Hadoop学习(3)-mapreduce快速入门加yarn的安装_其他数据库

mapreduce是一个运算框架，让多台机器进行并行进行运算，

他把所有的计算都分为两个阶段，一个是map阶段，一个是reduce阶段

map阶段：读取hdfs中的文件，分给多个机器上的maptask，分文件的时候是按照文件的大小分的

比如每个maptask都会处理128m的文件大小，然后有个500m的文件，就会启动ceil（500/128）个maptask

每读取文件的一行的处理，需要自己去写，注意每个maptask的处理逻辑都是一样的

处理出来的结果一定是一对key和value。

maptask里面的方法叫map(long k, string v, context); k是文件的起始偏移量，v是内容，

context是要把产生的key，value对放入的容器。

reduce阶段：每个机器上有reducetask，其作用是对maptask产生的key和value进行聚合

聚合的原则是key一样的一定分发给一个reducetask，这个操作叫做shuffle

然后把相同key的数据作为一组进行处理。最后会把结果写到hdfs里面

每有几个reducetask，就会生成几个part-r-xxxx文件

reducetask里面的方法reduce(k,value迭代器，context),k就是key，迭代器遍历每一个key相同的value，然后context就是写入hdfs里的，也是一个key和value

入门样例：wordcount

设计思路，每个maptask读取文件，

map里面k 起始偏移量没用，我们每读一行v，产生就是key是每一个单词，然后value就定为1就行，把这个key，value放入context里面

在reduce阶段，每个key相同的就会作为一组，也就是单词相同的作为一组，就统计出现几次就行。

开始在esclipe写mapreduce的业务逻辑，首先我们需要一些jar包，相关的jar包在解压出来的hadoop下的share/hadoop文件夹下

这几个文件夹下的jar包和这几个文件夹下的lib下的jar包都拷贝到esclipe再buildpath

首先编写mapper方法

package test;

import java.io.ioexception;

import org.apache.hadoop.io.intwritable;
import org.apache.hadoop.io.longwritable;
import org.apache.hadoop.io.text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.mapper;

/**
 * keyin ：是map task读取到的数据的key的类型，是一行的起始偏移量long
 * valuein:是map task读取到的数据的value的类型，是一行的内容string
 * 
 * keyout：是用户的自定义map方法要返回的结果kv数据的key的类型，在wordcount逻辑中，我们需要返回的是单词string
 * valueout:是用户的自定义map方法要返回的结果kv数据的value的类型，在wordcount逻辑中，我们需要返回的是整数integer
 * 
 * 
 * 但是，在mapreduce中，map产生的数据需要传输给reduce，需要进行序列化和反序列化，而jdk中的原生序列化机制产生的数据量比较冗余，就会导致数据在mapreduce运行过程中传输效率低下
 * 所以，hadoop专门设计了自己的序列化机制，那么，mapreduce中传输的数据类型就必须实现hadoop自己的序列化接口
 * 
 * hadoop为jdk中的常用基本类型long string integer float等数据类型封住了自己的实现了hadoop序列化接口的类型：longwritable,text,intwritable,floatwritable
 * 
 * 
 * 
 * 
 */
//第一个泛型为起始偏移量，没啥用，第二个为字符串，为读取到的一行内容，第三个，第四个为context中的key，和value，即发送给reduce的k，v对
public class wordcountmapper extends mapper<longwritable, text, text, intwritable>{
    
    @override
    //重写map方法
    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));
        }
    }
}

接下来是reduce类

package test;

import java.io.ioexception;
import java.util.iterator;

import org.apache.hadoop.io.intwritable;
import org.apache.hadoop.io.text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.reducer;
//第一个，第二个为接收到的map的key，value，第三第四为写入到hdfs的key，value
public class wordcountreducer extends reducer<text, intwritable, text, intwritable>{
    
    
    @override
    //一个key，众多value的迭代器，一个context；
    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));
    }
    
    

