1.MapReduce程序运行的模式简介
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程序运行模式
- 本地模式
- 利用本地的JVM运行，使用本地的IDE进行debug
- 远程模式
- 提交至远程的集群上运行，使用本地的IDE进行debug
- 提交至远程的集群上运行，不使用本地IDE进行debug
- 本地模式
-
数据存放路径
- 远程文件系统（hdfs)
- 本地文件系统（local file system)
2.开发环境简介
- 操作系统：macOS Sierra 10.12.6
- Java版本：1.8.0_131-b11
- Hadoop版本：hadoop-2.7.4
- IDE：IntelliJ IDEA
3.MapReduce程序运行例子
3.1 程序需求
学校里开设了多门课程，有语文（chinese）、数学（math）、英语（english）等。经过了一次年级统考后，每个学生的成绩都被记录在多个文本文件中，文本文件格式如下。
- math.txt
Ben 75
Jack 60
May 85
Tom 91
- english.txt
Jack 72
May 60
Tom 62
Ben 90
- chinese.txt
Ben 79
May 88
Tom 68
Jack 70
现需要根据以上的文本文件，算出每个学生在本次统考中的平均分，并将结果用一个总的文件averageScore.txt进行存储。averageScore.txt的格式如下。
- averageScore.txt
#name #score
Ben 0.0
May 0.0
Tom 0.0
Jack 0.0
3.2 程序设计思路
3.2.1 Mapper的处理逻辑
Mapper每次从文本文件中读取1行内容，即调用1次map方法。Mapper需要把原始数据中一行的内容拆分成学生姓名（student name）和该门课程的分数（score）。按照需求，本程序最终要算出每一个学生的平均分，所以学生姓名应作为一个key，对应的value即为该生的平均分（实际上是不严谨的，因为在实际环境中会出现多个学生重名的现象，若不作特殊处理，key是不允许重复的。最根本的解决方案是采用学号作为key，但为了演示直观，仅采用学生姓名作为key）。
Mapper读完一行的数据后，把{student name，score}这个key-value写入中间结果，准备传送给Reducer作下一步的运算。
3.2.2 Reducer的处理逻辑
Reducer接收到的数据，实际上是一个key与该key对应的value的一个集合（并不仅仅是一个value）。在本需求中，传入reduce方法的参数是学生姓名，以及该生多门课程分数的集合，类似于Ben,[60,70,80,...]。所以Reducer需要将集合中的分数求和，然后求出平均值，最终得到一个{student name, average score}的key-value对。
3.2.3 具体代码设计
- AVGMapper类
用于实现map方法
package mr;
import org.apache.hadoop.io.DoubleWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import java.io.IOException;
/**
* Created by marco on 2017/8/17.
*/
public class AVGMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, DoubleWritable>
{
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException
{
String line = value.toString();
if(line.length() == 0) // 文件格式错误，出现空行
return;
String[] split = line.split(" ");
String stuName = split[0];
String stuScore = split[1];
double score = Double.parseDouble(stuScore); // 转成double类型，方便后续求均值计算
context.write(new Text(stuName), new DoubleWritable(score));
}
}
- AVGReducer类
用于实现reduce方法
package mr;
import org.apache.hadoop.io.DoubleWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import java.io.IOException;
/**
* Created by marco on 2017/8/17.
*/
public class AVGReducer extends Reducer<Text, DoubleWritable, Text, DoubleWritable>
{
@Override
protected void reduce(Text key, Iterable<DoubleWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException
{
double sum = 0;
int length = 0;
for(DoubleWritable value : values)
{
sum += value.get();
length++;
}
double avgScore = sum / (double)length;
context.write(key, new DoubleWritable(avgScore));
}
}
- AVGRunner类
用于关联Mapper与Reducer，并创建MapReduce任务（Job）提交运行。基本代码如下所示。
package mr;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.DoubleWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
/**
* Created by marco on 2017/8/17.
