Hadoop 3.x中的MapReduce编程实践与代码解析

资源摘要信息:"Hadoop 3.x MapReduce 概述与代码示例" Hadoop是一个开源的框架，能够存储并处理大数据。它使用MapReduce模型来实现大规模数据集的处理。MapReduce是一种编程模型，用于处理和生成大数据集的算法模型。用户可以编写MapReduce程序来处理大数据问题。这种模型的核心是Map和Reduce两个函数。 MapReduce概述： 1. Map阶段：在这个阶段，Map函数接收输入数据，将其转换成一系列中间的key/value对。Map函数处理后，所有的值会被传递给Reduce阶段。 2. Shuffle阶段：Shuffle是MapReduce的重要组成部分，它将Map阶段的输出结果根据key进行排序和分组，然后将分组后的数据发送给Reduce阶段。 3. Reduce阶段：Reduce函数接收分组后的中间数据，对具有相同key的所有values进行处理，最终生成结果输出。 Hadoop MapReduce的代码实现主要包含两个组件： - Mapper类：实现Map函数，负责处理输入数据。 - Reducer类：实现Reduce函数，负责处理经过Shuffle后分组的数据。 以下是一个简单的MapReduce代码示例（MapReduceDemo）： ```java 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.Mapper; import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat; import java.io.IOException; public class MapReduceDemo { // Mapper类定义 public static class MyMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> { private final static IntWritable one = new IntWritable(1); private Text word = new Text(); public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException { String[] words = value.toString().split(" "); for (String str : words) { word.set(str); context.write(word, one); } } } // Reducer类定义 public static class MyReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> { private IntWritable result = new IntWritable(); public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException { int sum = 0; for (IntWritable val : values) { sum += val.get(); } result.set(sum); context.write(key, result); } } // 主程序定义 public static void main(String[] args) throws Exception { Configuration conf = new Configuration(); Job job = Job.getInstance(conf, "word count"); job.setJarByClass(MapReduceDemo.class); job.setMapperClass(MyMapper.class); job.setCombinerClass(MyReducer.class); job.setReducerClass(MyReducer.class); job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(IntWritable.class); FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0])); FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1])); System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1); } } ``` 代码解析： - Mapper类MyMapper读取输入的文本文件，将每行文本分割成单词，然后以单词为key，固定值1为value输出。 - Reducer类MyReducer接收所有相同key的values进行累加，得到每个单词的总数。 - main方法设置了Job的配置，指定了输入输出路径，并启动了MapReduce作业。 代码中的MapReduce模型是Hadoop处理大数据的核心，使得开发者能够以分布式的方式处理大量数据。Hadoop 3.x是Hadoop的一个版本，相较于早期版本，它提供了更多新功能和性能改进。由于本文档信息有限，没有具体到Hadoop 3.x的新特性介绍，但是MapReduce模型本身没有在新版本中发生根本性的改变。