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Cloud Computing MapReduce进阶
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用户定制Partitioner和Combiner
主要内容（6学时） 简介 复合键值对的使用 用户定制数据类型 用户定制输入/输出格式 用户定制Partitioner和Combiner 组合式MapReduce计算作业 多数据源的连接 全局参数/数据文件的传递与使用 关系数据库的连接与访问
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简介 MPI(Message Passing Interface) 等并行编程方法 缺少对高层并行编程模型和统一计算框架的支持，需要程序员处理许 多底层细节， 为此MapReduce在三个层面上做了系统而巧妙的设计 构思。 在大数据处理的基本方法上，对相互计算依赖不大的数据采取“分 而治之”的处理策略。 借鉴了Lisp语言中的思想，用Map和Reduce两个函数提供了高层 的并行编程抽象模型和接口。 对于诸多的底层实现和处理细节MapReduce提供了一个统一的计 算框架，大大减轻了程序员在编程是的负担。
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复合键值对的使用 把小的键值对合并成大的键值对
Map计算过程中所产生的中间结果键值对需要通过网络传输给 Reduce节点，大规模的键值对可能会大幅增大网络通信开销，并 且降低程序执行速度，为此开采用一个基本的优化方法，即把大量 小的键值对合并为较大的键值对。 例如在单词同现矩阵计算中，单词a可能会与多个其他单词共同出 现，因而一个Map可能会产生很多个单词a与其他单词的键值对， 如下：
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复合键值对的使用 <a, b> 1 <a, c> 3 a {b:1,c:3, d:5, e:8, f:4}
<a, d> <a, e> <a, f>
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巧用复合键让系统完成排序 Map计算过程中，系统自动按照Map的输出键进行排序， 因此进入Reduce的键值对都是按照key值排序的，但有时 希望value也按一定规则排序。 方法1：在Reduce过程中对{value}列表中的值进行 本地排序，但当{value}列表数据量巨大时 必须使用复杂的外排算法，会很耗时。 方法2：将value中需要排序的部分加入到key中， 形成复合键，这样能利用MapReduce系统 的排序功能自动完成排序。
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用户定制数据类型 Hadoop内置的数据类型 BooleanWritable：标准布尔型数值 ByteWritable：单字节数值
DoubleWritable：双字节数 FloatWritable：浮点数 IntWritable：整型数 LongWritable：长整型数 Text：使用UTF8格式存储的文本 NullWritable：当<key, value>中的key或value为空时使用
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用户定制数据类型 自定义数据类型的实现 首先实现Writable接口，以便该数据能被序列化后完成 网络传输或文件输入/输出；
其次，如果该数据需要作为key使用，或者要比较数值 大小时，则需要实现 WritableComparable接口。 例如将一个三维坐标P(x,y,z)定制为一个数据类型 pubic class Point3D implements Writable<Point3D> { private float x,y,z; public void readFields(DataInput in) throws IOException {……} public void write(DataOutput out) throws IOException }
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用户定制数据类型 如果Point3D还需要作为主键值使用，或者需要比 较大小时，还应该实现WritableComparable接口
pubic class Point3D implements WritableComparable<Point3D> { private float x,y,z; public void readFields(DataInput in) throws IOException {……} public void write(DataOutput out) throws IOException public int compareTo(Point3D p) //具体实现比较当前的this（x,y,z）与p(x,y,z)的位置 //并输出-1,0,1 }
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用户定制输入/输出格式 Hadoop内置数据输入格式和RecordReader
TextInputFormat：是系统默认的数据输入格式，可以文 本文件分块逐行读入，读入一行时，所产生的key为当前 行在整个文件中的字节偏移位置，而value就是行内容。 KeyValueInputFormat：是另一个常用的数据输入格式， 可将一个安照<key, value>格式逐行存放的文件逐行读 出，并自动解析成相应的key和value。
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用户定制输入/输出格式 RecordReader：对于一个数据输入格式，都需要有一个 对应的RecordReader。 RecordReader主要用于将一个 文件中的数据记录分拆成具体的键值对，传给Map函数。 例如： TextInputFormat的默认RecordReader为Line RecordReader， KeyValueInputFormat的默认 RecordReader为KeyValueLine RecordReader。 除此之外，系统还提供很多输入格式，例如： AutoInputFormat, CombineFileInputFormat等
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用户定制数据输入格式与RecordReader
假设需要定制 FileNameLocInputFormat 与 FileNameLocRecordReader, 以便产生 pubic class FileNameLocInputFormat extends FileInputFormat<Text, Text> { @Override public RecordReader<Text, Text> createRecordReader(InputSplit split, TaskAttemptContext context) FileNameLocRecordReader fnrr = new FileNameLocRecordReader(); fnrr.initialize(split, context); ………… }
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用户定制数据输入格式与RecordReader
pubic class FileNameLocRecordReader extends RecordReader<Text, Text> { String FileName; LineRecordReader lrr = new public Text getCurrnetKey() return new } public void initialize(InputSplit arg0, TaskAttemptContext arg1) ……………………….
