MAPREDUCE实践篇（2）

发布时间：2020-06-13 21:06:49 来源：网络阅读：615 作者：yushiwh 栏目：开发技术

4.1. Mapreduce中的排序初步

4.1.1 需求

对日志数据中的上下行流量信息汇总，并输出按照总流量倒序排序的结果

数据如下：

1363157985066 1372623050300-FD-07-A4-72-B8:CMCC120.196.100.82 2427248124681200

1363157995052 138265441015C-0E-8B-C7-F1-E0:CMCC120.197.40.4402640200

1363157991076 1392643565620-10-7A-28-CC-0A:CMCC120.196.100.99241321512200

1363154400022 139262511065C-0E-8B-8B-B1-50:CMCC120.197.40.4402400200

4.1.2 分析

基本思路：实现自定义的bean来封装流量信息，并将bean作为map输出的key来传输

MR程序在处理数据的过程中会对数据排序(map输出的kv对传输到reduce之前，会排序)，排序的依据是map输出的key

所以，我们如果要实现自己需要的排序规则，则可以考虑将排序因素放到key中，让key实现接口：WritableComparable

然后重写key的compareTo方法

4.1.3 实现

1、自定义的bean

public class FlowBean implements WritableComparable<FlowBean>{

long upflow;

long downflow;

long sumflow;

//如果空参构造函数被覆盖，一定要显示定义一下，否则在反序列时会抛异常

public FlowBean(){}

public FlowBean(long upflow, long downflow) {

super();

this.upflow = upflow;

this.downflow = downflow;

this.sumflow = upflow + downflow;

}

public long getSumflow() {

return sumflow;

}

public void setSumflow(long sumflow) {

this.sumflow = sumflow;

}

public long getUpflow() {

return upflow;

}

public void setUpflow(long upflow) {

this.upflow = upflow;

}

public long getDownflow() {

return downflow;

}

public void setDownflow(long downflow) {

this.downflow = downflow;

}

//序列化，将对象的字段信息写入输出流

@Override

public void write(DataOutput out) throws IOException {

out.writeLong(upflow);

out.writeLong(downflow);

out.writeLong(sumflow);

}

//反序列化，从输入流中读取各个字段信息

@Override

public void readFields(DataInput in) throws IOException {

upflow = in.readLong();

downflow = in.readLong();

sumflow = in.readLong();

}

@Override

public String toString() {

return upflow + "\t" + downflow + "\t" + sumflow;

}

@Override

public int compareTo(FlowBean o) {

//自定义倒序比较规则

return sumflow > o.getSumflow() ? -1:1;

}

2、 mapper 和 reducer

public class FlowCount {

static class FlowCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, FlowBean,Text > {

@Override

protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {

String line = value.toString();

String[] fields = line.split("\t");

try {

String phonenbr = fields[0];

long upflow = Long.parseLong(fields[1]);

long dflow = Long.parseLong(fields[2]);

FlowBean flowBean = new FlowBean(upflow, dflow);

context.write(flowBean,new Text(phonenbr));

} catch (Exception e) {

e.printStackTrace();

}

static class FlowCountReducer extends Reducer<FlowBean,Text,Text, FlowBean> {

@Override

protected void reduce(FlowBean bean, Iterable<Text> phonenbr, Context context) throws IOException, InterruptedException {

Text phoneNbr = phonenbr.iterator().next();

context.write(phoneNbr, bean);

}

public static void main(String[] args) throws Exception {

Configuration conf = new Configuration();

Job job = Job.getInstance(conf);

job.setJarByClass(FlowCount.class);

job.setMapperClass(FlowCountMapper.class);

job.setReducerClass(FlowCountReducer.class);

job.setMapOutputKeyClass(FlowBean.class);

job.setMapOutputValueClass(Text.class);

job.setOutputKeyClass(Text.class);

job.setOutputValueClass(FlowBean.class);

// job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);

FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));

FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));

job.waitForCompletion(true);

}

4.2. Mapreduce中的分区Partitioner

4.2.1 需求

根据归属地输出流量统计数据结果到不同文件，以便于在查询统计结果时可以定位到省级范围进行

4.2.2 分析

Mapreduce中会将map输出的kv对，按照相同key分组，然后分发给不同的reducetask

默认的分发规则为：根据key的hashcode%reducetask数来分发

所以：如果要按照我们自己的需求进行分组，则需要改写数据分发（分组）组件Partitioner

自定义一个CustomPartitioner继承抽象类：Partitioner

然后在job对象中，设置自定义partitioner： job.setPartitionerClass(CustomPartitioner.class)