}

然而我们写的程序需要提交给我们的hadoop集群去运行，而管理这个事情的就是我们的yarn

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

接收客户端要运行几个容器，进行任务调度

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创建容器（cpu + 内存）

负责接受resource manager分配的任务，创建容器、回收资源

我们需要把我们的程序的jar包分发给每一个nodemanager，让他们去运行，

node manager在物理上应该跟data node部署在一起

resource manager在物理上应该独立部署在一台专门的机器上

yarn的安装

yarn我们不需要再下载了，在我们的hadoop里面已经有了yarn，我们只需要写一下配置文件就行

[root@hdp-04 ~]# vi apps/hadoop-2.8.1/etc/hadoop/yarn-site.xml

第一个指明哪一台机器当做resourcemanager，第二个指明nodemanager的任务是什么

<configuration>

<!-- site specific yarn configuration properties -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>hdp-01</value>
</property>

<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>

</configuration>

然后复制这个文件到你的其他机器上

在你的resourcemanager机器上敲 start-yarn.sh,（关闭时stop-yarn.sh）

hadoop就会启动resourcemanager，其他的nodemanager，hadoop是通过slave文件知道的（在/root/apps/hadoop-2.8.1/etc/hadoop/slaves),里面写入你的nodemanager的ip就行，一行一个。

启动之后可以敲jps看一下

或者看网页的形式,resourcemanager的端口号是8088.比如hdp-01:8088

然后安装完yarn之后嘞，我们就可以写一个java的提交任务的程序了

package test;


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.intwritable;
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;


public class jobsubmitter {
    
    public static void main(string[] args) throws exception {
        
        //在jvm中设置访问hdfs的用户身份为root，因为要对存在datanode节点的文件进行读写，不然可能会权限不够
        // 构造一个访问指定hdfs系统的客户端对象: 参数1:——hdfs系统的uri，参数2：——客户端要特别指定的参数，参数3：客户端的身份（用户名）
        //filesystem fs = filesystem.get(new uri("hdfs://172.31.2.38:9000/"), conf, "root");
        //如果是这样设置访问用户身份是不行的，因为不光是自己的客户端访问hdfs，
        //job还会创建自己的hdfs的对象filesystem去访问datanode，那么job创建的对象是从系统环境变量拿到的用户名，所以这样设置身份
        system.setproperty("hadoop_user_name", "root");
        
        //设置配置参数
        configuration conf = new configuration();
        //设置job运行时要访问的默认文件系统
        conf.set("fs.defaultfs", "hdfs://172.31.2.38:9000");
        
        //设置job要提交到那里去运行，可以是yarn，也可以是local
        conf.set("mapreduce.framework.name", "yarn");
        //设置resourcemanager在哪
        conf.set("yarn.resourcemanager.hostname", "172.31.2.38");
        //如果从windows提交job，需要设置跨平台提交时，把windows中的命令，替换成linux的
        //比如运行jar包中某个程序，在linux和windows是不一样的，这样可以自动转化
        conf.set("mapreduce.app-submission.cross-platform","true");
        //设置job
        job job = job.getinstance(conf);
        
        //封装jar包在windows下的位置 
        job.setjar("d:/wc.jar");
        //设置本次job所要调用的mapper的class类和reduce的class类
        job.setmapperclass(wordcountmapper.class);
        job.setreducerclass(wordcountreducer.class);
        
        //设置mapper实现类的产生结果的key，value类型
        job.setmapoutputkeyclass(text.class);
        job.setmapoutputvalueclass(intwritable.class);
        //设置reduce实现类的产生结果的key，value类型
        job.setoutputkeyclass(text.class);
        job.setoutputvalueclass(intwritable.class);
        
    
        //设置map时，job要处理的数据的路径，和产生的结果的路径在哪
        fileinputformat.setinputpaths(job, new path("/wordcount/input"));
        //注意输出路径一定要不存在
        fileoutputformat.setoutputpath(job, new path("/wordcount/output"));  
        
        //设置想要启动reduce task的数量是多少
        job.setnumreducetasks(2);
        
        //提交给yarn，等待这个job完成才退出
        boolean res = job.waitforcompletion(true);
        
        system.exit(res?0:-1);
        
    }
    
    

}

额外知识点：

maven创建报错说插件下载失败，右键项目

然后右键属性maven，update project