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用 Hadoop 进行分布式并行编程, 第 2 部分


http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-hadoop2/index.html

前言

在上一篇文章:“用 Hadoop 进行分布式并行编程 第一部分 基本概念与安装部署”中,介绍了 MapReduce 计算模型,分布式文件系统 HDFS,分布式并行计算等的基本原理, 并且详细介绍了如何安装 Hadoop,如何运行基于 Hadoop 的并行程序。在本文中,将针对一个具体的计算任务,介绍如何基于 Hadoop 编写并行程序,如何使用 IBM 开发的 Hadoop Eclipse plugin 在 Eclipse 环境中编译并运行程序。

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分析 WordCount 程序

我们先来看看 Hadoop 自带的示例程序 WordCount,这个程序用于统计一批文本文件中单词出现的频率,完整的代码可在下载的 Hadoop 安装包中得到(在 src/examples 目录中)。

1.实现Map类

见代码清单1。这个类实现 Mapper 接口中的 map 方法,输入参数中的 value 是文本文件中的一行,利用 StringTokenizer 将这个字符串拆成单词,然后将输出结果 <单词,1> 写入到 org.apache.hadoop.mapred.OutputCollector 中。OutputCollector 由 Hadoop 框架提供, 负责收集 Mapper 和 Reducer 的输出数据,实现 map 函数和 reduce 函数时,只需要简单地将其输出的 <key,value> 对往 OutputCollector 中一丢即可,剩余的事框架自会帮你处理好。

代码中 LongWritable, IntWritable, Text 均是 Hadoop 中实现的用于封装 Java 数据类型的类,这些类都能够被串行化从而便于在分布式环境中进行数据交换,你可以将它们分别视为 long, int, String 的替代品。Reporter 则可用于报告整个应用的运行进度,本例中未使用。
代码清单1

public static class MapClass extends MapReduceBase
    implements Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable>{

    private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
    private Text word = new Text();

    public void map(LongWritable key, Text value,
                    OutputCollector<Text, IntWritable> output,
                    Reporter reporter) throws IOException {
      String line = value.toString();
      StringTokenizer itr = new StringTokenizer(line);
      while (itr.hasMoreTokens()) {
        word.set(itr.nextToken());
        output.collect(word, one);
      }
    }
  }

2.实现 Reduce 类

见代码清单 2。这个类实现 Reducer 接口中的 reduce 方法, 输入参数中的 key, values 是由 Map 任务输出的中间结果,values 是一个 Iterator, 遍历这个 Iterator, 就可以得到属于同一个 key 的所有 value. 此处,key 是一个单词,value 是词频。只需要将所有的 value 相加,就可以得到这个单词的总的出现次数。
代码清单 2

public static class Reduce extends MapReduceBase
    implements Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {

    public void reduce(Text key, Iterator<IntWritable> values,
                       OutputCollector<Text, IntWritable> output,
                       Reporter reporter) throws IOException {
      int sum = 0;
      while (values.hasNext()) {
        sum += values.next().get();
      }
      output.collect(key, new IntWritable(sum));
    }
  }

3.运行 Job

在 Hadoop 中一次计算任务称之为一个 job, 可以通过一个 JobConf 对象设置如何运行这个 job。此处定义了输出的 key 的类型是 Text, value 的类型是 IntWritable, 指定使用代码清单1中实现的 MapClass 作为 Mapper 类, 使用代码清单2中实现的 Reduce 作为 Reducer 类和 Combiner 类, 任务的输入路径和输出路径由命令行参数指定,这样 job 运行时会处理输入路径下的所有文件,并将计算结果写到输出路径下。

然后将 JobConf 对象作为参数,调用 JobClient 的 runJob, 开始执行这个计算任务。至于 main 方法中使用的 ToolRunner 是一个运行 MapReduce 任务的辅助工具类,依样画葫芦用之即可。
代码清单 3

 public int run(String[] args) throws Exception {
    JobConf conf = new JobConf(getConf(), WordCount.class);
    conf.setJobName("wordcount");

    conf.setOutputKeyClass(Text.class);
    conf.setOutputValueClass(IntWritable.class);

    conf.setMapperClass(MapClass.class);
    conf.setCombinerClass(Reduce.class);
    conf.setReducerClass(Reduce.class);

    conf.setInputPath(new Path(args[0]));
    conf.setOutputPath(new Path(args[1]));