4.2.3 实现

/**

* 定义自己的从map到reduce之间的数据（分组）分发规则按照手机号所属的省份来分发（分组）ProvincePartitioner

* 默认的分组组件是HashPartitioner

* @author

public class ProvincePartitioner extends Partitioner<Text, FlowBean> {

static HashMap<String, Integer> provinceMap = new HashMap<String, Integer>();

static {

provinceMap.put("135", 0);

provinceMap.put("136", 1);

provinceMap.put("137", 2);

provinceMap.put("138", 3);

provinceMap.put("139", 4);

}

@Override

public int getPartition(Text key, FlowBean value, int numPartitions) {

Integer code = provinceMap.get(key.toString().substring(0, 3));

return code == null ? 5 : code;

}

4.3. mapreduce数据压缩

4.3.1 概述

这是mapreduce的一种优化策略：通过压缩编码对mapper或者reducer的输出进行压缩，以减少磁盘IO，提高MR程序运行速度（但相应增加了cpu运算负担）

1、 Mapreduce支持将map输出的结果或者reduce输出的结果进行压缩，以减少网络IO或最终输出数据的体积

2、压缩特性运用得当能提高性能，但运用不当也可能降低性能

3、基本原则：

运算密集型的job，少用压缩

IO密集型的job，多用压缩

4.3.2 MR支持的压缩编码

MAPREDUCE实践篇（2）

4.3.3 Reducer输出压缩

在配置参数或在代码中都可以设置reduce的输出压缩

1、在配置参数中设置

mapreduce.output.fileoutputformat.compress=false

mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec=org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec

mapreduce.output.fileoutputformat.compress.type=RECORD

2、在代码中设置

Job job = Job.getInstance(conf);

FileOutputFormat.setCompressOutput(job, true);

FileOutputFormat.setOutputCompressorClass(job, (Class<? extends CompressionCodec>) Class.forName(""));

4.3.4 Mapper输出压缩

在配置参数或在代码中都可以设置reduce的输出压缩

1、在配置参数中设置

mapreduce.map.output.compress=false

mapreduce.map.output.compress.codec=org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec

2、在代码中设置：

conf.setBoolean(Job.MAP_OUTPUT_COMPRESS, true);

conf.setClass(Job.MAP_OUTPUT_COMPRESS_CODEC, GzipCodec.class, CompressionCodec.class);

4.3.5 压缩文件的读取

Hadoop自带的InputFormat类内置支持压缩文件的读取，比如TextInputformat类，在其initialize方法中：

public void initialize(InputSplit genericSplit,

TaskAttemptContext context) throws IOException {

FileSplit split = (FileSplit) genericSplit;

Configuration job = context.getConfiguration();

this.maxLineLength = job.getInt(MAX_LINE_LENGTH, Integer.MAX_VALUE);

start = split.getStart();

end = start + split.getLength();

final Path file = split.getPath();

// open the file and seek to the start of the split

final FileSystem fs = file.getFileSystem(job);

fileIn = fs.open(file);

//根据文件后缀名创建相应压缩编码的codec

CompressionCodec codec = new CompressionCodecFactory(job).getCodec(file);

if (null!=codec) {

isCompressedInput = true;

decompressor = CodecPool.getDecompressor(codec);

//判断是否属于可切片压缩编码类型

if (codec instanceof SplittableCompressionCodec) {

final SplitCompressionInputStream cIn =

((SplittableCompressionCodec)codec).createInputStream(

fileIn, decompressor, start, end,

SplittableCompressionCodec.READ_MODE.BYBLOCK);

//如果是可切片压缩编码，则创建一个CompressedSplitLineReader读取压缩数据

in = new CompressedSplitLineReader(cIn, job,

this.recordDelimiterBytes);

start = cIn.getAdjustedStart();

end = cIn.getAdjustedEnd();

filePosition = cIn;

} else {

//如果是不可切片压缩编码，则创建一个SplitLineReader读取压缩数据，并将文件输入流转换成解压数据流传递给普通SplitLineReader读取

in = new SplitLineReader(codec.createInputStream(fileIn,

decompressor), job, this.recordDelimiterBytes);

filePosition = fileIn;

}

} else {

fileIn.seek(start);

//如果不是压缩文件，则创建普通SplitLineReader读取数据

in = new SplitLineReader(fileIn, job, this.recordDelimiterBytes);

filePosition = fileIn;

}

4.4. 更多MapReduce编程案例

4.4.1 reduce端join算法实现

1、需求：

订单数据表t_order：

id	date	pid	amount
1001	20150710	P0001	2
1002	20150710	P0001	3
1002	20150710	P0002	3

