Hadoop学习(4)-mapreduce的一些注意事项

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Hadoop学习(4)-mapreduce的一些注意事项

优惠码发放 2019-07-25 12:53:38 浏览159
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Hadoop学习(4)-mapreduce的一些注意事项

关于mapreduce的一些注意细节

如果把mapreduce程序打包放到了liux下去运行,

命令java  –cp  xxx.jar 主类名

如果报错了,说明是缺少相关的依赖jar包

用命令hadoop jar xxx.jar 类名因为在集群机器上用 hadoop jar xx.jar mr.wc.JobSubmitter 命令来启动客户端main方法时,hadoop jar这个命令会将所在机器上的hadoop安装目录中的jar包和配置文件加入到运行时的classpath中

那么,我们的客户端main方法中的new Configuration()语句就会加载classpath中的配置文件,自然就有了

fs.defaultFS 和 mapreduce.framework.name 和 yarn.resourcemanager.hostname 这些参数配置

会把本地hadoop的相关的所有jar包都会引用

Mapreduce也有本地的job运行,就是可以不用提交到yarn上,可以以单机的模式跑一边以多个线程模拟也可以。

就是如果不管在Linux下还是windows下,提交job都会默认的提交到本地去运行,

如果在linux默认提交到yarn上运行,需要写配置文件hadoop/etc/mapred-site.xml文件

mapreduce.framework.name

yarn

Key,value对,如果是自己的类的话,那么这个类要实现Writable,同时要把你想序列化的数据转化成二进制,然后放到重写方法wirte参数的DataOutput里面,另一个readFields重写方法是用来反序列化用的,

注意反序列化的时候,会先拿这个类的无参构造方法构造出一个对象出来,然后再通过readFields方法来复原这个对象。

DataOutput也是一种流,只不过是hadoop的在封装,自己用的时候,里面需要加个FileOutputStream对象

DataOutput写字符串的时候要用writeUTF(“字符串”),他这样编码的时候,会在字符串的前面先加上字符串的长度,这是考虑到字符编码对其的问题,hadoop解析的时候就会先读前面两个字节,看一看这个字符串有多长,不然如果用write(字符串.getBytes())这样他不知道这个字符串到底有多少个字节。

在reduce阶段,如果把一个对象写到hdfs里面,那么会调用字符串的toString方法,你可以重写这个类的toString方法 

举例,下面这个类就可以在hadoop里序列化

package mapreduce2;

import java.io.DataInput;
import java.io.DataOutput;
import java.io.IOException;

import org.apache.hadoop.hdfs.client.HdfsClientConfigKeys.Write;
import org.apache.hadoop.io.Writable;
import org.apache.hadoop.util.Waitable;

public class FlowBean implements Writable {

private int up;//上行流量
private int down;//下行流量
private int sum;//总流量
private String phone;//电话号

public FlowBean(int up, int down, String phone) {
    this.up = up;
    this.down = down;
    this.sum = up + down;
    this.phone = phone;
}
public int getUp() {
    return up;
}
public void setUp(int up) {
    this.up = up;
}
public int getDown() {
    return down;
}
public void setDown(int down) {
    this.down = down;
}
public int getSum() {
    return sum;
}
public void setSum(int sum) {
    this.sum = sum;
}
public String getPhone() {
    return phone;
}
public void setPhone(String phone) {
    this.phone = phone;
}
@Override
public void readFields(DataInput di) throws IOException {
    //注意这里读的顺序要和写的顺序是一样的
    this.up = di.readInt();
    this.down = di.readInt();
    this.sum = this.up + this.down;
    this.phone = di.readUTF();
}
@Override
public void write(DataOutput Do) throws IOException {
    Do.writeInt(this.up);
    Do.writeInt(this.down);
    Do.writeInt(this.sum);
    Do.writeUTF(this.phone);
}
@Override
public String toString() {
    return "电话号"+this.phone+" 总流量"+this.sum;
}

}

 当所有的reduceTask都运行完之后,还会调用一个cleanup方法

应用练习:统计一个页面访问总量为n条的数据

方案一:只用一个reducetask,利用cleanup方法,在reducetask阶段,先不直接放到hdfs里面,而是存到一个Treemap里面

再在reducetask结束后,在cleanup里面通过把Treemap里面前五输出到HDFS里面;

package cn.edu360.mr.page.topn;

public class PageCount implements Comparable{


private String page;
private int count;

public void set(String page, int count) {
    this.page = page;
    this.count = count;
}

public String getPage() {
    return page;
}
public void setPage(String page) {
    this.page = page;
}
public int getCount() {
    return count;
}
public void setCount(int count) {
    this.count = count;
}

@Override
public int compareTo(PageCount o) {
    return o.getCount()-this.count==0?this.page.compareTo(o.getPage()):o.getCount()-this.count;
}


}

map类

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;

public class PageTopnMapper extends Mapper{


@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context)
        throws IOException, InterruptedException {
    String line = value.toString();
    String[] split = line.split(" ");
    context.write(new Text(split[1]), new IntWritable(1));
}

