【源码导航之家】【owncloud源码 汉化】【盗软件源码】hadoop mapreduce源码

时间:2024-11-28 19:58:46 编辑:代挂源码2018 来源:微淘金源码

1.如何使用Python为Hadoop编写一个简单的MapReduce程序
2.mapreduce和hadoop的关系
3.hadoop的核心配置文件有哪些
4.Idea 开发Mapreduce遇到的问题,代码不能自动实现方法!搞了很久没搞出来,哪位大牛知道这个?
5.如何在Hadoop上编写MapReduce程序
6.Hadoop开源实现

hadoop mapreduce源码

如何使用Python为Hadoop编写一个简单的MapReduce程序

       æˆ‘们将编写一个简单的 MapReduce 程序,使用的是C-Python,而不是Jython编写后打包成jar包的程序。

       ã€€ã€€æˆ‘们的这个例子将模仿 WordCount 并使用Python来实现,例子通过读取文本文件来统计出单词的出现次数。结果也以文本形式输出,每一行包含一个单词和单词出现的次数,两者中间使用制表符来想间隔。

       ã€€ã€€å…ˆå†³æ¡ä»¶

       ã€€ã€€ç¼–写这个程序之前,你学要架设好Hadoop 集群,这样才能不会在后期工作抓瞎。如果你没有架设好,那么在后面有个简明教程来教你在Ubuntu Linux 上搭建(同样适用于其他发行版linux、unix)

       ã€€ã€€å¦‚何使用Hadoop Distributed File System (HDFS)在Ubuntu Linux 建立单节点的 Hadoop 集群

       ã€€ã€€å¦‚何使用Hadoop Distributed File System (HDFS)在Ubuntu Linux 建立多节点的 Hadoop 集群

       ã€€ã€€Python的MapReduce代码

       ã€€ã€€ä½¿ç”¨Python编写MapReduce代码的技巧就在于我们使用了 HadoopStreaming 来帮助我们在Map 和 Reduce间传递数据通过STDIN (标准输入)和STDOUT (标准输出).我们仅仅使用Python的sys.stdin来输入数据,使用sys.stdout输出数据,这样做是因为HadoopStreaming会帮我们办好其他事。这是真的,别不相信!

       ã€€ã€€Map: mapper.py

       ã€€ã€€å°†ä¸‹åˆ—的代码保存在/home/hadoop/mapper.py中,他将从STDIN读取数据并将单词成行分隔开,生成一个列表映射单词与发生次数的关系:

       ã€€ã€€æ³¨æ„ï¼šè¦ç¡®ä¿è¿™ä¸ªè„šæœ¬æœ‰è¶³å¤Ÿæƒé™ï¼ˆchmod +x /home/hadoop/mapper.py)。

       ã€€ã€€#!/usr/bin/env python

       ã€€ã€€

       ã€€ã€€import sys

       ã€€ã€€

       ã€€ã€€# input comes from STDIN (standard input)

       ã€€ã€€for line in sys.stdin:

       ã€€ã€€# remove leading and trailing whitespace

       ã€€ã€€line = line.strip()

       ã€€ã€€# split the line into words

       ã€€ã€€words = line.split()

       ã€€ã€€# increase counters

       ã€€ã€€for word in words:

       ã€€ã€€# write the results to STDOUT (standard output);

       ã€€ã€€# what we output here will be the input for the

       ã€€ã€€# Reduce step, i.e. the input for reducer.py

       ã€€ã€€#

       ã€€ã€€# tab-delimited; the trivial word count is 1

       ã€€ã€€print '%s\\t%s' % (word, 1)在这个脚本中,并不计算出单词出现的总数,它将输出 "<word> 1" 迅速地,尽管<word>可能会在输入中出现多次,计算是留给后来的Reduce步骤(或叫做程序)来实现。当然你可以改变下编码风格,完全尊重你的习惯。

