MapReduce源码分析完整版

第四章分布式计算框架MapReduce4.1初识MapReduceMapReduce是一种面向大规模数据并行处理的编程模型，也一种并行分布式计算框架。

在Hadoop流行之前，分布式框架虽然也有，但是实现比较复杂，基本都是大公司的专利，小公司没有能力和人力来实现分布式系统的开发。

Hadoop的出现，使用MapReduce框架让分布式编程变得简单。

如名称所示，MapReduce主要由两个处理阶段：Map阶段和Reduce 阶段，每个阶段都以键值对作为输入和输出，键值对类型可由用户定义。

程序员只需要实现Map和Reduce两个函数，便可实现分布式计算，而其余的部分，如分布式实现、资源协调、内部通信等，都是由平台底层实现，无需开发者关心。

基于Hadoop开发项目相对简单，小公司也可以轻松的开发分布式处理软件。

4.1.1 MapReduce基本过程MapReduce是一种编程模型，用户在这个模型框架下编写自己的Map函数和Reduce函数来实现分布式数据处理。

MapReduce程序的执行过程主要就是调用Map函数和Reduce函数，Hadoop把MapReduce程序的执行过程分为Map和Reduce两个大的阶段，如果细分可以为Map、Shuffle（洗牌）、Reduce三个阶段。

Map含义是映射，将要操作的每个元素映射成一对键和值，Reduce含义是归约，将要操作的元素按键做合并计算，Shuffle在第三节详细介绍。

下面以一个比较简单的示例，形象直观介绍一下Map、Reduce阶段是如何执行的。

有一组图形，包含三角形、圆形、正方形三种形状图形，要计算每种形状图形的个数，见下图4-1。

图：4-1 map/reduce计算不同形状的过程在Map阶段，将每个图形映射成形状（键Key）和数量（值Value），每个形状图形的数量值是“1”；Shuffle阶段的Combine（合并），相同的形状做归类；在Reduce阶段，对相同形状的值做求和计算。

mapreduce编程实验报告心得【实验报告心得】总结：本次mapreduce编程实验通过实际操作，使我对mapreduce编程框架有了更深入的理解。

在实验过程中，我学会了如何编写map和reduce函数，并利用这些函数从大数据集中进行数据提取和聚合分析。

通过这个实验，我还掌握了如何调试和优化mapreduce任务，以提高数据处理效率和性能。

一、实验目的：本次实验的目的是掌握mapreduce编程框架的使用方法，理解其实现原理，并在实际编程中熟练运用map和reduce函数进行数据处理和分析。

二、实验环境和工具：本次实验使用Hadoop分布式计算框架进行mapreduce编程。

使用的工具包括Hadoop集群、HDFS分布式文件系统以及Java编程语言。

三、实验过程：1. 实验准备：在开始实验前，我首先了解了mapreduce的基本概念和特点，以及Hadoop集群的配置和使用方法。

2. 实验设计：根据实验要求，我选择了一个适当的数据集，并根据具体需求设计了相应的map和reduce函数。

在设计过程中，我充分考虑了数据的结构和处理逻辑，以保证mapreduce任务的高效完成。

3. 实验编码：在实验编码过程中，我使用Java编程语言来实现map 和reduce函数。

我按照mapreduce编程模型，利用输入键值对和中间结果键值对来进行数据处理。

在编码过程中，我注意了代码的规范性和可读性，并进行了适当的优化。

4. 实验测试：完成编码后，我在Hadoop集群上部署和运行了我的mapreduce任务。

通过对数据集进行分析和处理，我验证了自己编写的map和reduce函数的正确性和性能。

5. 实验总结：在实验结束后，我对本次实验进行了总结。

我分析了实验中遇到的问题和挑战，并提出了相应的解决方法。

我还对mapreduce编程框架的优缺点进行了评估，并给出了自己的观点和建议。

四、实验结果和观点：通过本次实验，我成功实现了对选定数据集的mapreduce处理。

mapreduce总结MapReduce一个由Google出的分布式编程模型，它将大数据处理转化为分布式程序模型，提供了一种简单却强大的方法来处理海量的数据。

MapReduce优点在于提供了一种既可以低成本、高效率地处理大规模数据的数据处理框架，在大数据的处理和管理方面发挥了重要作用。

本文将对MapReduce的相关概念及其实现原理、特点和应用进行综述。

一、MapReduce的概念MapReduceGoogle发明的一种解决海量数据处理的分布式编程模型，它是一种计算框架，可以将一个大型数据集分割成多个小任务，并把任务分发到多台机器上执行，并最终将小任务的结果合并成最终结果。