*/
public class AVGRunner
{
static public void main(String[] args) throws Exception
{
// 设置hdfs的handler
Configuration fsConf = new Configuration();
fsConf.set("fs.default.name","hdfs://localhost:9000/");
FileSystem fs = FileSystem.get(fsConf);
// MapReduce的配置参数
Configuration mrConf = new Configuration();
// 新建一个求平均值的Job
Job avgJob = Job.getInstance(mrConf);
avgJob.setJarByClass(AVGRunner.class);
// 设置Mapper类与Reducer类
avgJob.setMapperClass(AVGMapper.class);
avgJob.setReducerClass(AVGReducer.class);
// 设置输入输出的数据结构
avgJob.setMapOutputKeyClass(Text.class);
avgJob.setMapOutputValueClass(DoubleWritable.class);
avgJob.setOutputKeyClass(Text.class);
avgJob.setOutputValueClass(DoubleWritable.class);
// 检查结果输出目录，若已存在则删除输出目录
if(fs.exists(new Path("/avg/output")))
{
fs.delete(new Path("/avg/output"), true);
}
// 设置数据目录以及结果输出目录
FileInputFormat.setInputPaths(avgJob, new Path(""));
FileOutputFormat.setOutputPath(avgJob, new Path(""));
// 提交任务，等待完成
System.exit(avgJob.waitForCompletion(true)?0:1);
}
}
3.3 MapReduce程序运行
若使用本地文件系统的数据文件，且在本地模式运行，无需配置hdfs相关的参数，数据目录以及结果输出目录填写本地路径即可。（确保结果输出文件夹未被创建，否则会报异常）
// 均填写本地文件路径即可
FileInputFormat.setInputPaths(avgJob, new Path(""));
FileOutputFormat.setOutputPath(avgJob, new Path(""));
若使用hdfs上的数据文件，且在本地模式运行，应配置hdfs相关参数，数据目录以及结果输出目录均填写hdfs的路径。（确保结果输出文件夹未被创建，否则会报异常）
// 设置hdfs参数，并用该配置创建一个新的Job
Configuration fsConf = new Configuration();
fsConf.set("fs.default.name","hdfs://localhost:9000/");
Job avgJob = Job.getInstance(fsConf);
// 均填写hdfs路径即可
FileInputFormat.setInputPaths(avgJob, new Path(""));
FileOutputFormat.setOutputPath(avgJob, new Path(""));
3.3.1 本地模式运行
本地模式运行，直接编译执行AVGRunner的main方法即可，程序运行结束后会在自行设置的结果输出目录中生成运行结果。
3.3.2 远程集群运行
首先使用IDE将程序打成一个jar包，本例中命名为hadoop.jar
提交到远程集群上运行分两种情况
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使用本地IDE（IntelliJ IDEA）运行，任务被提交到集群运行，但可使用IDE进行跟踪debug
新建一个MapReduce的配置对象，将已经打包好的jar包传入配置中
// MapReduce的配置参数，远程运行，本地debug Configuration mrConf = new Configuration(); mrConf.set("mapreduce.job.jar","hadoop.jar"); mrConf.set("mapreduce.framework.name","yarn"); //利用以上配置新建一个Job Job avgJob = Job.getInstance(mrConf); avgJob.setJarByClass(AVGRunner.class);
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在终端直接使用hadoop命令将任务提交到集群运行，无法使用IDE进行跟踪debug
直接在终端中输入hadoop命令
hadoop jar $jar包名称 $待执行的类的名称在本例中应输入
hadoop jar avg.jar mr.AVGRunner
####################### 注意⚠️ #######################
在OS X中，使用IntelliJ IDEA打包jar包后，若在终端中直接使用
hadoop jar $jar包名称 $待执行的类的名称提交MapReduce任务，会报出异常，因为OS X系统的文件系统对大小写不敏感（case-insensitive）。经过对此异常的搜索，暂时的解决方案是通过删除jar包中的LICENSE文件，使任务顺利提交。
# 在终端中执行以下命令 zip -d $jar包名称 META-INF/LICENSE zip -d $jar包名称 LICENSE#####################################################
可以看到使用了hadoop命令提交任务后，系统调用了RPC框架和Yarn框架中的一些服务，用于远程运行，而非使用LocalJobSubmitter于本地运行。
并且在MapReduce任务管理页面可看到任务已经完成的历史记录。
4.总结
MapReduce任务可在本地运行，也可提交到集群上运行。
在开发初期，需要编写Demo程序时，可在本地进行开发与测试，将数据文件放置在本地文件系统，直接使用IDE运行主类的main方法，观察运行结果。
上线前调试，可采用远程模式运行，不直接使用hadoop命令提交，而是使用IDE进行提交与debug，这样既可以保证程序运行在远处集群上（生产环境or开发环境），也可以在本地方便跟踪调试。
可上线时，使用hadoop命令直接提交到远程集群，并通过localhost:50070（默认配置）的任务管理页面进行观察。
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