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目录

本系列历史文章

前言

MapReduce程序运行模式和深入解析

程序运行模式

1、本地运行模式

2、集群运行模式

深入MapReduce

1、MapReduce的输入和输出

2、MapReduce的处理流程解析

3、Mapper任务执行过程详解

4、Reducer任务执行过程详解

本系列历史文章

2021年大数据Hadoop（十七）：MapReduce编程规范及示例编写

2021年大数据Hadoop（十六）：MapReduce计算模型介绍

2021年大数据Hadoop（十五）：Hadoop的联邦机制 Federation

2021年大数据Hadoop（十四）：HDFS的高可用机制

2021年大数据Hadoop（十三）：HDFS意想不到的其他功能

2021年大数据Hadoop（十二）：HDFS的API操作

2021年大数据Hadoop（十一）：HDFS的元数据辅助管理

2021年大数据Hadoop（十）：HDFS的数据读写流程

2021年大数据Hadoop（九）：HDFS的高级使用命令

2021年大数据Hadoop（八）：HDFS的Shell命令行使用

2021年大数据Hadoop（七）：HDFS分布式文件系统简介

2021年大数据Hadoop（六）：全网最详细的Hadoop集群搭建

2021年大数据Hadoop（五）：Hadoop架构

2021年大数据Hadoop（四）：Hadoop发行版公司

2021年大数据Hadoop（三）：Hadoop国内外应用

2021年大数据Hadoop（二）：Hadoop发展简史和特性优点

2021年大数据Hadoop（一）：Hadoop介绍

前言

2021年全网最详细的大数据笔记，轻松带你从入门到精通，该栏目每天更新，汇总知识分享

MapReduce程序运行模式和深入解析

程序运行模式

1、本地运行模式

1. mapreduce程序是被提交给LocalJobRunner在本地以单进程的形式运行
2. 而处理的数据及输出结果可以在本地文件系统，也可以在hdfs上
3. 本地模式非常便于进行业务逻辑的调试

2、集群运行模式

1. 将mapreduce程序提交给yarn集群，分发到很多的节点上并发执行
2. 处理的数据和输出结果应该位于hdfs文件系统
3. 提交集群的实现步骤：

1、将Driver主类代码中的输入路径和输出路径修改为HDFS路径

TextInputFormat.addInputPath(job, new Path("hdfs://node1:8020/input/wordcount"));

TextOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("hdfs://node1:8020/output/wordcount"));

2、将程序打成JAR包，然后在集群的任意一个节点上用hadoop命令启动

hadoop jar wordcount.jar cn.lanson.WordCountDriver

深入MapReduce

1、MapReduce的输入和输出

MapReduce框架运转在<key,value>键值对上，也就是说，框架把作业的输入看成是一组<key,value>键值对，同样也产生一组<key,value>键值对作为作业的输出，这两组键值对可能是不同的。

​​​​​​​2、MapReduce的处理流程解析

​​​​​​​3、Mapper任务执行过程详解

• 第一阶段是把输入目录下文件按照一定的标准逐个进行逻辑切片，形成切片规划。默认情况下，Split size = Block size。每一个切片由一个MapTask处理。         

• 第二阶段是对切片中的数据按照一定的规则解析成<key,value>对。默认规则是把每一行文本内容解析成键值对。key是每一行的起始位置(单位是字节)，value是本行的文本内容。（TextInputFormat）

• 第三阶段是调用Mapper类中的map方法。上阶段中每解析出来的一个<k,v>，调用一次map方法。每次调用map方法会输出零个或多个键值对。
• 第四阶段是按照一定的规则对第三阶段输出的键值对进行分区。默认是只有一个区。分区的数量就是Reducer任务运行的数量。默认只有一个Reducer任务。
• 第五阶段是对每个分区中的键值对进行排序。首先，按照键进行排序，对于键相同的键值对，按照值进行排序。比如三个键值对<2,2>、<1,3>、<2,1>，键和值分别是整数。那么排序后的结果是<1,3>、<2,1>、<2,2>。如果有第六阶段，那么进入第六阶段；如果没有，直接输出到文件中。
• 第六阶段是对数据进行局部聚合处理，也就是combiner处理。键相等的键值对会调用一次reduce方法。经过这一阶段，数据量会减少。本阶段默认是没有的。

​​​​​​​4、Reducer任务执行过程详解

• 第一阶段是Reducer任务会主动从Mapper任务复制其输出的键值对。Mapper任务可能会有很多，因此Reducer会复制多个Mapper的输出。
• 第二阶段是把复制到Reducer本地数据，全部进行合并，即把分散的数据合并成一个大的数据。再对合并后的数据排序。
• 第三阶段是对排序后的键值对调用reduce方法。键相等的键值对调用一次reduce方法，每次调用会产生零个或者多个键值对。最后把这些输出的键值对写入到HDFS文件中。

在整个MapReduce程序的开发过程中，我们最大的工作量是覆盖map方法和覆盖reduce方法。

原文链接:https://blog.csdn.net/xiaoweite1/article/details/117393842