       ã€€ã€€Reduce: reducer.py

       ã€€ã€€å°†ä»£ç å­˜å‚¨åœ¨/home/hadoop/reducer.py 中,这个脚本的作用是从mapper.py 的STDIN中读取结果,然后计算每个单词出现次数的总和,并输出结果到STDOUT。

       ã€€ã€€åŒæ ·ï¼Œè¦æ³¨æ„è„šæœ¬æƒé™ï¼šchmod +x /home/hadoop/reducer.py

       ã€€ã€€#!/usr/bin/env python

       ã€€ã€€

       ã€€ã€€from operator import itemgetter

       ã€€ã€€import sys

       ã€€ã€€

       ã€€ã€€# maps words to their counts

       ã€€ã€€word2count = { }

       ã€€ã€€

       ã€€ã€€# input comes from STDIN

       ã€€ã€€for line in sys.stdin:

       ã€€ã€€# remove leading and trailing whitespace

       ã€€ã€€line = line.strip()

       ã€€ã€€

       ã€€ã€€# parse the input we got from mapper.py

       ã€€ã€€word, count = line.split('\\t', 1)

       ã€€ã€€# convert count (currently a string) to int

       ã€€ã€€try:

       ã€€ã€€count = int(count)

       ã€€ã€€word2count[word] = word2count.get(word, 0) + count

       ã€€ã€€except ValueError:

       ã€€ã€€# count was not a number, so silently

       ã€€ã€€# ignore/discard this line

       ã€€ã€€pass

       ã€€ã€€

       ã€€ã€€# sort the words lexigraphically;

       ã€€ã€€#

       ã€€ã€€# this step is NOT required, we just do it so that our

       ã€€ã€€# final output will look more like the official Hadoop

       ã€€ã€€# word count examples

       ã€€ã€€sorted_word2count = sorted(word2count.items(), key=itemgetter(0))

       ã€€ã€€

       ã€€ã€€# write the results to STDOUT (standard output)

       ã€€ã€€for word, count in sorted_word2count:

       ã€€ã€€print '%s\\t%s'% (word, count)

       ã€€ã€€æµ‹è¯•ä½ çš„代码(cat data | map | sort | reduce)

       ã€€ã€€æˆ‘建议你在运行MapReduce job测试前尝试手工测试你的mapper.py 和 reducer.py脚本,以免得不到任何返回结果

       ã€€ã€€è¿™é‡Œæœ‰ä¸€äº›å»ºè®®ï¼Œå…³äºŽå¦‚何测试你的Map和Reduce的功能:

       ã€€ã€€â€”—————————————————————————————————————————————

       ã€€ã€€\r\n

       ã€€ã€€# very basic test

       ã€€ã€€hadoop@ubuntu:~$ echo "foo foo quux labs foo bar quux" | /home/hadoop/mapper.py

       ã€€ã€€foo 1

       ã€€ã€€foo 1

       ã€€ã€€quux 1

       ã€€ã€€labs 1

       ã€€ã€€foo 1

       ã€€ã€€bar 1

       ã€€ã€€â€”—————————————————————————————————————————————

       ã€€ã€€hadoop@ubuntu:~$ echo "foo foo quux labs foo bar quux" | /home/hadoop/mapper.py | sort | /home/hadoop/reducer.py

       ã€€ã€€bar 1

       ã€€ã€€foo 3

       ã€€ã€€labs 1

       ã€€ã€€â€”—————————————————————————————————————————————

       ã€€ã€€# using one of the ebooks as example input

       ã€€ã€€# (see below on where to get the ebooks)

       ã€€ã€€hadoop@ubuntu:~$ cat /tmp/gutenberg/-8.txt | /home/hadoop/mapper.py

       ã€€ã€€The 1

       ã€€ã€€Project 1

       ã€€ã€€Gutenberg 1

       ã€€ã€€EBook 1

       ã€€ã€€of 1

       ã€€ã€€[...]