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用户定制输入/输出格式 Hadoop内置的数据输出格式与RecordWriter
Hadoop提供了丰富的内置数据输出格式。最常用的是 TextOutputFormat，也是系统默认的输出格式，可以 将计算结果以key + \t +value的形式逐行输入到文件 中。 数据输出格式也提供一个对应的RecordWriter，以便系 统明确输出结果写到文件的具体格式。 TextOutputFormat的默认RecordWriter是 LineRecordWriter。
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通过定制数据输出格式实现多集合文件输出 默认情况下，MapReduce将产生包含一至多个文件的单个 输出数据文件集合。但有时候需要输出多个文件集合。比如 ，在处理专利数据是，希望根据不同国家，将每个国家的专 利数据记录输出到不同国家的文件目录中。 Hadoop提供了MultipleOutputFormat类帮助完成这一处 理功能。在Reduce进行数据输出前，需要定制 MultioleOutputFormat的一个子类，实现其中的一个重要 方法 protected String generateFileNameForKeyValue(K key, V value, String name) 通过该放过，程序可以根据输入的主键产生并返回一个所期望的输出数据文 件名和路径
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用户定制Partitioner Hadoop MapReduce 提供了默认的Partition来完 成Map节点数据的中间结果向Reduce节点的分区 处理。大多数情况下，应用程序仅使用默认的 HashPartitiner即可满足计算要求，但有时候，数 据可能不会被均匀的分配到每个Reduce上，或者 不符合应用程序的分区要求，这时，就需要定制自 己的Partitioner。
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用户定制Partitioner 定制一个Partitioner大致方法如下，继承 HashPartitioner，并重载getPartition()方法 class NewPartitioner extends HashPartitioner<K, V> { //override the method getPartition(K key, V value, int numReduceTasks) {………………….} }
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用户定制Combiner 用户也可以根据需要定制自己的Combiner，以减 少Map阶段输出中间结果的数量，降低数据的网络 传输开销。
class NewCombiner extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> { public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throw IOException, InterruptedException {………………………} }
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组合式MapReduce计算作业 一些复杂任务难以用一趟MapReduce处理完成， 需要将其拆分为多趟简单的MapReduce子任务进 行处理。 本节将介绍多种不同形式的组合MapReduce任务 ，包括迭代方法， 顺序组合方法， 具有依赖关系 的组合方法，以及链式方法
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迭代MapReduce计算任务 当使用MapReduce进行这样的问题求解时，运行 一趟MapReduce过程将无法完成整个求解结果， 因此，需要采用迭代法方循环运行该MapReduce 过程，直到达到一个逼近结果。 例如页面排序算法PageRank就是这一类需要用循 环迭代MapReduce计算进行求解的问题。
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顺序组合式MapReduce计算任务 多个MapReduce子任务可以注意手工执行，但更方便的 做法是将这些子任务串起来，前面的输出作为后面的输入 。例如 mapreduce mapreduce mapreduce3
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具有复杂依赖关系的组合式MapReduce作业
例如，一个MapReduce作业有x, y, z三个子任务 ，它们的依赖关系如下： Job Jobx Joby Jobz
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具有复杂依赖关系的组合式MapReduce作业
则他们的配置程序如下 //配置jobx Configuration jobxconf = … //设置JobControl Job jobx = … JobCOntrol jc = new JobControl(); //配置joby jc.addJob(jobx); Configuration jobyconf = … jc.addJob(joby); Job joby = … jc.addJob(jobz); //配置jobz jc.run(); Configuration jobzconf = …. Job jobz = … //设置依赖关系 jobz.addDependingJob(jobx); jobz.addDependingJob(joby);