MapReduce模型由Google在2004年提出，并于2005年在著名论文“MapReduce：A Flexible Data Processing Tool”中被正式发表，其主要贡献者为Google公司的三位研究人员：Jeff Dean、Sanjay Ghemawat Andrew Tomkins。

二、MapReduce的实现原理MapReduce实现原理主要分2个阶段。

1. Map：Map是利用已有的数据，进行数据归类和分块的过程，将大规模的数据量分割成多个中等规模的数据块，每个数据块用一个子任务来处理；2. Reduce阶段：Reduce是从 Map的多个子任务的结果中汇总出最终的结果；MapReduce框架建立在分布式环境之上，将一个大规模的计算任务拆分成小任务，分发到各个节点运行，最后把小任务的结果合并成一个总结果。

三、MapReduce的特点MapReduce模型提供了一种机制，可以实现以下处理大规模数据的特点：1.发处理大数据：MapReduce过将大数据集分成多个小数据集，并由多个节点并行处理，从而提供了大规模数据处理的并发能力，可以提升处理效率；2.错性：MapReduce型支持容错性处理，也即当某台机器出现故障或是宕机，MapReduce架会将任务重新分发到其它机器上执行，从而保证了数据的正确性；3.可伸缩性：MapReduce型具有较高的可伸缩性，即可以根据需求随时增加或减少计算任务的数量，从而改变计算的规模；4.持低延迟的数据处理：MapReduce数据处理过程中，可以有效避免数据倾斜现象，从而减少任务处理的时间。

关键字: 分布式云计算Google的核心竞争技术是它的计算平台。

Google的大牛们用了下面5篇文章，介绍了它们的计算设施。

GoogleCluster： /archive/googlecluster.htmlChubby：/papers/chubby.htmlGFS：/papers/gfs.htmlBigTable：/papers/bigtable.htmlMapReduce：/papers/mapreduce.html很快，Apache上就出现了一个类似的解决方案，目前它们都属于Apache的Hadoop项目，对应的分别是：Chubby-->ZooKeeperGFS-->HDFSBigTable-->HBaseMapReduce-->Hadoop目前，基于类似思想的Open Source项目还很多，如Facebook用于用户分析的Hive。

HDFS作为一个分布式文件系统，是所有这些项目的基础。

分析好HDFS，有利于了解其他系统。

由于Hadoop的HDFS和MapReduce 是同一个项目，我们就把他们放在一块，进行分析。

下图是MapReduce整个项目的顶层包图和他们的依赖关系。

Hadoop包之间的依赖关系比较复杂，原因是HDFS提供了一个分布式文件系统，该系统提供API，可以屏蔽本地文件系统和分布式文件系统，甚至象Amazon S3这样的在线存储系统。

这就造成了分布式文件系统的实现，或者是分布式文件系统的底层的实现，依赖于某些貌似高层的功能。

功能的相互引用，造成了蜘蛛网型的依赖关系。

一个典型的例子就是包conf，conf用于读取系统配置，它依赖于fs，主要是读取配置文件的时候，需要使用文件系统，而部分的文件系统的功能，在包fs中被抽象了。

Hadoop的关键部分集中于图中蓝色部分，这也是我们考察的重点。

下面给出了Hadoop的包的功能分析。

Hadoop源代码分析（三）由于Hadoop的MapReduce和HDFS都有通信的需求，需要对通信的对象进行序列化。

MapReduce编程一、实验目的1、理解MapReduce编程模型基本知识2、掌握MapReduce开发环境的搭建3、掌握MapReduce基本知识，能够运用MapReduce进行基本的开发二、实验原理MapReduce 是Hadoop两个最基础最重要的核心成员之一。

它是大规模数据（TB 级）计算的利器，Map 和Reduce 是它的主要思想，来源于函数式编程语言。

从编程的角度来说MapReduce分为Map函数和Reduce函数，Map负责将数据打散，Reduce负责对数据进行聚集，用户只需要实现map 和reduce 两个接口，即可完成TB级数据的计算。

Hadoop Map Reduce的实现采用了Master/Slave 结构。

Master 叫做JobTracker，而Slave 叫做TaskTracker。

用户提交的计算叫做Job，每一个Job会被划分成若干个Tasks。

JobTracker负责Job 和Tasks 的调度，而TaskTracker负责执行Tasks。

常见的应用包括：日志分析和数据挖掘等数据分析应用，另外，还可用于科学数据计算，如圆周率PI 的计算等。

MapReduce 框架的核心步骤主要分两部分：Map 和Reduce。

当你向MapReduce 框架提交一个计算作业时，它会首先把计算作业拆分成若干个Map 任务，然后分配到不同的节点上去执行，每一个Map 任务处理输入数据中的一部分，当Map 任务完成后，它会生成一些中间文件，这些中间文件将会作为Reduce 任务的输入数据。