       ã€€ã€€(you get the idea)

       ã€€ã€€quux 2

       ã€€ã€€quux 1

       ã€€ã€€â€”—————————————————————————————————————————————

       ã€€ã€€åœ¨Hadoop平台上运行Python脚本

       ã€€ã€€ä¸ºäº†è¿™ä¸ªä¾‹å­ï¼Œæˆ‘们将需要三种电子书:

       ã€€ã€€The Outline of Science, Vol. 1 (of 4) by J. Arthur Thomson\r\n

       ã€€ã€€The Notebooks of Leonardo Da Vinci\r\n

       ã€€ã€€Ulysses by James Joyce

       ã€€ã€€ä¸‹è½½ä»–们,并使用us-ascii编码存储 解压后的文件,保存在临时目录,比如/tmp/gutenberg.

       ã€€ã€€hadoop@ubuntu:~$ ls -l /tmp/gutenberg/

       ã€€ã€€total

       ã€€ã€€-rw-r--r-- 1 hadoop hadoop -- : -8.txt

       ã€€ã€€-rw-r--r-- 1 hadoop hadoop -- : 7ldvc.txt

       ã€€ã€€-rw-r--r-- 1 hadoop hadoop -- : ulyss.txt

       ã€€ã€€hadoop@ubuntu:~$

       ã€€ã€€å¤åˆ¶æœ¬åœ°æ•°æ®åˆ°HDFS

       ã€€ã€€åœ¨æˆ‘们运行MapReduce job 前,我们需要将本地的文件复制到HDFS中:

       ã€€ã€€hadoop@ubuntu:/usr/local/hadoop$ bin/hadoop dfs -copyFromLocal /tmp/gutenberg gutenberg

       ã€€ã€€hadoop@ubuntu:/usr/local/hadoop$ bin/hadoop dfs -ls

       ã€€ã€€Found 1 items

       ã€€ã€€/user/hadoop/gutenberg <dir>

       ã€€ã€€hadoop@ubuntu:/usr/local/hadoop$ bin/hadoop dfs -ls gutenberg

       ã€€ã€€Found 3 items

       ã€€ã€€/user/hadoop/gutenberg/-8.txt <r 1>

       ã€€ã€€/user/hadoop/gutenberg/7ldvc.txt <r 1>

       ã€€ã€€/user/hadoop/gutenberg/ulyss.txt <r 1>

       ã€€ã€€æ‰§è¡Œ MapReduce job

       ã€€ã€€çŽ°åœ¨ï¼Œä¸€åˆ‡å‡†å¤‡å°±ç»ªï¼Œæˆ‘们将在运行Python MapReduce job 在Hadoop集群上。像我上面所说的,我们使用的是

       ã€€ã€€HadoopStreaming 帮助我们传递数据在Map和Reduce间并通过STDIN和STDOUT,进行标准化输入输出。

       ã€€ã€€hadoop@ubuntu:/usr/local/hadoop$ bin/hadoop jar contrib/streaming/hadoop-0..1-streaming.jar

       ã€€ã€€-mapper /home/hadoop/mapper.py -reducer /home/hadoop/reducer.py -input gutenberg/

*

       ã€€ã€€-output gutenberg-output

       ã€€ã€€åœ¨è¿è¡Œä¸­ï¼Œå¦‚果你想更改Hadoop的一些设置,如增加Reduce任务的数量,你可以使用“-jobconf”选项:

       ã€€ã€€hadoop@ubuntu:/usr/local/hadoop$ bin/hadoop jar contrib/streaming/hadoop-0..1-streaming.jar

       ã€€ã€€-jobconf mapred.reduce.tasks= -mapper ...