}

reduce类

package cn.edu360.mr.page.topn;

import java.io.IOException;
import java.util.Map.Entry;
import java.util.Set;
import java.util.TreeMap;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

public class PageTopnReducer extends Reducer{


TreeMap<PageCount, Object> treeMap = new TreeMap<>();

@Override
protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,
        Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>.Context context) throws IOException, InterruptedException {
    int count = 0;
    for (IntWritable value : values) {
        count += value.get();
    }
    PageCount pageCount = new PageCount();
    pageCount.set(key.toString(), count);
    
    treeMap.put(pageCount,null);
    
}
@Override
protected void cleanup(Context context)
        throws IOException, InterruptedException {
    Configuration conf = context.getConfiguration();

    //可以在cleanup里面拿到configuration,从里面读取要拿前几条数据

    int topn = conf.getInt("top.n", 5);
    
    
    Set<Entry<PageCount, Object>> entrySet = treeMap.entrySet();
    int i= 0;
    
    for (Entry<PageCount, Object> entry : entrySet) {
        context.write(new Text(entry.getKey().getPage()), new IntWritable(entry.getKey().getCount()));
        i++;
        if(i==topn) return;
    }   
}

}

然后jobSubmit类,注意这个要设定Configuration,这里面有几种方法

第一种是加载配置文件

    Configuration conf = new Configuration();
    conf.addResource("xx-oo.xml");

然后再在xx-oo.xml文件里面写

<property>
    <name>top.n</name>
    <value>6</value>
</property>


第二种方式

    //通过直接设定

    conf.setInt("top.n", 3);
    //通过对java主程序 直接传进来的参数
    conf.setInt("top.n", Integer.parseInt(args[0]));

第三种方式通过获取配置文件参数

     Properties props = new Properties();

    props.load(JobSubmitter.class.getClassLoader().getResourceAsStream("topn.properties"));
    conf.setInt("top.n", Integer.parseInt(props.getProperty("top.n")));

然后再在topn.properties里面配置参数

top.n=5
subsubmit类,默认在本机模拟运行

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
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 {

    /**
     * 通过加载classpath下的*-site.xml文件解析参数
     */
    Configuration conf = new Configuration();
    conf.addResource("xx-oo.xml");
    
    /**
     * 通过代码设置参数
     */
    //conf.setInt("top.n", 3);
    //conf.setInt("top.n", Integer.parseInt(args[0]));
    
    /**
     * 通过属性配置文件获取参数
     */
    /*Properties props = new Properties();
    props.load(JobSubmitter.class.getClassLoader().getResourceAsStream("topn.properties"));
    conf.setInt("top.n", Integer.parseInt(props.getProperty("top.n")));*/
    
    Job job = Job.getInstance(conf);

    job.setJarByClass(JobSubmitter.class);

    job.setMapperClass(PageTopnMapper.class);
    job.setReducerClass(PageTopnReducer.class);

    job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
    job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
    
    job.setOutputKeyClass(Text.class);
    job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

    FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("F:\\mrdata\\url\\input"));
    FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("F:\\mrdata\\url\\output"));

    job.waitForCompletion(true);

}

}

额外java知识点补充

Treemap,放进去的东西会自动排序

两种Treemap的自定义方法,第一种是传入一个Comparator

public class TreeMapTest {


public static void main(String[] args) {
    
    TreeMap<FlowBean, String> tm1 = new TreeMap<>(new Comparator<FlowBean>() {
        @Override
        public int compare(FlowBean o1, FlowBean o2) {
            //如果两个类总流量相同的会比较电话号
            if( o2.getAmountFlow()-o1.getAmountFlow()==0){
                return o1.getPhone().compareTo(o2.getPhone());
            }
            //如果流量不同,就按从小到大的顺序排序
            return o2.getAmountFlow()-o1.getAmountFlow();
        }
    });
    FlowBean b1 = new FlowBean("1367788", 500, 300);
    FlowBean b2 = new FlowBean("1367766", 400, 200);
    FlowBean b3 = new FlowBean("1367755", 600, 400);
    FlowBean b4 = new FlowBean("1367744", 300, 500);
    
    tm1.put(b1, null);
    tm1.put(b2, null);
    tm1.put(b3, null);
    tm1.put(b4, null);
    //treeset的遍历
    Set<Entry<FlowBean,String>> entrySet = tm1.entrySet();
    for (Entry<FlowBean,String> entry : entrySet) {
        System.out.println(entry.getKey() +"\t"+ entry.getValue());
    }
}

}

第二种是在这个类中,实现一个Comparable接口

package cn.edu360.mr.page.topn;

public class PageCount implements Comparable{


private String page;
private int count;

public void set(String page, int count) {
    this.page = page;
    this.count = count;
}

public String getPage() {
    return page;
}
public void setPage(String page) {
    this.page = page;
}
public int getCount() {
    return count;
}
public void setCount(int count) {
    this.count = count;
}

@Override
public int compareTo(PageCount o) {
    return o.getCount()-this.count==0?this.page.compareTo(o.getPage()):o.getCount()-this.count;
}


}

原文地址https://www.cnblogs.com/wpbing/archive/2019/07/25/11242866.html

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