工作目录下的临时文件 output/spillN.out（N 表示当前溢写次数）中。如果用户设置了 Combiner，则写入文件之前，对每个分区中的数据进行一次聚集操作。
    步骤 3：将分区数据的元信息写到内存索引数据结构 SpillRecord 中，其中每个分区的元信息包括在临时文件中的偏移量、压缩前数据大小和压缩后数据大小。如果当前内存索引大小超过 1MB，则将内存索引写到文件 output/spillN.out.index 中。

  5. Merge 阶段：
    当所有数据处理完成后，MapTask 对所有临时文件进行一次合并，以确保最终只会生成一个数据文件。
    当所有数据处理完后，MapTask 会将所有临时文件合并成一个大文件，并保存到文件output/file.out 中，同时生成相应的索引文件 output/file.out.index。
    在进行文件合并过程中，MapTask 以分区为单位进行合并。对于某个分区，它将采用多轮递归合并的方式。每轮合并 mapreduce.task.io.sort.factor（默认 10）个文件，并将产生的文件重新加入待合并列表中，对文件排序后，重复以上过程，直到最终得到一个大文件。
    让每个 MapTask 最终只生成一个数据文件，可避免同时打开大量文件和同时读取大量小文件产生的随机读取带来的开销。

3.5.2 ReduceTask 工作机制 （重点）

Hadoop-MapReduce - 图7

  1. Copy 阶段：ReduceTask 从各个 MapTask 上远程拷贝一片数据，并针对某一片数据，如果其大小超过一定阈值，则写到磁盘上，否则直接放到内存中。
  2. Sort 阶段：在远程拷贝数据的同时，ReduceTask 启动了两个后台线程对内存和磁盘上的文件进行合并，以防止内存使用过多或磁盘上文件过多。按照 MapReduce 语义，用户编写 reduce()函数输入数据是按 key 进行聚集的一组数据。为了将 key 相同的数据聚在一起，Hadoop 采用了基于排序的策略。由于各个 MapTask 已经实现对自己的处理结果进行了局部排序，因此，ReduceTask 只需对所有数据进行一次归并排序即可。
  3. Reduce 阶段：reduce()函数将计算结果写到 HDFS 上。

3.5.3 ReduceTask 并行度决定机制

回顾：MapTask 并行度由切片个数决定，切片个数由输入文件和切片规则决定。

  1. 设置 ReduceTask 并行度（个数）
    ReduceTask 的并行度同样影响整个 Job 的执行并发度和执行效率，但与 MapTask 的并
    发数由切片数决定不同，ReduceTask 数量的决定是可以直接手动设置：

  2. 实验：测试 ReduceTask 多少合适

MapTask =16
ReduceTask 1 5 10 15 16 20 25 30 45 60
总时间 892 146 110 92 88 100 128 101 145 104
  1. 注意事项
    （1）ReduceTask=0，表示没有Reduce阶段，输出文件个数和Map个数一致。
    （2）ReduceTask默认值就是1，所以输出文件个数为一个。
    （3）如果数据分布不均匀，就有可能在Reduce阶段产生数据倾斜
    （4）ReduceTask数量并不是任意设置，还要考虑业务逻辑需求，有些情况下，需要计算全局汇总结果，就只能有1个ReduceTask。
    （5）具体多少个ReduceTask，需要根据集群性能而定。
    （6）如果分区数不是1，但是ReduceTask为1，是否执行分区过程。 答案是：不执行分区过程。 因为在MapTask的源码中，执行分区的前提是先判断ReduceNum个数是否大于1。 不大于1肯定不执行。

3.6 Join 应用

3.6.1 Reduce Join

Map 端的主要工作：为来自不同表或文件的 key/value 对， 打标签以区别不同来源的记录。然后用连接字段作为 key，其余部分和新加的标志作为 value，最后进行输出。

Reduce 端的主要工作：在 Reduce 端以连接字段作为 key 的分组已经完成，我们只需要在每一个分组当中将那些来源于不同文件的记录（在 Map 阶段已经打标志） 分开，最后进行合并就 ok 了。

总结

缺点：这种方式中，合并的操作是在 Reduce 阶段完成， Reduce 端的处理压力太大， Map节点的运算负载则很低，资源利用率不高，且在 Reduce 阶段极易产生数据倾斜。