       ã€€ã€€ä¸€ä¸ªé‡è¦çš„备忘是关于Hadoop does not honor mapred.map.tasks

       ã€€ã€€è¿™ä¸ªä»»åŠ¡å°†ä¼šè¯»å–HDFS目录下的gutenberg并处理他们,将结果存储在独立的结果文件中,并存储在HDFS目录下的

       ã€€ã€€gutenberg-output目录。

       ã€€ã€€ä¹‹å‰æ‰§è¡Œçš„结果如下:

       ã€€ã€€hadoop@ubuntu:/usr/local/hadoop$ bin/hadoop jar contrib/streaming/hadoop-0..1-streaming.jar

       ã€€ã€€-mapper /home/hadoop/mapper.py -reducer /home/hadoop/reducer.py -input gutenberg/

*

       ã€€ã€€-output gutenberg-output

       ã€€ã€€

       ã€€ã€€additionalConfSpec_:null

       ã€€ã€€null=@@@userJobConfProps_.get(stream.shipped.hadoopstreaming

       ã€€ã€€packageJobJar: [/usr/local/hadoop-datastore/hadoop-hadoop/hadoop-unjar/]

       ã€€ã€€[] /tmp/streamjob.jar tmpDir=null

       ã€€ã€€[...] INFO mapred.FileInputFormat: Total input paths to process : 7

       ã€€ã€€[...] INFO streaming.StreamJob: getLocalDirs(): [/usr/local/hadoop-datastore/hadoop-hadoop/mapred/local]

       ã€€ã€€[...] INFO streaming.StreamJob: Running job: job__

       ã€€ã€€[...]

       ã€€ã€€[...] INFO streaming.StreamJob: map 0% reduce 0%

       ã€€ã€€[...] INFO streaming.StreamJob: map % reduce 0%

       ã€€ã€€[...] INFO streaming.StreamJob: map % reduce 0%

       ã€€ã€€[...] INFO streaming.StreamJob: map % reduce 0%

       ã€€ã€€[...] INFO streaming.StreamJob: map % reduce %

       ã€€ã€€[...] INFO streaming.StreamJob: map % reduce %

       ã€€ã€€[...] INFO streaming.StreamJob: map % reduce %

       ã€€ã€€[...] INFO streaming.StreamJob: map % reduce %

       ã€€ã€€[...] INFO streaming.StreamJob: Job complete: job__

       ã€€ã€€[...] INFO streaming.StreamJob: Output: gutenberg-output hadoop@ubuntu:/usr/local/hadoop$

       ã€€ã€€æ­£å¦‚你所见到的上面的输出结果,Hadoop 同时还提供了一个基本的WEB接口显示统计结果和信息。

mapreduce和hadoop的关系

       hadoop是依据mapreduce的原理,用Java语言实现的分布式处理机制。

       Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架,实现了Google的MapReduce编程模型和框架,能够把应用程序分割成许多的小的工作单元,并把这些单元放到任何集群节点上执行。

       MapReduce是Hadoop生态系统中的分布式计算框架,用于处理大规模数据集。MapReduce将数据分成多个小块,将计算任务分配到多个节点上并行处理,最后将结果汇总输出。MapReduce框架可以自动管理任务的调度、容错、负载均衡等问题,使得Hadoop可以高效地运行大规模数据处理任务。

MapReduce分布式计算框架原型:

       

       MapReduce分布式计算模型是由Google提出,主要用于搜索领域,解决海量数据的计算问题Apache对其做了开源实现,整合在hadoop中实现通用分布式数据计算。

       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。大大简化了分布式并发处理程序的开发。Map阶段就是进行分段处理。Reduce阶段就是进行汇总处理。汇总之后还可以进行数据的一系列美化操作,然后再输出。

hadoop的核心配置文件有哪些

       在Hadoop 1.x版本中,核心组件包括HDFS和MapReduce。而在Hadoop 2.x及之后的源码导航之家版本中,核心组件更新为HDFS、Yarn,并且引入了High Availability(高可用性)的概念,允许存在多个NameNode,每个NameNode都具备相同的职能。

       以下是关键的Hadoop配置文件及其作用概述:

       1. `hadoop-env.sh`:

        - 主要设置JDK的安装路径,例如:`export JAVA_HOME=/usr/local/jdk`

       2. `core-site.xml`:

