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云计算复习之MapReduce & YARN期末复习整理_mapreduce期末考试题

作者：我家小花儿 | 2024-08-19 11:05:35

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mapreduce期末考试题

自定义分区

一个例题：

最终输出：

如何实现呢？

思考之后发现这个就是把表中的商品id和点击次数去进行一个排序再输出。主要难点在于怎么去构造map和reduce的过程。先来看看MapReduce的流程：
分布式程序有三个流程：（1）MRAppMaster
（2）MapTask
（3）ReduceTask
说白了就是首先申请资源，然后执行分而治之的过程，把一个大任务拆分成小的然后重新组合，再输出给HDFS

下面我给出MapReduce的执行图

（本来做了个图结果没保存md）

Map

1.逻辑切片，即考虑出解决问题应当启动几个MapTask，默认情况下：

切片大小=底层文件存储的块大小（128M）

eg：有两个文件a.txt，b.txt，分别装了300M,200M的东西，a将切成两个128M和一个44M大小的块，b切成两个块，所以总共用5个块，也就是5个MapTask处理

2.TextInputFormat，用来按行读数据的，对切片的数据返回<key,value>,key就是行号，value就是本行的内容

3.调用map进行处理，图上很清晰，就是buffer缓存，spill溢出的数据写入缓冲区，溢出到磁盘上，sort排序，merge合并。这边举个例子来解释为什么要搞个缓冲区：

有一个水龙头打开防水，一下子放太多冲击力太大了，所以用一个水杯来缓冲一下水流，倒满水杯溢出的水再流出出水口去，起了缓冲效果

Reduce过程

这边注意！ReduceTask主动从MapTask复制拉取所需数据

把来的数据merge，sort，

分组，如果排序号的数据键相等的分为一组，最后写入HDFS中。

上图中红色框框的为shuffle过程，意思是洗牌，将map端的无序输出变成有序输出

但是由于这个步骤繁多，磁盘之间多次往复，所以导致了速度慢

以一个简单的例子来说明MapReduce中的Shuffle过程。
假设我们有一个任务，需要计算某个地区所有用户的平均年龄。数据存储在多个文件中，每个文件包含一部分用户的年龄信息。
Map阶段：
每个Map任务读取一个文件，将文件中的每一行（即每个用户的年龄）作为输入。
Map任务将输入数据转换为键值对的形式，例如(用户ID, 年龄)。
Map任务将处理后的键值对输出到本地磁盘上的环形缓冲区。
Shuffle阶段：
在Shuffle阶段，MapReduce框架从每个Map任务的输出中提取键值对，并根据键（这里是用户ID）进行排序和分组。
对于每个键，Shuffle过程会找到所有与之相关的值（这里是年龄），并将它们聚集到一个位置。
最终，Shuffle过程会根据用户ID将相关的年龄值分组到一起。
Reduce阶段：
Reduce任务接收Shuffle阶段的输出，即按照用户ID分组的相关年龄值。
Reduce任务计算每个用户的平均年龄，并将结果输出到最终的输出文件中。

再举个例子：

YARN

YARN意思是另一种资源协调者，通用资源管理系统与调度平台。

通用：支持各种计算程序。

YARN理解为横跨多台计算机的操作系统平台。

分类

有RM,NM,AM（一个大哥带三个小弟），RM决定程序间资源分配的最终权限，仲裁者。

NM,干活的，分配回收资源，可以启动container容器，监视容器

AM是应用层面，程序内部资源，监督程序，随着程序而出现。

这八步就是MR和YARN的交互流程。

回到本题来，本题分为四个函数来解决，自定义key，自定义分区函数类，map部分，reduce部分。用到了MapReduce的自定键值对，函数。

一个排序函数就是要进行两次排序，就是先判断点击次数是不是一样，一样的情况下再判断商品id，排序。


public static class IntPair implements WritableComparable<IntPair>  
    {  
    int first;  //第一个成员变量  
    int second;  //第二个成员变量  
  
    public void set(int left, int right)  
    {  
    first = left;  
    second = right;  
    }  
    public int getFirst()  
    {  
    return first;  
    }  
    public int getSecond()  
    {  
    return second;  
    }  
    @Override  
    //反序列化，从流中的二进制转换成IntPair  
    public void readFields(DataInput in) throws IOException  
    {  
    // TODO Auto-generated method stub  
    first = in.readInt();  
    second = in.readInt();  
    }  
    @Override  
    //序列化，将IntPair转化成使用流传送的二进制  
    public void write(DataOutput out) throws IOException  
    {  
    // TODO Auto-generated method stub  
    out.writeInt(first);  
    out.writeInt(second);  
    }  
    @Override  
    //key的比较  
    public int compareTo(IntPair o)  
    {  
    // TODO Auto-generated method stub  
    if (first != o.first)  
    {  
    return first < o.first ? 1 : -1;  
    }  
    else if (second != o.second)  
    {  
    return second < o.second ? -1 : 1;  
    }  
    else  
    {  
    return 0;  
    }  
    }  
    @Override  
    public int hashCode()  
    {  
    return first * 157 + second;  
    }  
    @Override  
    public boolean equals(Object right)  
    {  
    if (right == null)  
    return false;  
    if (this == right)  
    return true;  
    if (right instanceof IntPair)  
    {  
    IntPair r = (IntPair) right;  
    return r.first == first && r.second == second;  
    }  
    else  
    {  
    return false;  
    }  
    }  
    }

