【MapReduce】分析WordCount数据处理过程并进行自主开发WordCount程序

￡神魔★判官ぃ 2022-08-30 14:54 190阅读 0赞

### 分析WordCount数据处理过程 ###

*  1 演示WordCount运行
 *  2 分析WordCount数据处理过程
 *  3 自主开发WordCount程序
 *   *  3.1 下载jar包
     *  3.2 创建程序框架
     *  3.3 WordCountMapper程序开发
     *  3.4 WordCountReducer程序开发
     *  3.5 WordCount执行程序开发
     *  3.6 代码打包
 *  4 程序测试

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# 1 演示WordCount运行 #

安装好Hadoop之后，会自带的有WordCount的计算jar包，如下  
![在这里插入图片描述][594bce5ec328d65be05a3e34c8968953.png]  
首先开启hadoop服务：`start-all.sh` ，接着找到要进行计数的文件内容  
![在这里插入图片描述][7ae658f22ca12291e78371f6466a32d8.png]  
然后就是执行计数的程序（这条指令在前面都已经介绍很多次了）  
![在这里插入图片描述][ee5911923f3e78904c667308ebab822f.png]  
核实一下输出的结果（最终核实无误）  
![在这里插入图片描述][96d86e7f0332f2a16a27ce6dba5785f6.png]  
上述就是使用自带的WordCountt计算程序步骤，首先把Hadoop服务开启，接着就是找到文件所在的位置和计算的程序jar包的位置，然后就是执行计算的程序，最后就是在指定的文件路径下就能看到最终的结果

# 2 分析WordCount数据处理过程 #

流程分解如下：

*  （1）数据来源是在HDFS中的input文件夹下的data.txt文件中
 *  （2）过程分为Map阶段和Reduce阶段，且两个阶段的数据处理都是以key-value的形式
    
     *  a）Map阶段的输入：k1和v1，其中的**k1表示的是读入数据的偏移量，v1就是读取到的数据**。因为文本数据是按照行进行读取，偏移量的意思就是这一行在文本当中的位置，而这个位置是按照字节为单位进行计算的。比如说第一句话的偏移量就是0，而第二句话就是15，因为前面一句话的字节长度为14（空格也算），剩下的每行就是依次类推，但是需要注意这里仅仅是了解一下就行，我们并不关心数据是采用哪种规则进行提取，而是最终数据本身，也就是**在Map输入阶段我们的重点应该放在v1上面，而不是k1上**
     *  b）Map的输出阶段：k2和v2，其中**k2就是每一个单词，v2就是每一个单词计一次数**，如果是全分布的环境，那么进行计算的过程可能不在同一台机器上，比如前两句话在一台机器上处理，最后一句话是在另一台机器上进行处理。这里需要特别注意一下：**相同的k2，它的v2会被同一个Reduce进行处理**（实际上是实现了SQL的distinct、groupby分组和多表查询的功能）
     *  c）Reduce的输入阶段：k3和v3，之前已经介绍过Map和Reduce之间的关系，其中**Map的输出就是Reduce的输入**，这里的**k3也就是之前的k2，但是v3就是之前数据值的集合**
     *  d）Reduce的输出阶段：k4和v4，**k4和之前的k3一致，v4就是对v3集合进行求和**。
 *  （3）最后处理完毕之后将数据输出到HDFS，需要注意注意一下这里面key-value都必须是Hadoop自己的数据类型

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th align="center">Key</th> 
   <th align="center">Value</th> 
   <th align="center">Key</th> 
   <th align="center">Value</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td align="center">k1：LongWritable（永远都是这个类型）</td> 
   <td align="center">v1：Text（文本数据）</td> 
   <td align="center">k3：Text（文本数据）</td> 
   <td align="center">v3 ：IntWritable（数值数据）</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="center">k2：Text（文本数据）</td> 
   <td align="center">v2：IntWritable（数值数据）</td> 
   <td align="center">k4：Text（文本数据）</td> 
   <td align="center">v4：IntWritable（数值数据）</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