        - `fs.defaultFS`:指定HDFS的默认名称节点地址,例如:`hdfs://cluster1`

        - `hadoop.tmp.dir`:默认的临时文件存储路径,例如:`/export/data/hadoop_tmp`

        - `ha.zookeeper.quorum`:ZooKeeper集群的地址和端口,例如:`hadoop:,hadoop:,hadoop:`

        - `hadoop.proxyuser.erpmerge.hosts` 和 `hadoop.proxyuser.erpmerge.groups`:用于设置特定用户(如oozie)的代理权限

       请注意,配置文件中的owncloud源码 汉化路径和地址需要根据实际环境进行相应的修改。

Idea 开发Mapreduce遇到的问题,代码不能自动实现方法!搞了很久没搞出来,哪位大牛知道这个?

       项目配置 File ---- Project Structure

       1. SDK的配置

       2. 加入Hadoop的jar包依赖

       3.打包配置

       4.开发map-reduce代码

       <span style="font-size:px;">import java.io.IOException;

       import org.apache.hadoop.conf.Configuration;

       import org.apache.hadoop.fs.Path;

       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;

       import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;

       public class Dedup {

       //map将输入中的value复制到输出数据的key上,并直接输出

       public static class Map extends Mapper<Object,Text,Text,Text>{

       private static Text line=new Text();//每行数据

       //实现map函数

       public void map(Object key,Text value,Context context)

       throws IOException,InterruptedException{

       line=value;

       context.write(line, new Text(""));

       }

       }

       //reduce将输入中的key复制到输出数据的key上,并直接输出

       public static class Reduce extends Reducer<Text,Text,Text,Text>{

       //实现reduce函数

       public void reduce(Text key,Iterable<Text> values,Context context)

       throws IOException,InterruptedException{

       context.write(key, new Text(""));

       }

       }

       public static void main(String[] args) throws Exception{

       Configuration conf = new Configuration();

       String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();

       Job job = new Job(conf, "Data Deduplication");

       job.setJarByClass(Dedup.class);

       //设置Map、Combine和Reduce处理类

       job.setMapperClass(Map.class);

       job.setCombinerClass(Reduce.class);

       job.setReducerClass(Reduce.class);

       //设置输出类型

       job.setOutputKeyClass(Text.class);

       job.setOutputValueClass(Text.class);

       //设置输入和输出目录

       FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));

       FileOutputForwww.cdxcxgs.com#tOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));

       System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);

       }

       }</span>

       5.配置编译器

如何在Hadoop上编写MapReduce程序

       ã€€ã€€1. 概述

       ã€€ã€€å¹´ï¼ŒIBM的研究员E.F.Codd博士在刊物《Communication of the ACM》上发表了一篇名为“A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks”的论文,提出了关系模型的概念,标志着关系数据库的诞生,随后几十年,关系数据库及其结构化查询语言SQL成为程序员必须掌握的基本技能之一。

       ã€€ã€€å¹´4月,Jeffrey Dean和Sanjay Ghemawat在国际会议OSDI上发表“MapReduce: Simplified Data Processing on Large Cluster”,标志着google的大规模数据处理系统MapReduce公开。受这篇论文的启发,当年秋天,Hadoop 由 Apache Software Foundation 公司作为 Lucene 的子项目 Nutch 的一部分正式被引入, å¹´ 3 月份,MapReduce 和 Nutch Distributed File System (NDFS) 分别被纳入称为 Hadoop 的项目中。如今,Hadoop已经被超过%的互联网公司使用,其他很多公司正准备使用Hadoop来处理海量数据,随着Hadoop越来越受欢迎,也许在将来的某段时间,Hadoop会成为程序员必须掌握的技能之一,如果真是这样的话,学会如何在Hadoop上编写MapReduce程序便是学习Hadoop的开始。