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MapReduce前处理和后处理步骤的链式执行
一个MapReduce作业可能会有一些前处理和后处理步骤 ，比如文档倒排索引处理前需要去除“停用词”，若将其 设置为一个单独的MapReduce作业，则可能会影响核心 作业的效率。 为此，一个较好的方法是在核心的Map和Reduce过程之 外，把这些前后处理步骤实现为一些辅助的Map过程，将 这些辅助过程与核心Map和Reduce过程合并为一个链式 MapReduce任务。
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MapReduce前处理和后处理步骤的链式执行
Hadoop为此专门提供了链式Mapper(ChainMapper) 和 链式Reducer(ChainReducer)来完成这种处理。 ChainMapper允许在单一Map任务中添加和使用多个 Map子任务；而ChainReducer允许在一个单一Reduce 任务执行了Reduce处理后，继续使用多个Map子任务完 成后续处理。
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多数据源的连接 一个MapReduce任务可能需要访问多个数据集， 在关系数据库中，这将是两个或多个表的连接 (join)。Hadoop 系统没有关系数据库那样强大的 连接处理功能，大多数时候需要程序员自己实现， 本节介绍基于DataJoin类库实现Reduce端连接的 方法，用全局文件复制实现Map端连接的方法，带 Map端过滤的Reduce端连接方法，以及 MapRedude数据连接方法的限制
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用DataJoin类库实现Reduce端连接
首先需要为不同数据源下的每个数据记录定义一个数据源 标签(Tag)。 进一步，为了能准确的标识一个数据源下的每个数据记录 并完成连接处理，需要为每个带连接的数据记录确定一个 连接主键(GroupKey) 最后， DataJoin类库分别在Map和Reduce阶段提供一个 处理框架，并尽可能的帮助程序员完成一些处理工作，剩 余部分必须自己完成。
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Map处理过程 根据GroupKey进行分区 Map Map 1 3 2 1 3 2 4 3 数据源Customers
1，王二， 2，张三， 3，李四， 4，孙五， 数据源Orders 3，订单1，90， 1，订单2，130， 2，订单3，220， 3，订单4，160， Map Map 1 Customers 1，王二， Orders 3，订单1，90， 3 Customers 2，张三， Orders 1，订单2，130， 2 1 Customers 3，李四， Orders 2，订单3，220， 3 2 Customers 4，孙五， Orders 3，订单4，160， 4 3
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Reduce处理过程 Reduce节点接收到这些带标签的数据记录后， Reduce过程将对不同数据源标签下具有相同 GroupKey的记录进行笛卡尔叉积，自动生成所有 不同的叉积组合。然后对每一个叉积组合，由程序 员实现一个combine()方法，将这些具有相同 GroupKey的记录进行适当的处理，以完成连接。 过程如图：
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Reduce过程 3 Reduce Customers 3，李四，025-3333-3333 Orders
3，订单1，90， Orders 3，订单4，160， Reduce Customers 3，李四， Customers 3，李四， Orders 3，订单1，90， Orders 3，订单4，160， Combine() Combine() 3,李四， ，订单1，90， 3,李四， ，订单4，160，
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用全局文件复制方法实现Map端连接 前述用DataJoin类实现的Reduce端连接方法中， 连接操作直到Reduce端才能进行，因为很多无效 的连接组合数据在Reduce阶段才能去除，所以大 量的网络带宽被用来传输不用的数据，因此，这种 方法效率不高。 当数据源的数据量较小时，能够放在单节点的内存 时，可以使用称为“复制连接”的全局文件复制方 法，把较小的数据源复制到每个Map节点上，然后 在Map阶段完成连接操作
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用全局文件复制方法实现Map端连接 Hadoop提供了一个Distributed Cache机制用于将一个 或多个文件分布复制到所有节点上。要利用此机制，需要 涉及到以下两部分的设置 (1) Job类中 public void addCacheFile(URI uri): 将一个文件存放到Distributed Cache文件中 (2) Mapper 或Reducer的context类中 public Path[] getLocalCacheFiles(): 获取设置在Distributed Cache中的文件路径