最终整个流程的分解图可以参考一下如下的解析，至此整个WordCount程序的计算流程就梳理完毕了

![在这里插入图片描述][a7a5c8fd23a78a53e7b4651d66b534ed.png]

# 3 自主开发WordCount程序 #

## 3.1 下载jar包 ##

前期准备：将需要的jar包都放置在工程文件汇总（也可以使用maven进行，设置后dependency后，系统会自动下载依赖的jar包）

*  （1）$HADOOP\_HOME/share/hadoop/common/\*.jar
 *  （2）$HADOOP\_HOME/share/hadoop/common/lib/\*.jar
 *  （3）$HADOOP\_HOME/share/hadoop/mapreduce/\*.jar
 *  （4）$HADOOP\_HOME/share/hadoop/mapreduce/lib/\*.jar

操作的过程和之前利用Java API进行数据的上传和下载类似，还是使用WinSCP软件将所需要的jar包全部下载到桌面的一个新建文件夹中（核实一下，共81个jar包）  
![在这里插入图片描述][bc85ca295e52ad90efde07b28d05fb86.png]  
然后打开Eclipse，创建一个工程项目名为MapReduceDemo，再创建一个lib文件夹把jar包添加到环境路径  
![在这里插入图片描述][2785ff0d02eb2b4ed4c46c366b3778f4.png]

## 3.2 创建程序框架 ##

在src文件夹下新建一个wc的package后，按照之前的梳理过程搭建一个框架，首先创建Java Class名为WordCountMapper的程序用于实现第一阶段的功能，创建好的程序文件如下  
![在这里插入图片描述][109529465068f7e40f181b74e2c72f78.png]  
然后再开发一个程序实现第二阶段的功能和最终的执行程序，创建好的程序文件如下  
![在这里插入图片描述][9d7f4c80c8ed80413b7f92c1d6fa6059.png]  
至此就把框架搭建起来了，接下来就是对每一个程序进行具体的开发

## 3.3 WordCountMapper程序开发 ##

该程序的开发不需要全部进行底层代码的开发，只需要继承一下父类，在此基础上进行部分修改就可以完成，继承如下  
![在这里插入图片描述][6f5c92cf320547a5de4b92165bfea677.png]  
可以看出继承之后就会显示对应的对应参数数据类型，参数和Map第一阶段的内容是一致，有输入和输出的数据类型的指定需求（注意Text导入的包）  
![在这里插入图片描述][a71fc1a88c26f838450ad472d600a5cc.png]  
参数类型指定后，就要完成我们自己的需求，重写里面的map方法，操作如下：在函数内部右键选择Source选项后点击Override/Implement Methods…  
![在这里插入图片描述][ef49da4374549ec8127aab2fa9250b6c.png]  
然后再勾选要重写的具体方法，也就是map方法  
![在这里插入图片描述][3e071b2e293dc5471ab5a976f65835ec.png]  
最后自动生成部分代码，如下  
![在这里插入图片描述][c1da6a764e8c1e813fda0939789ed5b0.png]  
接着就是丰富一下重写方法中的内容，其中Context的作用已在下面进行解释，完整的代码如下，结合这输入的数据结构，然后进行分词后计数，至此整个WordCountMapper程序代码就已经开发完毕  
![在这里插入图片描述][8f23a4c8cba0ac4ac9d62cd96a983153.png]

## 3.4 WordCountReducer程序开发 ##

和Mapper的开发一样，也是进行继承父类，然后直接就是指定对应的数据类型，接着就是对里面的reduce方法进行重写，操作如下  
![在这里插入图片描述][6fc67b72fc371c657728c716708e7856.png]  
然后对重写的方法进行代码设计，为了方便理解和简化代码，可以重命名和删除部分代码，一下就是进行修改的部分  
![在这里插入图片描述][074b867006dd7525ba282543e2626871.png]  
然后设置一个计数器，对v3进行遍历后求和，最后的结果输出的k4和v4，最终修改结果如下，至此整个WordCountReducer程序发完就完成了  
![在这里插入图片描述][5add15b819e5b7afff732260c5731ee2.png]