商品信息表t_product

id	name	category_id	price
P0001	小米5	C01	2
P0002	锤子T1	C01	3

假如数据量巨大，两表的数据是以文件的形式存储在HDFS中，需要用mapreduce程序来实现一下SQL查询运算：

select a.id,a.date,b.name,b.category_id,b.price from t_order a join t_product b on a.pid = b.id

2、实现机制：

通过将关联的条件作为map输出的key，将两表满足join条件的数据并携带数据所来源的文件信息，发往同一个reduce task，在reduce中进行数据的串联

public class OrderJoin {

static class OrderJoinMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, OrderJoinBean> {

@Override

protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {

// 拿到一行数据，并且要分辨出这行数据所属的文件

String line = value.toString();

String[] fields = line.split("\t");

// 拿到itemid

String itemid = fields[0];

// 获取到这一行所在的文件名（通过inpusplit）

String name = "你拿到的文件名";

// 根据文件名，切分出各字段（如果是a，切分出两个字段，如果是b，切分出3个字段）

OrderJoinBean bean = new OrderJoinBean();

bean.set(null, null, null, null, null);

context.write(new Text(itemid), bean);

}

static class OrderJoinReducer extends Reducer<Text, OrderJoinBean, OrderJoinBean, NullWritable> {

@Override

protected void reduce(Text key, Iterable<OrderJoinBean> beans, Context context) throws IOException, InterruptedException {

//拿到的key是某一个itemid,比如1000

//拿到的beans是来自于两类文件的bean

// {1000,amount} {1000,amount} {1000,amount} --- {1000,price,name}

//将来自于b文件的bean里面的字段，跟来自于a的所有bean进行字段拼接并输出

}

缺点：这种方式中，join的操作是在reduce阶段完成，reduce端的处理压力太大，map节点的运算负载则很低，资源利用率不高，且在reduce阶段极易产生数据倾斜

解决方案： map端join实现方式

4.4.2 map端join算法实现

1、原理阐述

适用于关联表中有小表的情形；

可以将小表分发到所有的map节点，这样，map节点就可以在本地对自己所读到的大表数据进行join并输出最终结果，可以大大提高join操作的并发度，加快处理速度

2、实现示例

--先在mapper类中预先定义好小表，进行join

--引入实际场景中的解决方案：一次加载数据库或者用distributedcache

public class TestDistributedCache {

static class TestDistributedCacheMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text>{

FileReader in = null;

BufferedReader reader = null;

HashMap<String,String> b_tab = new HashMap<String, String>();

String localpath =null;

String uirpath = null;

//是在map任务初始化的时候调用一次

@Override

protected void setup(Context context) throws IOException, InterruptedException {

//通过这几句代码可以获取到cache file的本地绝对路径，测试验证用

Path[] files = context.getLocalCacheFiles();

localpath = files[0].toString();

URI[] cacheFiles = context.getCacheFiles();

//缓存文件的用法——直接用本地IO来读取

//这里读的数据是map task所在机器本地工作目录中的一个小文件

in = new FileReader("b.txt");

reader =new BufferedReader(in);

String line =null;

while(null!=(line=reader.readLine())){

String[] fields = line.split(",");

b_tab.put(fields[0],fields[1]);

}

IOUtils.closeStream(reader);

IOUtils.closeStream(in);

}

@Override

protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {

//这里读的是这个map task所负责的那一个切片数据（在hdfs上）

String[] fields = value.toString().split("\t");

String a_itemid = fields[0];

String a_amount = fields[1];

String b_name = b_tab.get(a_itemid);

// 输出结果 100198.9banan

context.write(new Text(a_itemid), new Text(a_amount + "\t" + ":" + localpath + "\t" +b_name ));

}

public static void main(String[] args) throws Exception {

Configuration conf = new Configuration();

Job job = Job.getInstance(conf);

job.setJarByClass(TestDistributedCache.class);

job.setMapperClass(TestDistributedCacheMapper.class);

job.setOutputKeyClass(Text.class);

job.setOutputValueClass(LongWritable.class);

//这里是我们正常的需要处理的数据所在路径

FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));

FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));

//不需要reducer

job.setNumReduceTasks(0);

//分发一个文件到task进程的工作目录

job.addCacheFile(new URI("hdfs://hadoop-server01:9000/cachefile/b.txt"));

//分发一个归档文件到task进程的工作目录

//job.addArchiveToClassPath(archive);

//分发jar包到task节点的classpath下

//job.addFileToClassPath(jarfile);

job.waitForCompletion(true);