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用全局文件复制方法实现Map端连接 当较小的数据源文件也无法放入内存时，可采用以 下办法： (1) 可以首先过滤较小数据源文件中的记录，只保
留需要进行连接的记录 (2) 可以将较小数据源文件分割为能n个小文件，其 中每个小文件都能放入内存处理，然后分别对 这n个小文件用全局文件复制方法进行与较大源 文件的连接，最后把结果合并起来
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带Map端过滤的Reduce端连接 如果过滤后数据仍然无法放在内存中处理，可采用 带Map端过滤的Reduce端连接处理。
具体过程为在Map端先生成一个仅包含连接主键的 过滤文件，由于这个文件的数据量大大降低，则可 将这个文件存放在Distributed Cache文件中，然 后在Map端过滤掉主键不在这个列表中的所有记录 ，然后再实现正常的Reduce端连接
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全局参数的传递 public void set(String name, String value);//设置字符串属性
为了能让用户灵活设置某些作业参数，一个 MapReduce计算任务可能需要在执行时从命令行 输入这些作业参数，并将这个参数传递给各个节点 Configuration类为此专门提供了用于保存和获取 属性的方法例如： public void set(String name, String value);//设置字符串属性 public void get(String name, String defaultValue) //读取字符串属性 //将一个参数设置为name属性 jobconf.set(“name”, args[0]); //然后可在Mapper或Reducer类的初始化方法setup中从Configuration对象读出该 属性值 jobconf.get(“name”, “”);
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全局数据文件的传递 这里同样也用到了Distributed Cache机制。要 利用此机制，需要涉及到以下两部分的设置 (1) Job类中
public void addCacheFile(URI uri): 将一个文件存放到Distributed Cache文件中 (2) Mapper 或Reducer的context类中 public Path[] getLocalCacheFiles(): 获取设置在Distributed Cache中 的文件路径
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关系数据库的连接与访问 Hadoop提供了相应的从关系数据库查询和读取数 据的接口。
DBInputFormat：提供从数据库读取数据的格式 DBRecordReader：提供读取数据记录的接口 Hadoop查询和读取关系数据库的处理效率比较低 因此DBInputFormat仅适合读取小量的数据，对于 读取大量的数据，可以用数据库中的工具将数据输 出为文本文件，并上载到HDFS中处理。
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关系数据库的连接与访问 Hadoop提供了相应的向关系数据库直接输出计算 结果的编程接口。
DBOutputFormat：提供向数据库输出数据的格式 DBRecordWriter：提供向数据库写入数据记录的接口 DBConfiguration：提供数据库配置和创建连接的接口 //连接DB的静态方法 Public static void configureDB(Job job, String driverClass, String dbUrl, String userName, String password) Job 为当前准备执行的作业， driveClass为数据库厂商提供的访问数据库的驱动程序 dbUrl 为运行数据库主机的地址，userName和password为访问数据库的用户名与密 码
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关系数据库的连接与访问 数据库连接完成后，即可完成从MapReduce程序 向关系数据库写入数据的操作，DBOutputFormat 提供了一个静态方法来指定需要写入的数据表和字 段： public static void setOutput(Job job, String tableName, String… fieldNames) 其中tableName指定即将写入数据的表名，后续参数指定哪些字段数据将写入该表
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关系数据库的连接与访问 为了能完成向数据库中的写入操作，程序员还需 要实现DBWritable：
public class NewDBWritable implements Writable, DBWritable { public void write(DataOutput out) {……} ………. }
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完
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