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