（我看不太懂，反正就是比较）所有自定义的key应该实现接口WritableComparable，因为是可序列的并且可比较的，并重载方法。该类中包含以下几种方法：1.反序列化，从流中的二进制转换成IntPair 方法为public void readFields(DataInput in) throws IOException 2.序列化，将IntPair转化成使用流传送的二进制方法为public void write(DataOutput out)3. key的比较 public int compareTo(IntPair o) 另外新定义的类应该重写的两个方法 public int hashCode() 和public boolean equals(Object right) 。

以下是分区函数部分，parirition


public static class FirstPartitioner extends Partitioner<IntPair, IntWritable>  
   {  
       @Override  
       public int getPartition(IntPair key, IntWritable value,int numPartitions)  
       {  
           return Math.abs(key.getFirst() * 127) % numPartitions;  
       }  
   }

对key进行分区，根据自定义key中first乘以127取绝对值在对numPartions取余来进行分区。这主要是为实现第一次排序。

分组函数类代码


public static class GroupingComparator extends WritableComparator  
   {  
       protected GroupingComparator()  
       {  
           super(IntPair.class, true);  
       }  
       @Override  
       //Compare two WritableComparables.  
       public int compare(WritableComparable w1, WritableComparable w2)  
       {  
           IntPair ip1 = (IntPair) w1;  
           IntPair ip2 = (IntPair) w2;  
           int l = ip1.getFirst();  
           int r = ip2.getFirst();  
           return l == r ? 0 : (l < r ? -1 : 1);  
       }  
   }

这些也是属于基础的一个分组。

Map部分


public static class Map extends Mapper<LongWritable, Text, IntPair, IntWritable>  
   {  
      //自定义map  
       private final IntPair intkey = new IntPair();  
       private final IntWritable intvalue = new IntWritable();  
       public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException  
       {  
           String line = value.toString();  
           StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(line);  
           int left = 0;  
           int right = 0;  
           if (tokenizer.hasMoreTokens())  
           {  
               left = Integer.parseInt(tokenizer.nextToken());  
               if (tokenizer.hasMoreTokens())  
                   right = Integer.parseInt(tokenizer.nextToken());  
               intkey.set(right, left);  
               intvalue.set(left);  
               context.write(intkey, intvalue);  
           }  
       }  
   }

在map阶段，使用job.setInputFormatClass定义的InputFormat将输入的数据集分割成小数据块splites，同时InputFormat提供一个RecordReder的实现。本例子中使用的是TextInputFormat，他提供的RecordReder会将文本的一行的行号作为key，这一行的文本作为value。这就是自定义Map的输入是<LongWritable, Text>的原因。然后调用自定义Map的map方法，将一个个<LongWritable, Text>键值对输入给Map的map方法。注意输出应该符合自定义Map中定义的输出<IntPair, IntWritable>。最终是生成一个List<IntPair, IntWritable>。在map阶段的最后，会先调用job.setPartitionerClass对这个List进行分区，每个分区映射到一个reducer。每个分区内又调用job.setSortComparatorClass设置的key比较函数类排序。可以看到，这本身就是一个二次排序。如果没有通过job.setSortComparatorClass设置key比较函数类，则使用key实现compareTo方法。在本例子中，使用了IntPair实现RcompareTo方法。

Reduce部分


public static class Reduce extends Reducer<IntPair, IntWritable, Text, IntWritable>  
    {  
        private final Text left = new Text();  
        private static final Text SEPARATOR = new Text("------------------------------------------------");  
  
        public void reduce(IntPair key, Iterable<IntWritable> values,Context context) throws IOException, InterruptedException  
    {  
    context.write(SEPARATOR, null);  
    left.set(Integer.toString(key.getFirst()));  
    System.out.println(left);  
    for (IntWritable val : values)  
    {  
    context.write(left, val);  
    //System.out.println(val);  
    }  
    }  
    }

在reduce阶段，reducer接收到所有映射到这个reducer的map输出后，也是会调用job.setSortComparatorClass设置的key比较函数类对所有数据对排序。然后开始构造一个key对应的value迭代器。这时就要用到分组，使用job.setGroupingComparatorClass设置的分组函数类。只要这个比较器比较的两个key相同，他们就属于同一个组，它们的value放在一个value迭代器，而这个迭代器的key使用属于同一个组的所有key的第一个key。最后就是进入Reducer的reduce方法，reduce方法的输入是所有的key和它的value迭代器。同样注意输入与输出的类型必须与自定义的Reducer中声明的一致。