    JobClient.runJob(conf);
    return 0;
  }

public static void main(String[] args) throws Exception {
    if(args.length != 2){
      System.err.println("Usage: WordCount <input path> <output path>");
      System.exit(-1);
    }
    int res = ToolRunner.run(new Configuration(), new WordCount(), args);
    System.exit(res);
  }
}

以上就是 WordCount 程序的全部细节,简单到让人吃惊,您都不敢相信就这么几行代码就可以分布式运行于大规模集群上,并行处理海量数据集。

4. 通过 JobConf 定制计算任务

通过上文所述的 JobConf 对象,程序员可以设定各种参数,定制如何完成一个计算任务。这些参数很多情况下就是一个 java 接口,通过注入这些接口的特定实现,可以定义一个计算任务( job )的全部细节。了解这些参数及其缺省设置,您才能在编写自己的并行计算程序时做到轻车熟路,游刃有余,明白哪些类是需要自己实现的,哪些类用 Hadoop 的缺省实现即可。表一是对 JobConf 对象中可以设置的一些重要参数的总结和说明,表中第一列中的参数在 JobConf 中均会有相应的 get/set 方法,对程序员来说,只有在表中第三列中的缺省值无法满足您的需求时,才需要调用这些 set 方法,设定合适的参数值,实现自己的计算目的。针对表格中第一列中的接口,除了第三列的缺省实现之外,Hadoop 通常还会有一些其它的实现,我在表格第四列中列出了部分,您可以查阅 Hadoop 的 API 文档或源代码获得更详细的信息,在很多的情况下,您都不用实现自己的 Mapper 和 Reducer, 直接使用 Hadoop 自带的一些实现即可。
表一 JobConf 常用可定制参数

参数 作用 缺省值 其它实现
InputFormat 将输入的数据集切割成小数据集 InputSplits, 每一个 InputSplit 将由一个 Mapper 负责处理。此外 InputFormat 中还提供一个 RecordReader 的实现, 将一个 InputSplit 解析成 <key,value> 对提供给 map 函数。 TextInputFormat
(针对文本文件,按行将文本文件切割成 InputSplits, 并用 LineRecordReader 将 InputSplit 解析成 <key,value> 对,key 是行在文件中的位置,value 是文件中的一行)
SequenceFileInputFormat
OutputFormat 提供一个 RecordWriter 的实现,负责输出最终结果 TextOutputFormat
(用 LineRecordWriter 将最终结果写成纯文件文件,每个 <key,value> 对一行,key 和 value 之间用 tab 分隔)
SequenceFileOutputFormat
OutputKeyClass 输出的最终结果中 key 的类型 LongWritable
OutputValueClass 输出的最终结果中 value 的类型 Text
MapperClass Mapper 类,实现 map 函数,完成输入的 <key,value> 到中间结果的映射 IdentityMapper
(将输入的 <key,value> 原封不动的输出为中间结果)
LongSumReducer,
LogRegexMapper,
InverseMapper
CombinerClass 实现 combine 函数,将中间结果中的重复 key 做合并 null
(不对中间结果中的重复 key 做合并)
ReducerClass Reducer 类,实现 reduce 函数,对中间结果做合并,形成最终结果 IdentityReducer
(将中间结果直接输出为最终结果)
AccumulatingReducer, LongSumReducer
InputPath 设定 job 的输入目录, job 运行时会处理输入目录下的所有文件 null
OutputPath 设定 job 的输出目录,job 的最终结果会写入输出目录下 null
MapOutputKeyClass 设定 map 函数输出的中间结果中 key 的类型 如果用户没有设定的话,使用 OutputKeyClass
MapOutputValueClass 设定 map 函数输出的中间结果中 value 的类型 如果用户没有设定的话,使用 OutputValuesClass
OutputKeyComparator 对结果中的 key 进行排序时的使用的比较器 WritableComparable
PartitionerClass 对中间结果的 key 排序后,用此 Partition 函数将其划分为R份,每份由一个 Reducer 负责处理。 HashPartitioner
(使用 Hash 函数做 partition)
KeyFieldBasedPartitioner PipesPartitioner

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改进的 WordCount 程序

现在你对 Hadoop 并行程序的细节已经有了比较深入的了解,我们来把 WordCount 程序改进一下,目标: (1)原 WordCount 程序仅按空格切分单词,导致各类标点符号与单词混杂在一起,改进后的程序应该能够正确的切出单词,并且单词不要区分大小写。(2)在最终结果中,按单词出现频率的降序进行排序。

1.修改 Mapper 类,实现目标(1)

