大数据学习（二）-------- MapReduce
前提已经安装好hadoop的hdfs集群，可以查看
https://www.cnblogs.com/tree1123/p/10683570.html
Mapreduce是hadoop的运算框架，可以对hdfs中的数据分开进行计算，先执行很多maptask，在执行reducetask，这个过程中任务的执行需要一个任务调度的平台，就是yarn。
一、安装YARN集群
yarn集群中有两个角色：
主节点：Resource Manager 1台
从节点：Node Manager N台
Resource Manager一般安装在一台专门的机器上
Node Manager应该与HDFS中的data node重叠在一起
修改配置文件：yarn-site.xml
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>主机名</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>
<value>2048</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores</name>
<value>2</value>
</property>
然后scp到所有机器，修改主节点hadoop的slaves文件，列入要启动nodemanager的机器，配好免密
然后，就可以用脚本启动yarn集群：
sbin/start-yarn.sh
停止：
sbin/stop-yarn.sh
页面：http://主节点:8088 看看node manager节点是否识别
开发一个提交job到yarn的客户端类，mapreduce所有jar和自定义类，打成jar包上传到hadoop集群中的任意一台机器上，运行jar包中的（YARN客户端类
hadoop jar ......JobSubmitter
二、开发mapreduce程序
注意理解分而治之的思想，先进行map：映射，对应，个数不变。 reduce：化简，合并，将一系列数据，化简为一个值。
主要需要开发：
map阶段的进、出数据，
reduce阶段的进、出数据，
类型都应该是实现了HADOOP序列化框架的类型，如：
String对应Text
Integer对应IntWritable
Long对应LongWritable
例子wordcount代码：
WordcountMapper
public class WordcountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable>{
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
// 切单词
String line = value.toString();
String[] words = line.split(" ");
for(String word:words){
context.write(new Text(word), new IntWritable(1));
}
}
}
WordcountReducer
public class WordcountReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>{
@Override
protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,Context context) throws IOException, InterruptedException {
int count = 0;
Iterator<IntWritable> iterator = values.iterator();
while(iterator.hasNext()){
IntWritable value = iterator.next();
count += value.get();
}
context.write(key, new IntWritable(count));
}
}
public class JobSubmitter {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 在代码中设置JVM系统参数，用于给job对象来获取访问HDFS的用户身份
System.setProperty("HADOOP_USER_NAME", "root");
Configuration conf = new Configuration();
// 1、设置job运行时要访问的默认文件系统
conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://hdp-01:9000");
// 2、设置job提交到哪去运行
conf.set("mapreduce.framework.name", "yarn");
conf.set("yarn.resourcemanager.hostname", "hdp-01");
// 3、如果要从windows系统上运行这个job提交客户端程序，则需要加这个跨平台提交的参数
conf.set("mapreduce.app-submission.cross-platform","true");
Job job = Job.getInstance(conf);
// 1、封装参数：jar包所在的位置
job.setJar("d:/wc.jar");
//job.setJarByClass(JobSubmitter.class);
// 2、封装参数： 本次job所要调用的Mapper实现类、Reducer实现类
job.setMapperClass(WordcountMapper.class);
job.setReducerClass(WordcountReducer.class);
// 3、封装参数：本次job的Mapper实现类、Reducer实现类产生的结果数据的key、value类型
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
Path output = new Path("/wordcount/output");
FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://hdp-01:9000"),conf,"root");
if(fs.exists(output)){
fs.delete(output, true);
}
// 4、封装参数：本次job要处理的输入数据集所在路径、最终结果的输出路径
FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("/wordcount/input"));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, output); // 注意：输出路径必须不存在
// 5、封装参数：想要启动的reduce task的数量
job.setNumReduceTasks(2);
// 6、提交job给yarn
boolean res = job.waitForCompletion(true);
System.exit(res?0:-1);
}
}
MR还有一些高级的用法：自定义类型，自定义Partitioner，Combiner，排序，倒排索引，自定义GroupingComparator
三、mapreduce与yarn的核心机制
yarn是一个分布式程序的运行调度平台
yarn中有两大核心角色：
1、Resource Manager
接受用户提交的分布式计算程序，并为其划分资源
管理、监控各个Node Manager上的资源情况，以便于均衡负载
2、Node Manager
管理它所在机器的运算资源（cpu + 内存）
负责接受Resource Manager分配的任务，创建容器、回收资源
Mapreduce工作机制：
划分输入切片——》 环形缓冲区 ——》 分区排序 ——》Combiner 局部聚合——》shuffle ——》GroupingComparator——》输出
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