## 3.5 WordCount执行程序开发 ##

两个框架的程序开发都已经完成了，就差最后一个运行的主程序了，接着就完成这一步的设计，主程序的设计也比较固定，可以归纳出来一个模板，如下

*  （1）创建任务Job，并且制定任务的入口
 *  （2）指定任务的Map，Map的输出类型
 *  （3）指定任务的Reduce，Reduce的输出类型
 *  （4）指定任务的输入和输出路径
 *  （5）执行任务

代码编写结果如下  
![在这里插入图片描述][53d097752543175eed151397d1591448.png]

## 3.6 代码打包 ##

将整个框架打包成为jar文件，然后再上传到hadoop中运行，也可以下载eclipse的hadoop的插件运行，这里就是为了验证可以实现和内置的jar包的计数功能，所以还是选择将程序进行打包，操作如下

右键wc文件，选择export，打开Java文件夹后点击JAR file，进行下一步  
![在这里插入图片描述][b793359587fdb29b5764b1700bf8dad2.png]  
然后执行导出文件的保存位置，为了方便生成的jar文件的管理，建议单独新建一个文件夹放置，比如在桌面创建一个jar文件夹，生成的文件名为p1  
![在这里插入图片描述][fb867d1fc650c702ecbf1e65157a8808.png]  
然后再进行Next（注意不要直接点击Finish，因为配置还没有结束），到第二个界面添加一下主程序  
![在这里插入图片描述][308bd9dae65dd84ce0ed202086b0daea.png]  
这时候才是配置完成可以点击Finish按钮了，这时候在桌面的jar文件夹下就能看到生成的jar包了  
![在这里插入图片描述][e63a9be5cc7dc009d56d3fadba52f612.png]

# 4 程序测试 #

将生成的jar包上传到hadoop中，然后测试一下是不是能够正常运行，上传如下  
![在这里插入图片描述][93b8011730502855fffc8017c098b1ef.png]  
在hdfs中操作看一下，已经存在上传的这个jar包，然后在执行一下计数程序，输出结果如下  
![在这里插入图片描述][d902c90d804960e444120c0d7fd521e3.png]  
最终核实一下目标文件中是否已经存在相关的信息（很完美，最后输出的结果和最初通过内置的jar包处理过的结果完全一致）  
![在这里插入图片描述][04bc317f8a239d975ed5ef8520841dec.png]  
至此MapReduce分析WordCount数据处理过程并进行自主开发WordCount程序就全部梳理完毕了，完结撒花✿✿ヽ(°▽°)ノ✿

[Link 1]: https://blog.csdn.net/lys_828/article/details/118958601
[594bce5ec328d65be05a3e34c8968953.png]: /images/20220829/f2e3360d48cb450e956e61bd35a1c7d2.png
[7ae658f22ca12291e78371f6466a32d8.png]: /images/20220829/26434dcced1f47e6980b4196af139a38.png
[ee5911923f3e78904c667308ebab822f.png]: /images/20220829/863bafb3ac9c4b7b9680eb371fa9d6e7.png
[96d86e7f0332f2a16a27ce6dba5785f6.png]: /images/20220829/2934c55029614a3485b6948feeb7a2bd.png
[a7a5c8fd23a78a53e7b4651d66b534ed.png]: /images/20220829/802c5a74190e46f4a5f45768ab4d913f.png
[bc85ca295e52ad90efde07b28d05fb86.png]: /images/20220829/4c93c210553c4ed4821159fb94f91060.png
[2785ff0d02eb2b4ed4c46c366b3778f4.png]: /images/20220829/ce50f1a92a364930b081599988a3bda5.png
[109529465068f7e40f181b74e2c72f78.png]: /images/20220829/a5ff9bed51e2488e9f8b84f60abe7ee6.png
[9d7f4c80c8ed80413b7f92c1d6fa6059.png]: /images/20220829/ecd536bcdc6548a880a5dc45722a93b1.png
[6f5c92cf320547a5de4b92165bfea677.png]: /images/20220829/f00d7afdcb0e458d9793da865b78738a.png
[a71fc1a88c26f838450ad472d600a5cc.png]: /images/20220829/2b37699817b7477fbe8c597fdb93c3c2.png
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