实现很简单,见代码清单4中的注释。
代码清单 4

public static class MapClass extends MapReduceBase
    implements Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {

    private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
    private Text word = new Text();
    private String pattern="[^\\w]"; //正则表达式,代表不是0-9, a-z, A-Z的所有其它字符

    public void map(LongWritable key, Text value,
                    OutputCollector<Text, IntWritable> output,
                    Reporter reporter) throws IOException {
      String line = value.toString().toLowerCase(); //全部转为小写字母
      line = line.replaceAll(pattern, " "); //将非0-9, a-z, A-Z的字符替换为空格
      StringTokenizer itr = new StringTokenizer(line);
      while (itr.hasMoreTokens()) {
        word.set(itr.nextToken());
        output.collect(word, one);
      }
    }
  }

2.实现目标(2)

用一个并行计算任务显然是无法同时完成单词词频统计和排序的,这时我们可以利用 Hadoop 的任务管道能力,用上一个任务(词频统计)的输出做为下一个任务(排序)的输入,顺序执行两个并行计算任务。主要工作是修改代码清单3中的 run 函数,在其中定义一个排序任务并运行之。

在 Hadoop 中要实现排序是很简单的,因为在 MapReduce 的过程中,会把中间结果根据 key 排序并按 key 切成 R 份交给 R 个 Reduce 函数,而 Reduce 函数在处理中间结果之前也会有一个按 key 进行排序的过程,故 MapReduce 输出的最终结果实际上已经按 key 排好序。词频统计任务输出的 key 是单词,value 是词频,为了实现按词频排序,我们指定使用 InverseMapper 类作为排序任务的 Mapper 类( sortJob.setMapperClass(InverseMapper.class );),这个类的 map 函数简单地将输入的 key 和 value 互换后作为中间结果输出,在本例中即是将词频作为 key,单词作为 value 输出, 这样自然就能得到按词频排好序的最终结果。我们无需指定 Reduce 类,Hadoop 会使用缺省的 IdentityReducer 类,将中间结果原样输出。

还有一个问题需要解决: 排序任务中的 Key 的类型是 IntWritable, (sortJob.setOutputKeyClass(IntWritable.class)), Hadoop 默认对 IntWritable 按升序排序,而我们需要的是按降序排列。因此我们实现了一个 IntWritableDecreasingComparator 类, 并指定使用这个自定义的 Comparator 类对输出结果中的 key (词频)进行排序:sortJob.setOutputKeyComparatorClass(IntWritableDecreasingComparator.class)

详见代码清单 5 及其中的注释。
代码清单 5

public int run(String[] args) throws Exception {
        Path tempDir = new Path("wordcount-temp-" + Integer.toString(
            new Random().nextInt(Integer.MAX_VALUE))); //定义一个临时目录

        JobConf conf = new JobConf(getConf(), WordCount.class);
        try {
            conf.setJobName("wordcount");

            conf.setOutputKeyClass(Text.class);
            conf.setOutputValueClass(IntWritable.class);

            conf.setMapperClass(MapClass.class);
            conf.setCombinerClass(Reduce.class);
            conf.setReducerClass(Reduce.class);

            conf.setInputPath(new Path(args[0]));
            conf.setOutputPath(tempDir); //先将词频统计任务的输出结果写到临时目
                                         //录中, 下一个排序任务以临时目录为输入目录。

            conf.setOutputFormat(SequenceFileOutputFormat.class);

            JobClient.runJob(conf);

            JobConf sortJob = new JobConf(getConf(), WordCount.class);
            sortJob.setJobName("sort");

            sortJob.setInputPath(tempDir);
            sortJob.setInputFormat(SequenceFileInputFormat.class);

            sortJob.setMapperClass(InverseMapper.class);

            sortJob.setNumReduceTasks(1); //将 Reducer 的个数限定为1, 最终输出的结果
                                //文件就是一个。
            sortJob.setOutputPath(new Path(args[1]));
            sortJob.setOutputKeyClass(IntWritable.class);
            sortJob.setOutputValueClass(Text.class);

            sortJob.setOutputKeyComparatorClass(IntWritableDecreasingComparator.class);

            JobClient.runJob(sortJob);
        } finally {
            FileSystem.get(conf).delete(tempDir); //删除临时目录
        }
    return 0;
  }

  private static class IntWritableDecreasingComparator extends IntWritable.Comparator {
      public int compare(WritableComparable a, WritableComparable b) {
        return -super.compare(a, b);
      }

      public int compare(byte[] b1, int s1, int l1, byte[] b2, int s2, int l2) {
          return -super.compare(b1, s1, l1, b2, s2, l2);
      }
  }
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