Reduce 任务的主要目标就是把前面若干个Map 的输出汇总到一起并输出。

按照以上基本的描述，其工作图如下。

从工作流程来讲，MapReduce对应的作业Job首先把输入的数据集切分为若干独立的数据块，并由Map组件以Task的方式并行处理。

处理结果经过排序后，依次输入给Reduce 组件，并且以Task的形式并行处理。

mapreduce编程模型的原理MapReduce编程模型是一种分布式计算模型，用于处理大规模数据集。

它的原理是将数据集划分成小的数据块，然后并行地在集群的多个节点上执行Map和Reduce操作，最终将结果合并起来形成最终结果。

MapReduce编程模型的主要原理可以归纳为以下几个方面：1. 数据划分MapReduce会将大规模数据集划分为小的数据块，每个数据块通常在64MB到1GB之间。

将数据划分为小的数据块可以方便地并行处理，也可以减少网络传输的数据量。

2. Map操作Map操作是MapReduce中的第一步。

Map操作会对数据块中的每个数据进行处理，其中Map会将每个数据转化为一个中间键-值对（key-value），key表示数据属性，value表示值。

Map操作通常包括以下步骤：（1）输入：从输入数据中读取数据块（2）映射：将输入数据转换为中间键-值对（3）缓存：将处理后的中间键-值对缓存在内存中3. Shuffle操作Shuffle操作是MapReduce中的第二步，Shuffle操作会将Map操作生成的中间键-值对重新组合，并按照key值将它们分组。

Shuffle操作通常包括以下步骤：（1）数据的拷贝：将Map输出的中间键-值对按照key值拷贝到Reduce操作的计算节点上（2）数据的排序：按照key值对中间键-值对进行排序，便于Reduce操作的处理（3）数据的分区：将排序后的中间键-值对分成多个分区，每个分区包含相同key值的中间键-值对4. Reduce操作Reduce操作是MapReduce中的第三步。

在Reduce操作中，Map操作生成的中间键-值对被分成多个分区，每个分区都包含相同key值的键值对。

在Reduce操作中，对每个分区中的中间键-值对进行处理，并生成一个输出结果。

Reduce操作通常包括以下步骤：（1）输入：从Map操作的输出获取中间键-值对分组信息（2）缓存：将Map操作输出的中间键-值对缓存到内存中（3）分组：将缓存中的中间键-值对按照key值分组（4）Reduce：对每个分组中的中间键-值对进行Reduce操作，并将结果输出5. 在Master节点上进行控制和协调MapReduce编程模型中，由Master节点来进行任务的分配、管理和协调。

第8章 MapReduce 相关特性详解184 if(key.toString().equals("hello")){ //判断计数条件 context.setStatus("BadKey is coming!"); //写入Reduce 状态context.getCounter(ReportTest.ReduceReport).increment(1); //计数增加 }context.write(key, new IntWritable(sum));};}}从以上程序的黑体部分中可以看到，使用了大量的关键字进行计数器的设置，因此可以通过触发条件对计数值进行增加。

图8-4展示了最终结果。

图8-4 程序8-1运行结果计数器视图最上面部分是设置的计数器计数，根据获取条件产生了若干个计数器对结果进行输出。

8.1.3 动态计数器对于设定的计数器，可以通过在初始处设置枚举，使得计数器能够引用枚举中的类型，从而提供计数的功能。

小提示：有些时候，某些问题的产生并不适合在枚举处提供，例如一些产生的错误并不能在一开始定义，因此需要一个动态定义计数器的方法对数据进行定义。

除了前面所述的使用getCounter 方法获取枚举中值的方式外，Context 类中还有一个重载的方法能够对当前计数器进行动态定义，其源码如下所示：public Counter getCounter(String groupName, String counterName) { return reporter.getCounter(groupName, counterName);}此方法通过重新动态定义计数器实现对信息的动态捕获。