       ã€€ã€€æœ¬æ–‡ä»‹ç»äº†åœ¨Hadoop上编写MapReduce程序的基本方法,包括MapReduce程序的构成,不同语言开发MapReduce的方法等。

       ã€€ã€€2. Hadoop 作业构成

       ã€€ã€€2.1 Hadoop作业执行流程

       ã€€ã€€ç”¨æˆ·é…ç½®å¹¶å°†ä¸€ä¸ªHadoop作业提到Hadoop框架中,Hadoop框架会把这个作业分解成一系列map tasks 和reduce tasks。Hadoop框架负责task分发和执行,结果收集和作业进度监控。

       ã€€ã€€ä¸‹å›¾ç»™å‡ºäº†ä¸€ä¸ªä½œä¸šä»Žå¼€å§‹æ‰§è¡Œåˆ°ç»“束所经历的阶段和每个阶段被谁控制(用户 or Hadoop框架)。

       ã€€ã€€ä¸‹å›¾è¯¦ç»†ç»™å‡ºäº†ç”¨æˆ·ç¼–写MapRedue作业时需要进行那些工作以及Hadoop框架自动完成的工作:

       ã€€ã€€åœ¨ç¼–写MapReduce程序时,用户分别通过InputFormat和OutputFormat指定输入和输出格式,并定义Mapper和Reducer指定map阶段和reduce阶段的要做的工作。在Mapper或者Reducer中,用户只需指定一对key/value的处理逻辑,Hadoop框架会自动顺序迭代解析所有key/value,并将每对key/value交给Mapper或者Reducer处理。表面上看来,Hadoop限定数据格式必须为key/value形式,过于简单,很难解决复杂问题,实际上,可以通过组合的方法使key或者value(比如在key或者value中保存多个字段,每个字段用分隔符分开,或者value是个序列化后的对象,在Mapper中使用时,将其反序列化等)保存多重信息,以解决输入格式较复杂的应用。

       ã€€ã€€2.2 用户的工作

       ã€€ã€€ç”¨æˆ·ç¼–写MapReduce需要实现的类或者方法有:

       ã€€ã€€ï¼ˆ1) InputFormat接口

       ã€€ã€€ç”¨æˆ·éœ€è¦å®žçŽ°è¯¥æŽ¥å£ä»¥æŒ‡å®šè¾“入文件的内容格式。该接口有两个方法

       ã€€ã€€1

       ã€€ã€€2

       ã€€ã€€3

       ã€€ã€€4

       ã€€ã€€5

       ã€€ã€€6

       ã€€ã€€7

       ã€€ã€€8

       ã€€ã€€9

       ã€€ã€€

       ã€€ã€€

       ã€€ã€€

       ã€€ã€€public interface InputFormat<K, V> {

       ã€€ã€€

       ã€€ã€€InputSplit[] getSplits(JobConf job, int numSplits) throws IOException;

       ã€€ã€€

       ã€€ã€€RecordReader<K, V> getRecordReader(InputSplit split,

       ã€€ã€€

       ã€€ã€€JobConf job,

       ã€€ã€€

       ã€€ã€€Reporter reporter) throws IOException;

       ã€€ã€€

       ã€€ã€€}

       ã€€ã€€

       ã€€ã€€å…¶ä¸­getSplits函数将所有输入数据分成numSplits个split,每个split交给一个map task处理。getRecordReader函数提供一个用户解析split的迭代器对象,它将split中的每个record解析成key/value对。

       ã€€ã€€Hadoop本身提供了一些InputFormat:

       ã€€ã€€ï¼ˆ2)Mapper接口

       ã€€ã€€ç”¨æˆ·éœ€ç»§æ‰¿Mapper接口实现自己的Mapper,Mapper中必须实现的函数是

       ã€€ã€€1

       ã€€ã€€2

       ã€€ã€€3

       ã€€ã€€4

       ã€€ã€€5

       ã€€ã€€6

       ã€€ã€€7

       ã€€ã€€8

       ã€€ã€€9

       ã€€ã€€

       ã€€ã€€void map(K1 key,

       ã€€ã€€

       ã€€ã€€V1 value,

       ã€€ã€€

       ã€€ã€€OutputCollector<K2,V2> output,

       ã€€ã€€

       ã€€ã€€Reporter reporter

       ã€€ã€€

       ã€€ã€€) throws IOException

       ã€€ã€€

       ã€€ã€€å…¶ä¸­ï¼Œ<K1 V1>是通过Inputformat中的RecordReader对象解析处理 的,OutputCollector获取map()的输出结果,Reporter保存了当前task处理进度。

       ã€€ã€€Hadoop本身提供了一些Mapper供用户使用:

       ã€€ã€€ï¼ˆ3)Partitioner接口

       ã€€ã€€ç”¨æˆ·éœ€ç»§æ‰¿è¯¥æŽ¥å£å®žçŽ°è‡ªå·±çš„Partitioner以指定map task产生的key/value对交给哪个reduce task处理,好的Partitioner能让每个reduce task处理的数据相近,从而达到负载均衡。Partitioner中需实现的函数是

       ã€€ã€€getPartition( K2 key, V2 value, int numPartitions)

       ã€€ã€€è¯¥å‡½æ•°è¿”回<K2 V2>对应的reduce task ID。

       ã€€ã€€ç”¨æˆ·å¦‚果不提供Partitioner,Hadoop会使用默认的(实际上是个hash函数)。

       ã€€ã€€ï¼ˆ4)Combiner

       ã€€ã€€Combiner使得map task与reduce task之间的数据传输量大大减小,可明显提高性能。大多数情况下,Combiner与Reducer相同。

       ã€€ã€€ï¼ˆ5)Reducer接口

       ã€€ã€€ç”¨æˆ·éœ€ç»§æ‰¿Reducer接口实现自己的Reducer,Reducer中必须实现的函数是

       ã€€ã€€1

       ã€€ã€€2

       ã€€ã€€3

       ã€€ã€€4

       ã€€ã€€5

       ã€€ã€€6

       ã€€ã€€7

       ã€€ã€€8

       ã€€ã€€9

       ã€€ã€€

       ã€€ã€€void reduce(K2 key,

       ã€€ã€€

       ã€€ã€€Iterator<V2> values,

       ã€€ã€€

       ã€€ã€€OutputCollector<K3,V3> output,

       ã€€ã€€

       ã€€ã€€Reporter reporter

       ã€€ã€€

       ã€€ã€€) throws IOException

       ã€€ã€€

       ã€€ã€€Hadoop本身提供了一些Reducer供用户使用:

       ã€€ã€€ï¼ˆ6)OutputFormat

       ã€€ã€€ç”¨æˆ·é€šè¿‡OutputFormat指定输出文件的内容格式,不过它没有split。每个reduce task将其数据写入自己的文件,文件名为part-nnnnn,其中nnnnn为reduce task的ID。

       ã€€ã€€Hadoop本身提供了几个OutputFormat:

       ã€€ã€€3. 分布式缓存

       ã€€ã€€Haoop中自带了一个分布式缓存,即DistributedCache对象,方便map task之间或者reduce task之间共享一些信息,比如某些实际应用中,所有map task要读取同一个配置文件或者字典,则可将该配置文件或者字典放到分布式缓存中。

       ã€€ã€€4. 多语言编写MapReduce作业

       ã€€ã€€Hadoop采用java编写,因而Hadoop天生支持java语言编写作业,但在实际应用中,有时候,因要用到非java的第三方库或者其他原因,要采用C/C++或者其他语言编写MapReduce作业,这时候可能要用到Hadoop提供的一些工具。