源码：


package mapreduce;  
import java.io.DataInput;  
import java.io.DataOutput;  
import java.io.IOException;  
import java.util.StringTokenizer;  
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;  
import org.apache.hadoop.fs.Path;  
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;  
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;  
import org.apache.hadoop.io.Text;  
import org.apache.hadoop.io.WritableComparable;  
import org.apache.hadoop.io.WritableComparator;  
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;  
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;  
import org.apache.hadoop.mapreduce.Partitioner;  
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;  
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;  
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat;  
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;  
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;  
public class SecondarySort  
{  
  
    public static class IntPair implements WritableComparable<IntPair>  
    {  
    int first;  
    int second;  
  
    public void set(int left, int right)  
    {  
    first = left;  
    second = right;  
    }  
    public int getFirst()  
    {  
    return first;  
    }  
    public int getSecond()  
    {  
    return second;  
    }  
    @Override  
  
    public void readFields(DataInput in) throws IOException  
    {  
    // TODO Auto-generated method stub  
    first = in.readInt();  
    second = in.readInt();  
    }  
    @Override  
  
    public void write(DataOutput out) throws IOException  
    {  
    // TODO Auto-generated method stub  
    out.writeInt(first);  
    out.writeInt(second);  
    }  
    @Override  
  
    public int compareTo(IntPair o)  
    {  
    // TODO Auto-generated method stub  
    if (first != o.first)  
    {  
    return first < o.first ? 1 : -1;  
    }  
    else if (second != o.second)  
    {  
    return second < o.second ? -1 : 1;  
    }  
    else  
    {  
    return 0;  
    }  
    }  
    @Override  
    public int hashCode()  
    {  
    return first * 157 + second;  
    }  
    @Override  
    public boolean equals(Object right)  
    {  
    if (right == null)  
    return false;  
    if (this == right)  
    return true;  
    if (right instanceof IntPair)  
    {  
    IntPair r = (IntPair) right;  
    return r.first == first && r.second == second;  
    }  
    else  
    {  
    return false;  
    }  
    }  
    }  
  
    public static class FirstPartitioner extends Partitioner<IntPair, IntWritable>  
    {  
    @Override  
    public int getPartition(IntPair key, IntWritable value,int numPartitions)  
    {  
    return Math.abs(key.getFirst() * 127) % numPartitions;  
    }  
    }  
    public static class GroupingComparator extends WritableComparator  
    {  
    protected GroupingComparator()  
    {  
    super(IntPair.class, true);  
    }  
    @Override  
    //Compare two WritableComparables.  
    public int compare(WritableComparable w1, WritableComparable w2)  
    {  
    IntPair ip1 = (IntPair) w1;  
    IntPair ip2 = (IntPair) w2;  
    int l = ip1.getFirst();  
    int r = ip2.getFirst();  
    return l == r ? 0 : (l < r ? -1 : 1);  
    }  
    }  
    public static class Map extends Mapper<LongWritable, Text, IntPair, IntWritable>  
    {  
    private final IntPair intkey = new IntPair();  
    private final IntWritable intvalue = new IntWritable();  
    public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException  
    {  
    String line = value.toString();  
    StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(line);  
    int left = 0;  
    int right = 0;  
    if (tokenizer.hasMoreTokens())  
    {  
    left = Integer.parseInt(tokenizer.nextToken());  
    if (tokenizer.hasMoreTokens())  
    right = Integer.parseInt(tokenizer.nextToken());  
    intkey.set(right, left);  
    intvalue.set(left);  
    context.write(intkey, intvalue);  
    }  
    }  
    }  
  
    public static class Reduce extends Reducer<IntPair, IntWritable, Text, IntWritable>  
    {  
    private final Text left = new Text();  
    private static final Text SEPARATOR = new Text("------------------------------------------------");  
  
    public void reduce(IntPair key, Iterable<IntWritable> values,Context context) throws IOException, InterruptedException  
    {  
    context.write(SEPARATOR, null);  
    left.set(Integer.toString(key.getFirst()));  
    System.out.println(left);  
    for (IntWritable val : values)  
    {  
    context.write(left, val);  
    //System.out.println(val);  
    }  
    }  
    }  
    public static void main(String[] args) throws IOException, InterruptedException, ClassNotFoundException  
    {  
  
    Configuration conf = new Configuration();  
    Job job = new Job(conf, "secondarysort");  
    job.setJarByClass(SecondarySort.class);  
    job.setMapperClass(Map.class);  
    job.setReducerClass(Reduce.class);  
    job.setPartitionerClass(FirstPartitioner.class);  
  
    job.setGroupingComparatorClass(GroupingComparator.class);  
    job.setMapOutputKeyClass(IntPair.class);  
  
    job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);  
  
    job.setOutputKeyClass(Text.class);  
  
    job.setOutputValueClass(IntWritable.class);  
  
    job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);  
  
    job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);  
    String[] otherArgs=new String[2];  
    otherArgs[0]="hdfs://localhost:9000/mymapreduce8/in/goods_visit2";  
    otherArgs[1]="hdfs://localhost:9000/mymapreduce8/out";  
  
    FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(otherArgs[0]));  
  
    FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));  
  
    System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);  
    }  
    }

弄懂了Map和Reduce的流程，这个简单的例题应该也能看懂，有不懂的可以一起探讨以下

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