代码如程序8-2所示。

大数据实例代码大数据在各行各业中的应用越来越广泛，并且通过实例代码的使用，我们可以更好地理解和应用大数据技术。

本文将介绍几个常见的大数据实例代码，以帮助读者更好地掌握和应用这些技术。

一、MapReduce 实现 Word CountMapReduce 是一种用于处理大数据集的编程模型，它将数据分为若干个小块进行并行处理，并最终合并结果。

下面是一个使用MapReduce 实现的 Word Count 实例代码：```javaimport java.io.IOException;import org.apache.hadoop.fs.Path;import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.io.IntWritable;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 WordCount {public static class Map extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {private final static IntWritable one = new IntWritable(1);private Text word = new Text();public void map(LongWritable key, Text value, Context context)throws IOException, InterruptedException {String line = value.toString();String[] words = line.split(" ");for (String w : words) {word.set(w);context.write(word, one);}}}public static class Reduce extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context)throws IOException, InterruptedException {int sum = 0;for (IntWritable val : values) {sum += val.get();}context.write(key, new IntWritable(sum));}}public static void main(String[] args) throws Exception { Configuration conf = new Configuration();Job job = new Job(conf, "wordcount");job.setJarByClass(WordCount.class);job.setMapperClass(Map.class);job.setReducerClass(Reduce.class);job.setOutputKeyClass(Text.class);job.setOutputValueClass(IntWritable.class);FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0])); FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1])); job.waitForCompletion(true);}}```二、Spark 实现数据清洗Spark 是一种快速、通用的大数据处理引擎，支持在大规模数据集上进行高效的数据处理。

