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这篇文章主要介绍“MapReduce执行原理是什么”，在日常操作中，相信很多人在MapReduce执行原理是什么问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”MapReduce执行原理是什么”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！
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MapReduce概述
◆MapReduce是一种分布式计算模型，由Google提出，主要用于搜索领域，解决海量数据的计算问题.
◆MR由两个阶段组成：Map和Reduce，用户只需要实现map()和reduce()两个函数，即可实现分布式计算，非常简单。
◆这两个函数的形参是key、value对，表示函数的输入信息。
MR执行流程
MapReduce执行原理
◆执行步骤：
1. map任务处理
1.1 读取输入文件内容，解析成key、value对。对输入文件的每一行，解析成key、value对。每一个键值对调用一次map函数。
1.2 写自己的逻辑，对输入的key、value处理，转换成新的key、value输出。
1.3 对输出的key、value进行分区。
1.4 对不同分区的数据，按照key进行排序、分组。相同key的value放到一个集合中。
1.5 (可选)分组后的数据进行归约。
2.reduce任务处理
2.1 对多个map任务的输出，按照不同的分区，通过网络copy到不同的reduce节点。
2.2 对多个map任务的输出进行合并、排序。写reduce函数自己的逻辑，对输入的key、value处理，转换成新的key、value输出。
2.3 把reduce的输出保存到文件中。
对文本文件hello 文本内容如下 文件进行Mapreduce
hello you
hello me
代码实现如下
package MapReduce;
import java.net.URI;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
public class WordCountApp {
static final String INPUT_PATH = "hdfs://hadoop:9000/hello";
static final String OUT_PATH = "hdfs://hadoop:9000/out";
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
final FileSystem fileSystem = FileSystem.get(new URI(INPUT_PATH), conf);
final Path outPath = new Path(OUT_PATH);
if(fileSystem.exists(outPath)){
fileSystem.delete(outPath, true);
}
final Job job = new Job(conf , WordCountApp.class.getSimpleName());
//1.1指定读取的文件位于哪里
FileInputFormat.setInputPaths(job, INPUT_PATH);
//指定如何对输入文件进行格式化，把输入文件每一行解析成键值对
//job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
//1.2 指定自定义的map类
job.setMapperClass(MyMapper.class);
//map输出的类型。如果的类型与类型一致，则可以省略
//job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
//job.setMapOutputValueClass(LongWritable.class);
//1.3 分区
//job.setPartitionerClass(HashPartitioner.class);
//有一个reduce任务运行
//job.setNumReduceTasks(1);
//1.4 TODO 排序、分组
//1.5 TODO 规约
//2.2 指定自定义reduce类
job.setReducerClass(MyReducer.class);
//指定reduce的输出类型
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(LongWritable.class);
//2.3 指定写出到哪里
FileOutputFormat.setOutputPath(job, outPath);
//指定输出文件的格式化类
//job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);
//把job提交给JobTracker运行
job.waitForCompletion(true);
}
/**
* KEYIN 即k1 表示行的偏移量
* VALUEIN 即v1 表示行文本内容
* KEYOUT 即k2 表示行中出现的单词
* VALUEOUT 即v2 表示行中出现的单词的次数，固定值1
*/
static class MyMapper extends Mapper{
protected void map(LongWritable k1, Text v1, Context context) throws java.io.IOException ,InterruptedException {
final String[] splited = v1.toString().split(" ");
for (String word : splited) {
context.write(new Text(word), new LongWritable(1));
}
};
}
/**
* KEYIN 即k2 表示行中出现的单词
* VALUEIN 即v2 表示行中出现的单词的次数
* KEYOUT 即k3 表示文本中出现的不同单词
* VALUEOUT 即v3 表示文本中出现的不同单词的总次数
*
*/
static class MyReducer extends Reducer{
protected void reduce(Text k2, java.lang.Iterable v2s, Context ctx) throws java.io.IOException ,InterruptedException {
long times = 0L;
for (LongWritable count : v2s) {
times += count.get();
}
ctx.write(k2, new LongWritable(times));
};
}
} 运行上面程序，编辑hello文件上传至HDFS文件系统中
到此，关于“MapReduce执行原理是什么”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！