解决方案： Map 端实现数据合并。

3.6.2 Map Join

  1. 使用场景
    Map Join 适用于一张表十分小、一张表很大的场景。
  2. 优点
    思考： 在 Reduce 端处理过多的表， 非常容易产生数据倾斜。 怎么办？
    在 Map 端缓存多张表，提前处理业务逻辑，这样增加 Map 端业务，减少 Reduce 端数据的压力，尽可能的减少数据倾斜。
  3. 具体办法：采用 DistributedCache
    （1）在 Mapper 的 setup 阶段，将文件读取到缓存集合中。
    （2）在 Driver 驱动类中加载缓存。
    //缓存普通文件到 Task 运行节点。
    job.addCacheFile(new URI(“file:///e:/cache/pd.txt”));
    //如果是集群运行,需要设置 HDFS 路径
    job.addCacheFile(new URI(“hdfs://hadoop102:8020/cache/pd.txt”));

3.7 MapReduce 开发总结

  1. 输入数据接口： InputFormat
    （1） 默认使用的实现类是： TextInputFormat
    （2） TextInputFormat 的功能逻辑是：一次读一行文本，然后将该行的起始偏移量作为key，行内容作为 value 返回。
    （3）CombineTextInputFormat 可以把多个小文件合并成一个切片处理，提高处理效率。

  2. 逻辑处理接口： Mapper
    用户根据业务需求实现其中三个方法：

setup()初始化； map()用户的业务逻辑； clearup() 关闭资源；

  1. Partitioner 分区
    （1）有默认实现 HashPartitioner，逻辑是根据 key 的哈希值和 numReduces 的余数来返回一个分区号；
  1.  key.hashCode()&Integer.MAXVALUE % numReduces

（2）如果业务上有特别的需求，可以自定义分区。

  1. Comparable 排序
    （1）当我们用自定义的对象作为 key 来输出时，就必须要实现 WritableComparable 接口，重写其中的compareTo()方法。
    （2） 部分排序：对最终输出的每一个文件进行内部排序。
    （3）全排序：对所有数据进行排序，通常只有一个 Reduce。
    （4）二次排序：排序的条件有两个。

  2. Combiner 合并
    Combiner 合并可以提高程序执行效率，减少 IO 传输。但是使用时必须不能影响原有的业务处理结果。

  3. 逻辑处理接口： Reducer

用户根据业务需求实现其中三个方法：

reduce() setup() cleanup ()

  1. 输出数据接口： OutputFormat
    （1）默认实现类是 TextOutputFormat，功能逻辑是：将每一个 KV 对，向目标文本文件输出一行。
    （2）用户还可以自定义 OutputFormat

4. Hadoop 数据压缩

4.1 概述

  1. 压缩的好处和坏处
  • 压缩的优点：以减少磁盘 IO、减少磁盘存储空间。
  • 压缩的缺点：增加 CPU 开销。

  1. 压缩原则

    1. 运算密集型的 Job，少用压缩
    2. IO 密集型的 Job，多用压缩

4.2 MR 支持的压缩编码

  1. 压缩算法对比介绍 | 压缩格式 | Hadoop 自带？ | 算法 | 文件扩展 名 | 是否可 切片 | 换成压缩格式后，原来的 程序是否需要修改 | | —- | —- | —- | —- | —- | —- | | DEFLATE | 是，直接使用 | DEFLATE | .deflate | 否 | 和文本处理一样，不需要修改 | | Gzip | 是，直接使用 | DEFLATE | .gz | 否 | 和文本处理一样，不需要修改 | | bzip2 | 是，直接使用 | bzip2 | .bz2 | 是 | 和文本处理一样，不需要修改 | | LZO | 否，需要安装 | LZO | .lzo | 是 | 需要建索引，还需要指定输入格式 | | ppy | 是，直接使用 | Snappy | .snappy | 否 | 和文本处理一样，不需要修改 |
  1. 压缩性能的比较 | 压缩算法 | 原始文件大小 | 压缩文件大小 | 压缩速度 | 解压速度 | | —- | —- | —- | —- | —- | | gzip | 8.3GB | 1.8GB | 17.5MB/s | 58MB/s | | bzip2 | 8.3GB | 1.1GB | 2.4MB/s | 9.5MB/s | | LZO | 8.3GB | 2.9GB | 49.3MB/s | 74.6MB/s |

4.3 压缩方式选择

压缩方式选择时重点考虑： 压缩/解压缩速度、压缩率（压缩后存储大小）、压缩后是否可以支持切片。

4.3.1 Gzip 压缩

  • 优点：压缩率比较高；
  • 缺点：不支持 Split； 压缩/解压速度一般；

4.3.2 Bzip2 压缩

  • 优点：压缩率高； 支持 Split；
  • 缺点：压缩/解压速度慢。

4.3.3 Lzo 压缩

  • 优点：压缩/解压速度比较快；支持 Split；
  • 缺点： 压缩率一般； 想支持切片需要额外创建索引。

4.3.4 Snappy 压缩

  • 优点：压缩和解压缩速度快；
  • 缺点：不支持 Split；压缩率一般；

4.3.5 压缩位置选择

压缩可以在 MapReduce 作用的任意阶段启用