MapReduce教程(二)MapReduce框架Partitioner分区<转>

1 Partitioner分区

1.1 Partitioner分区描述

 在进行MapReduce计算时，有时候需要把最终的输出数据分到不同的文件中，按照手机号码段划分的话，需要把同一手机号码段的数据放到一个文件中；按照省份划分的话，需要把同一省份的数据放到一个文件中；按照性别划分的话，需要把同一性别的数据放到一个文件中。我们知道最终的输出数据是来自于Reducer任务。那么，如果要得到多个文件，意味着有同样数量的Reducer任务在运行。Reducer任务的数据来自于Mapper任务，也就说Mapper任务要划分数据，对于不同的数据分配给不同的Reducer任务运行。Mapper任务划分数据的过程就称作Partition。负责实现划分数据的类称作Partitioner。

 

1.2 MapReduce运行原理

 

  

MapReduce流程图 - 1.1

 

1.3 数据需求

将文件input_data.txt中的用户数据，根据用户的手机号，按照手机号进行分区。

附件地址链接：http://download.csdn.net/detail/yuan_xw/9459721

1.4 实现步骤

1、    编写UserMapper类，分析用户数据信息。

2、    编写UserReducer类，计算用户的年收数据信息。

3、    编写ProviderPartitioner类，Partitioner组件可以让Map对Key进行分区，从而可以根据不同的key来分发到不同的reduce中去处理。

 

1.5 UserMapper代码编写

UserMapper类，读取和分析用户数据。

 

[java] view plain copy
  1. package com.hadoop.mapreduce;  
  2.   
  3. import java.io.IOException;  
  4.   
  5. import org.apache.hadoop.io.LongWritable;  
  6. import org.apache.hadoop.io.NullWritable;  
  7. import org.apache.hadoop.io.Text;  
  8. import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;  
  9.   
  10. import entity.UserEntity;  
  11.   
  12. /*  
  13.  * 继承Mapper类需要定义四个输出、输出类型泛型： 
  14.  * 四个泛型类型分别代表： 
  15.  * KeyIn        Mapper的输入数据的Key，这里是每行文字的起始位置（0,11,...） 
  16.  * ValueIn      Mapper的输入数据的Value，这里是每行文字 
  17.  * KeyOut       Mapper的输出数据的Key，这里是序列化对象UserEntity 
  18.  * ValueOut     Mapper的输出数据的Value，不返回任何值 
  19.  *  
  20.  * Writable接口是一个实现了序列化协议的序列化对象。 
  21.  * 在Hadoop中定义一个结构化对象都要实现Writable接口，使得该结构化对象可以序列化为字节流，字节流也可以反序列化为结构化对象。 
  22.  * LongWritable类型:Hadoop.io对Long类型的封装类型 
  23.  */  
  24. public class UserMapper extends Mapper<LongWritable, Text, UserEntity, NullWritable> {  
  25.   
  26.     private UserEntity userEntity = new UserEntity();  
  27.       
  28.     @Override  
  29.     protected void map(LongWritable key, Text value, Mapper<LongWritable, Text, UserEntity, NullWritable>.Context context)  
  30.             throws IOException, InterruptedException {  
  31.   
  32.         //将每行的数据以空格切分数据，获得每个字段数据 1 135****9365 林*彬 2484 北京市昌平区北七家东三旗村  
  33.         String[] fields = value.toString().split("\t");  
  34.           
  35.         // 赋值userEntity  
  36.         userEntity.set(Integer.parseInt(fields[0]), fields[1], fields[2],Double.parseDouble(fields[3]), fields[4],0.00);  
  37.           
  38.         // 将对象序列化  
  39.         context.write(userEntity,NullWritable.get());  
  40.     }  
  41. }  



 