mapreduce实验报告总结一、引言MapReduce是一种用于处理和生成大数据集的编程模型和模型化工具，它由Google提出并广泛应用于各种大数据处理场景。

通过MapReduce，我们可以将大规模数据集分解为多个小任务，并分配给多个计算节点并行处理，从而大大提高了数据处理效率。

在本实验中，我们通过实践操作，深入了解了MapReduce的工作原理，并尝试解决了一些实际的大数据处理问题。

二、实验原理MapReduce是一种编程模型，它通过两个核心阶段——Map阶段和Reduce阶段，实现了对大规模数据的处理。

Map阶段负责处理输入数据集中的每个元素，生成一组中间结果；Reduce阶段则对Map阶段的输出进行汇总和聚合，生成最终结果。

通过并行处理和分布式计算，MapReduce可以在大量计算节点上高效地处理大规模数据集。

在本实验中，我们使用了Hadoop平台来实现MapReduce模型。

Hadoop是一个开源的分布式计算框架，它提供了包括MapReduce在内的一系列数据处理功能。

通过Hadoop，我们可以方便地搭建分布式计算环境，实现大规模数据处理。

三、实验操作过程1.数据准备：首先，我们需要准备一个大规模的数据集，可以是结构化数据或非结构化数据。

在本实验中，我们使用了一个包含大量文本数据的CSV文件。

2.编写Map任务：根据数据处理的需求，我们编写了一个Map任务，该任务从输入数据集中读取文本数据，提取出关键词并进行分类。

3.编写Reduce任务：根据Map任务的输出，我们编写了一个Reduce任务，该任务将相同关键词的文本数据进行汇总，生成最终结果。

4.运行MapReduce作业：将Map和Reduce任务编译成可执行脚本，并通过Hadoop作业调度器提交作业，实现并行处理。

5.数据分析：获取处理后的结果，并进行数据分析，以验证数据处理的有效性。

四、实验结果与分析实验结束后，我们得到了处理后的数据结果。

MapReduce案例-流量统计（⼀）### 需求⼀: 统计求和统计每个⼿机号的上⾏数据包总和，下⾏数据包总和，上⾏总流量之和，下⾏总流量之和分析：以⼿机号码作为key值，上⾏流量，下⾏流量，上⾏总流量，下⾏总流量四个字段作为value值，然后以这个key，和value作为map阶段的输出，reduce阶段的输⼊##### Step 1: ⾃定义map的输出value对象FlowBean```javapublic class FlowBean implements Writable {private Integer upFlow; //上⾏数据包数private Integer downFlow; //下⾏数据包数private Integer upCountFlow; //上⾏流量总和private Integer downCountFlow;//下⾏流量总和public Integer getUpFlow() {return upFlow;}public void setUpFlow(Integer upFlow) {this.upFlow = upFlow;}public Integer getDownFlow() {return downFlow;}public void setDownFlow(Integer downFlow) {this.downFlow = downFlow;}public Integer getUpCountFlow() {return upCountFlow;}public void setUpCountFlow(Integer upCountFlow) {this.upCountFlow = upCountFlow;}public Integer getDownCountFlow() {return downCountFlow;}public void setDownCountFlow(Integer downCountFlow) {this.downCountFlow = downCountFlow;}@Overridepublic String toString() {return upFlow +"\t" + downFlow +"\t" + upCountFlow +"\t" + downCountFlow;}//序列化⽅法@Overridepublic void write(DataOutput out) throws IOException {out.writeInt(upFlow);out.writeInt(downFlow);out.writeInt(upCountFlow);out.writeInt(downCountFlow);}//反序列化@Overridepublic void readFields(DataInput in) throws IOException {this.upFlow = in.readInt();this.downFlow = in.readInt();this.upCountFlow = in.readInt();this.downCountFlow = in.readInt();}}```##### Step 2: 定义FlowMapper类```javapublic class FlowCountMapper extends Mapper<LongWritable,Text,Text,FlowBean> {/*将K1和V1转为K2和V2:K1 V10 1360021750219 128 1177 16852 200------------------------------K2 V2136******** FlowBean(19 128 1177 16852)*/@Overrideprotected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {//1:拆分⾏⽂本数据,得到⼿机号--->K2String[] split = value.toString().split("\t");String phoneNum = split[1];//2:创建FlowBean对象,并从⾏⽂本数据拆分出流量的四个四段,并将四个流量字段的值赋给FlowBean对象FlowBean flowBean = new FlowBean();flowBean.setUpFlow(Integer.parseInt(split[6]));flowBean.setDownFlow(Integer.parseInt(split[7]));flowBean.setUpCountFlow(Integer.parseInt(split[8]));flowBean.setDownCountFlow(Integer.parseInt(split[9]));//3:将K2和V2写⼊上下⽂中context.write(new Text(phoneNum), flowBean);}}```##### Step 3: 定义FlowReducer类```javapublic class FlowCountReducer extends Reducer<Text,FlowBean,Text,FlowBean> {@Overrideprotected void reduce(Text key, Iterable<FlowBean> values, Context context) throws IOException, InterruptedException { //1:遍历集合,并将集合中的对应的四个字段累计Integer upFlow = 0; //上⾏数据包数Integer downFlow = 0; //下⾏数据包数Integer upCountFlow = 0; //上⾏流量总和Integer downCountFlow = 0;//下⾏流量总和for (FlowBean value : values) {upFlow += value.getUpFlow();downFlow += value.getDownFlow();upCountFlow += value.getUpCountFlow();downCountFlow += value.getDownCountFlow();}//2:创建FlowBean对象,并给对象赋值 V3FlowBean flowBean = new FlowBean();flowBean.setUpFlow(upFlow);flowBean.setDownFlow(downFlow);flowBean.setUpCountFlow(upCountFlow);flowBean.setDownCountFlow(downCountFlow);//3:将K3和V3下⼊上下⽂中context.write(key, flowBean);}}```##### Step 4: 程序main函数⼊⼝FlowMain```javapublic class JobMain extends Configured implements Tool {//该⽅法⽤于指定⼀个job任务@Overridepublic int run(String[] args) throws Exception {//1:创建⼀个job任务对象Job job = Job.getInstance(super.getConf(), "mapreduce_flowcount");//如果打包运⾏出错，则需要加该配置job.setJarByClass(JobMain.class);//2:配置job任务对象(⼋个步骤)//第⼀步:指定⽂件的读取⽅式和读取路径job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);//TextInputFormat.addInputPath(job, new Path("hdfs://node01:8020/wordcount")); TextInputFormat.addInputPath(job, new Path("file:///D:\\input\\flowcount_input")); //第⼆步:指定Map阶段的处理⽅式和数据类型job.setMapperClass(FlowCountMapper.class);//设置Map阶段K2的类型job.setMapOutputKeyClass(Text.class);//设置Map阶段V2的类型job.setMapOutputValueClass(FlowBean.class);//第三（分区），四（排序）//第五步: 规约(Combiner)//第六步分组//第七步：指定Reduce阶段的处理⽅式和数据类型job.setReducerClass(FlowCountReducer.class);//设置K3的类型job.setOutputKeyClass(Text.class);//设置V3的类型job.setOutputValueClass(FlowBean.class);//第⼋步: 设置输出类型job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);//设置输出的路径TextOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("file:///D:\\out\\flowcount_out")); //等待任务结束boolean bl = job.waitForCompletion(true);return bl ? 0:1;}public static void main(String[] args) throws Exception {Configuration configuration = new Configuration();//启动job任务int run = ToolRunner.run(configuration, new JobMain(), args);System.exit(run);}}```。