       ã€€ã€€å¦‚果你要用C/C++编写MpaReduce作业,可使用的工具有Hadoop Streaming或者Hadoop Pipes。

       ã€€ã€€å¦‚果你要用Python编写MapReduce作业,可以使用Hadoop Streaming或者Pydoop。

       ã€€ã€€å¦‚果你要使用其他语言,如shell,php,ruby等,可使用Hadoop Streaming。

       ã€€ã€€å…³äºŽHadoop Streaming编程,可参见我的这篇博文:《Hadoop Streaming编程》(/projects/pydoop/

       ã€€ã€€å…³äºŽHadoop pipes编程,可参见《Hadoop Tutorial 2.2 — Running C++ Programs on Hadoop》。

       ã€€ã€€5. 编程方式比较

       ã€€ã€€ï¼ˆ1)java。 Hadoop支持的最好最全面的语言,而且提供了很多工具方便程序员开发。

       ã€€ã€€ï¼ˆ2)Hadoop Streaming。 它最大的优点是支持多种语言,但效率较低,reduce task需等到map 阶段完成后才能启动;它不支持用户自定义InputFormat,如果用户想指定输入文件格式,可使用java语言编写或者在命令行中指定分隔符;它采用标准输入输出让C/C++与java通信,因而只支持text数据格式。

       ã€€ã€€ï¼ˆ3)Hadoop Pipes。 专门为C/C++语言设计,由于其采用了socket方式让C/C++与java通信,因而其效率较低(其优势在于,但作业需要大量,速度很快)。它支持用户(用C/C++)编写RecordReader。

       ã€€ã€€ï¼ˆ4)Pydoop。它是专门方便python程序员编写MapReduce作业设计的,其底层使用了Hadoop Streaming接口和libhdfs库。

       ã€€ã€€6. 总结

       ã€€ã€€Hadoop使得分布式程序的编写变得异常简单,很多情况下,用户只需写map()和reduce()两个函数即可(InputFormat,Outputformat可用系统缺省的)。正是由于Hadoop编程的简单性,越来越多的公司或者研究单位开始使用Hadoop。

Hadoop开源实现

       Hadoop是一个开源的项目,主要由HDFS和MapReduce两个核心组件构成。盗软件源码HDFS是Google File System(GFS)的开源版本,提供了一个分布式文件系统,用于高效存储和管理海量数据。NameNode和DataNode是HDFS的关键角色,NameNode作为唯一的服务节点,负责管理文件系统元数据,而DataNode则是数据存储节点,用户通过NameNode与之交互,reentrantlock源码 cas实现透明的数据存取,其操作与普通文件系统API并无二致。

       MapReduce则是Google MapReduce的开源实现,主要由JobTracker节点负责任务分配和用户程序的通信。用户通过继承MapReduceBase,实现Map和Reduce功能,注册Job后,Hadoop将自动进行分布式执行。普京电玩 源码HDFS和MapReduce是独立工作的,用户可以在没有HDFS的情况下使用MapReduce进行运算。

       Hadoop与云计算项目的目标相似,即处理大规模数据的计算。为了支持这种计算,它引入了Hadoop分布式文件系统(HDFS),作为一个稳定且安全的数据容器。HDFS的通信部分主要依赖org.apache.hadoop.ipc提供的RPC服务,用户需要自定义实现数据读写和NameNode/DataNode之间的通信。

       MapReduce的核心实现位于org.apache.hadoop.mapred包中,用户需要实现接口类并管理节点通信,即可进行MapReduce计算。Hadoop的发音为[hædu:p]。

       最新发布的版本是2.0.2,Hadoop为开发者提供了强大而灵活的工具,支持Fedora、Ubuntu等Linux平台,广泛应用于数据分析领域,由Hortonworks公司负责后续开发工作,确保了项目的持续发展和创新。

扩展资料

       一个分布式系统基础架构,由Apache基金会开发。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序。充分利用集群的威力高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS。HDFS有着高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上。而且它提供高传输率(high throughput)来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集(large data set)的应用程序。HDFS放宽了(relax)POSIX的要求(requirements)这样可以流的形式访问(streaming access)文件系统中的数据。