1.6 UserReducer代码编写

UserReducer类，计算用户的年收数据信息。

[java] view plain copy
  1. package com.hadoop.mapreduce;  
  2.   
  3. import java.io.IOException;  
  4.   
  5. import org.apache.hadoop.io.NullWritable;  
  6. import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;  
  7.   
  8. import entity.UserEntity;  
  9.   
  10. /* 
  11.  * Reducer需要定义四个输出、输出类型泛型： 
  12.  * 四个泛型类型分别代表： 
  13.  * KeyIn        Reducer的输入数据的Key，这里是序列化对象UserEntity 
  14.  * ValueIn      Reducer的输入数据的Value，这里是NullWritable 
  15.  * KeyOut       Reducer的输出数据的Key，这里是序列化对象UserEntity 
  16.  * ValueOut     Reducer的输出数据的Value，NullWritable 
  17.  */  
  18. public class UserReducer extends Reducer<UserEntity, NullWritable, UserEntity, NullWritable>{  
  19.   
  20.     @Override  
  21.     protected void reduce(UserEntity userEntity, Iterable<NullWritable> values,  
  22.             Reducer<UserEntity, NullWritable, UserEntity, NullWritable>.Context context)  
  23.                     throws IOException, InterruptedException {  
  24.           
  25.             // 年收入 = 月收入 * 12  四舍五入  
  26.             String yearIncome = String.format("%.2f", userEntity.getMonthIncome() * 12);  
  27.             userEntity.setYearIncome(Double.parseDouble(yearIncome));  
  28.             context.write(userEntity, NullWritable.get());  
  29.     }  
  30. }  

 

1.7 ProviderPartitioner代码编写

Partitioner用于划分键值空间（key space）。

 Partitioner组件可以让Map对Key进行分区，从而可以根据不同的key来分发到不同的reduce中去处理。分区的数量与一个作业的reduce任务的数量是一样的。它控制将中间过程的key（也就是这条记录）应该发送给m个reduce任务中的哪一个来进行reduce操作。HashPartitioner是默认的Partitioner。

[java] view plain copy
  1. package com.hadoop.mapreduce;  
  2.   
  3. import java.util.HashMap;  
  4. import java.util.Map;  
  5.   
  6. import org.apache.hadoop.io.NullWritable;  
  7. import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.partition.HashPartitioner;  
  8.   
  9. import entity.UserEntity;  
  10.   
  11. /* 
  12.  * Partitioner用于划分键值空间（key space）。 
  13.  * Partitioner组件可以让Map对Key进行分区，从而可以根据不同的key来分发到不同的reduce中去处理。 
  14.  * 分区的数量与一个作业的reduce任务的数量是一样的。 
  15.  * 它控制将中间过程的key（也就是这条记录）应该发送给m个reduce任务中的哪一个来进行reduce操作。 
  16.  * HashPartitioner是默认的 Partitioner。  
  17.  */  
  18.   
  19. /** 
  20.  * 继承抽象类Partitioner，实现自定义的getPartition()方法 
  21.  * 通过job.setPartitionerClass()来设置自定义的Partitioner； 
  22.  */  
  23. public class ProviderPartitioner extends HashPartitioner<UserEntity, NullWritable> {  
  24.       
  25.     // 声明providerMap，并且在static静态块中初始化  
  26.     private static Map<String, Integer> providerMap = new HashMap<String, Integer>();  
  27.     static {  
  28.         providerMap.put("130", 0);  
  29.         providerMap.put("133", 0);  
  30.         providerMap.put("134", 0);  
  31.         providerMap.put("135", 0);  
  32.         providerMap.put("136", 0);  
  33.         providerMap.put("137", 0);  
  34.         providerMap.put("138", 0);  
  35.         providerMap.put("139", 0);  
  36.         providerMap.put("150", 1);  
  37.         providerMap.put("151", 1);  
  38.         providerMap.put("153", 1);  
  39.         providerMap.put("158", 1);  
  40.         providerMap.put("159", 1);  
  41.         providerMap.put("170", 2);  
  42.         providerMap.put("180", 3);  
  43.         providerMap.put("181", 3);  
  44.         providerMap.put("183", 3);  
  45.         providerMap.put("185", 3);  
  46.         providerMap.put("186", 3);  
  47.         providerMap.put("187", 3);  
  48.         providerMap.put("188", 3);  
  49.         providerMap.put("189", 3);  
  50.     }  
  51.   
  52.     /** 
  53.      * 实现自定义的getPartition()方法,自定义分区规则 
  54.      */  
  55.     @Override  
  56.     public int getPartition(UserEntity key, NullWritable value, int numPartitions) {  
  57.         String prefix = key.getMobile().substring(0, 3);  
  58.         return providerMap.get(prefix);  
  59.     }  
  60. }  

 