}

4.4.3 web日志预处理

1、需求：

对web访问日志中的各字段识别切分

去除日志中不合法的记录

根据KPI统计需求，生成各类访问请求过滤数据

2、实现代码：

a) 定义一个bean，用来记录日志数据中的各数据字段

public class WebLogBean {

private String remote_addr;// 记录客户端的ip地址

private String remote_user;// 记录客户端用户名称,忽略属性"-"

private String time_local;// 记录访问时间与时区

private String request;// 记录请求的url与http协议

private String status;// 记录请求状态；成功是200

private String body_bytes_sent;// 记录发送给客户端文件主体内容大小

private String http_referer;// 用来记录从那个页面链接访问过来的

private String http_user_agent;// 记录客户浏览器的相关信息

private boolean valid = true;// 判断数据是否合法

public String getRemote_addr() {

return remote_addr;

}

public void setRemote_addr(String remote_addr) {

this.remote_addr = remote_addr;

}

public String getRemote_user() {

return remote_user;

}

public void setRemote_user(String remote_user) {

this.remote_user = remote_user;

}

public String getTime_local() {

return time_local;

}

public void setTime_local(String time_local) {

this.time_local = time_local;

}

public String getRequest() {

return request;

}

public void setRequest(String request) {

this.request = request;

}

public String getStatus() {

return status;

}

public void setStatus(String status) {

this.status = status;

}

public String getBody_bytes_sent() {

return body_bytes_sent;

}

public void setBody_bytes_sent(String body_bytes_sent) {

this.body_bytes_sent = body_bytes_sent;

}

public String getHttp_referer() {

return http_referer;

}

public void setHttp_referer(String http_referer) {

this.http_referer = http_referer;

}

public String getHttp_user_agent() {

return http_user_agent;

}

public void setHttp_user_agent(String http_user_agent) {

this.http_user_agent = http_user_agent;

}

public boolean isValid() {

return valid;

}

public void setValid(boolean valid) {

this.valid = valid;

}

@Override

public String toString() {

StringBuilder sb = new StringBuilder();

sb.append(this.valid);

sb.append("\001").append(this.remote_addr);

sb.append("\001").append(this.remote_user);

sb.append("\001").append(this.time_local);

sb.append("\001").append(this.request);

sb.append("\001").append(this.status);

sb.append("\001").append(this.body_bytes_sent);

sb.append("\001").append(this.http_referer);

sb.append("\001").append(this.http_user_agent);

return sb.toString();

}

b)定义一个parser用来解析过滤web访问日志原始记录

public class WebLogParser {

public static WebLogBean parser(String line) {

WebLogBean webLogBean = new WebLogBean();

String[] arr = line.split(" ");

if (arr.length > 11) {

webLogBean.setRemote_addr(arr[0]);

webLogBean.setRemote_user(arr[1]);

webLogBean.setTime_local(arr[3].substring(1));

webLogBean.setRequest(arr[6]);

webLogBean.setStatus(arr[8]);

webLogBean.setBody_bytes_sent(arr[9]);

webLogBean.setHttp_referer(arr[10]);

if (arr.length > 12) {

webLogBean.setHttp_user_agent(arr[11] + " " + arr[12]);

} else {

webLogBean.setHttp_user_agent(arr[11]);

}

if (Integer.parseInt(webLogBean.getStatus()) >= 400) {// 大于400，HTTP错误

webLogBean.setValid(false);

}

} else {

webLogBean.setValid(false);

}

return webLogBean;

}

public static String parserTime(String time) {

time.replace("/", "-");

return time;

}

c) mapreduce程序

public class WeblogPreProcess {

static class WeblogPreProcessMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, NullWritable> {

Text k = new Text();

NullWritable v = NullWritable.get();

@Override

protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {

String line = value.toString();

WebLogBean webLogBean = WebLogParser.parser(line);

if (!webLogBean.isValid())

return;

k.set(webLogBean.toString());

context.write(k, v);

}

public static void main(String[] args) throws Exception {

Configuration conf = new Configuration();

Job job = Job.getInstance(conf);

job.setJarByClass(WeblogPreProcess.class);

job.setMapperClass(WeblogPreProcessMapper.class);

job.setOutputKeyClass(Text.class);

job.setOutputValueClass(NullWritable.class);

FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));

FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));

job.waitForCompletion(true);

}

向AI问一下细节

MAPREDUCE实践篇（2）

4.1. Mapreduce中的排序初步

4.1.1 需求

4.1.2 分析

4.1.3 实现

4.2. Mapreduce中的分区Partitioner

4.2.1 需求

4.2.2 分析

4.2.3 实现

4.3. mapreduce数据压缩

4.3.1 概述

4.3.2 MR支持的压缩编码

4.3.3 Reducer输出压缩

4.3.4 Mapper输出压缩

4.3.5 压缩文件的读取

4.4. 更多MapReduce编程案例

4.4.1 reduce端join算法实现

4.4.2 map端join算法实现

4.4.3 web日志预处理

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