1.8 UserAnalysis代码编写

UserAnalysis类，程序执行入口类。

[java] view plain copy
  1. package com.hadoop.mapreduce;  
  2.   
  3. import java.io.IOException;  
  4.   
  5. import org.apache.hadoop.conf.Configuration;  
  6. import org.apache.hadoop.fs.Path;  
  7. import org.apache.hadoop.io.NullWritable;  
  8. import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;  
  9. import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;  
  10. import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;  
  11.   
  12. import entity.UserEntity;  
  13.   
  14. public class UserAnalysis {  
  15.     public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {  
  16.         // 创建job对象  
  17.         Job job = Job.getInstance(new Configuration());  
  18.         // 指定程序的入口  
  19.         job.setJarByClass(UserAnalysis.class);  
  20.           
  21.         // 指定自定义的Mapper阶段的任务处理类  
  22.         job.setMapperClass(UserMapper.class);  
  23.         job.setMapOutputKeyClass(UserEntity.class);  
  24.         job.setMapOutputValueClass(NullWritable.class);  
  25.         // 数据HDFS文件服务器读取数据路径  
  26.         FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("/mapreduce/partitioner/input_data.txt"));  
  27.   
  28.         // 指定自定义的Reducer阶段的任务处理类  
  29.         job.setReducerClass(UserReducer.class);  
  30.         // 设置最后输出结果的Key和Value的类型  
  31.         job.setOutputKeyClass(UserEntity.class);  
  32.         job.setOutputValueClass(NullWritable.class);  
  33.           
  34.         // 设置定义分区的处理类  
  35.         job.setPartitionerClass(ProviderPartitioner.class);  
  36.           
  37.         // 默认ReduceTasks数是1  
  38.         // 我们对手机号分成4类，所以应该设置为4  
  39.         job.setNumReduceTasks(4);  
  40.           
  41.         // 将计算的结果上传到HDFS服务  
  42.         FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("/mapreduce/partitioner/output_data"));  
  43.   
  44.         // 执行提交job方法，直到完成，参数true打印进度和详情  
  45.         job.waitForCompletion(true);  
  46.         System.out.println("Finished");  
  47.     }  
  48. }  

 

2 安装部署

2.1 生成JAR包

1、    选择hdfs项目->右击菜单->Export…，在弹出的提示框中选择Java下的JAR file：

 

 

 

2、    选择hdfs项目->右击菜单->Export…，在弹出的提示框中选择Java下的JAR file：

 

 

3、    设置程序的入口，设置完成后，点击Finish：

 

 

4、    成生UserAnalysis.jar如下文件，如下图：

 

 

2.2 执行JAR运行结果

1、    打开Xft软件，将E:盘的UserAnalysis.jar、input_data.txt文件上传到Linux/home路径下：

 

 

2、    执行命令：

创建两个文件夹：

hadoop fs -mkdir /mapreduce/

hadoop fs -mkdir /mapreduce/partitioner

 

上传input_data.txt文件：

hadoop fs -put /home/input_data.txt /mapreduce/partitioner

 

 

3、    执行JAR包：

切换目录命令：cd /home/

运行JAR包：hadoop jar UserAnalysis.jar

 

4、    查看执行结果：

查看目录命令：hadoop fs -ls R/mapreduce/partitioner/output_data

 

 

5、    查看文件

查看part-r-00000文件命令：hadoop fs -cat/mapreduce/partitioner/output_data/part-r-00000

 

 

查看part-r-00001文件命令：hadoop fs -cat/mapreduce/partitioner/output_data/part-r-00001

 

 

查看part-r-00002文件命令：hadoop fs -cat/mapreduce/partitioner/output_data/part-r-00002

 

 

查看part-r-00003文件命令：hadoop fs -cat/mapreduce/partitioner/output_data/part-r-00003

 

 

2.3 相关下载

1、    UserAnalysis.jar包下载地址：http://download.csdn.net/detail/yuan_xw/9459711

2、    input_data.txt文件下载地址：http://download.csdn.net/detail/yuan_xw/9459721

3、    源代码下载地址：http://download.csdn.net/detail/yuan_xw/9459707

 

 

                --以上为《MapReduce教程(二)MapReduce框架Partitioner分区》，如有不当之处请指出，我后续逐步完善更正，大家共同提高。谢谢大家对我的关注。

                                                                                                                                                                                      ——厚积薄发(yuanxw)

 

转自http://blog.csdn.net/yuan_xw/article/details/50867819

posted @ 2017-09-08 12:25  人生如若初见  阅读(262)  评论(0)  编辑  收藏  举报