实验名称

 MapReduce编程

实验性质

（必修、选修）

必修

实验类型（验证、设计、创新、综合）

综合

实验课时

2

实验日期

2023.10.30-2023.11.03

实验仪器设备以及实验软硬件要求

专业实验室（配有centos7.5系统的linux虚拟机三台）

实验目的

1. 理解MapReduce编程思想。

2. 理解MapReduce作业执行流程。

3. 理解MR-App编写步骤，掌握使用MapReduce Java API进行MapReduce基本编程，熟练掌握如何在Hadoop集群上运行MR-App并查看运行结果。

4. 熟练掌握MapReduce Web界面的使用。

5. 掌握MapReduce Shell常用命令的使用。

实验内容（实验原理、运用的理论知识、算法、程序、步骤和方法）

实验原理概述

一、MapReduce编程思想

MapReduce是Hadoop生态中的一款分布式计算框架，它采用“分而治之”的核心思想，将大型任务拆分为若干子任务，由独立节点处理后再汇总结果。这使得开发人员能够专注于业务逻辑，而不必深入了解分布式计算细节。

早期的MapReduce（MapReduce 1.0）采用Master/Slave结构，但存在单点故障等问题。后来，MapReduce进行了升级，采用ResourceManager、ApplicationMaster和NodeManager等进程构建MapReduce 2.0体系架构。

二、MapReduce作业执行流程

MapReduce作业执行流程包括InputFormat、Map、Shuffle、Reduce、OutputFormat五个阶段。在InputFormat阶段，数据预处理并切分为逻辑上的InputSplit；Map阶段按用户定义的映射规则输出<key, value>中间结果；Shuffle阶段对Map输出进行排序、分区、合并等操作；Reduce阶段接收<key, List(value)>中间结果，执行用户定义逻辑，输出<key, value>结果；OutputFormat阶段将Reduce结果输出到分布式文件系统。

 三、MapReduce Web UI

MapReduce Web UI提供管理员接口，用于查看已完成的MR-App执行过程的统计信息。地址为http://JobHistoryServerIP:19888，可查看MapReduce的历史运行情况。

 四、MapReduce Shell

MapReduce Shell提供用户和管理员命令，例如archive、classpath、distcp、job、pipes等。管理员命令包括historyserver和hsadmin。Shell命令的详细说明可参考[官方文档]

五、MapReduce Java API

MapReduce Java API面向Java开发工程师，用于编写MR-App。编写步骤包括确定<key, value>对、定制输入格式、编写Mapper和Reducer类、定制输出格式。主要类有Job、Mapper、Reducer、InputFormat、OutputFormat等。详细说明可在[官方文档](https://hadoop.apache.org/docs/r2.9.2/api/index.html)查看。

实验步骤：

1. 启动全分布模式Hadoop集群，守护进程包括NameNode、DataNode、SecondaryNameNode、ResourceManager、NodeManager和JobHistoryServer。

主节点：

从节点：

在Hadoop集群主节点上搭建MapReduce开发环境Eclipse。

2.查看Hadoop自带的MR-App单词计数源代码WordCount.java，在Eclipse项目MapReduceExample下建立新包com.csh.mapreduce，模仿内置的WordCount示例，自己编写一个WordCount程序，最后打包成JAR形式并在Hadoop集群上运行该MR-App，查看运行结果。 

与运行hadoop-mapreduce-examples-2.9.2.jar中的wordcount程序一样，只需要执行以下命令，就能在Hadoop集群中成功运行自己编写的MapReduce程序了，命令如下所示。

hadoop jar /root/eclipse-workspace/MapReduceExampleWordCountDIY.jar com.csh.mapreduce.WordCountDriver /InputDataTest /OutputDataTest5

上述命令中，/InputDataTest表示输入目录，/OutputDataTest5表示输出目录。执行该命令前，假设HDFS的目录/InputDataTest下已存在待分析词频的3个文件，而输出目录

上述程序执行完毕后，会将结果输出到/OutputDataTest5目录中，可以使用命令“hdfs dfs -ls /OutputDataTest5”来查看。/OutputDataTest5目录下有2个文件，其中/OutputDataTest5/_SUCCESS表示Hadoop程序已执行成功，这个文件大小为0，文件名就告知了Hadoop程序的执行状态；第二个文件/OutputDataTest5/part-r-00000.bz2才是Hadoop程序的运行结果。由于输出结果进行了压缩，所以无法使用命令“hdfs dfs -cat /OutputDataTest4/part-r-00000.bz2”直接查看Hadoop程序的运行结果

4 分别在自编MapReduce程序WordCount运行过程中和运行结束后查看MapReduce Web界面。

5.分别在自编MapReduce程序WordCount运行过程中和运行结束后练习MapReduce Shell常用命令。 

分别在自编MapReduce程序WordCount运行过程中和运行结束后练习MapReduce Shell常用命令。

例如，使用如下命令查看MapReduce作业的状态信息。

mapred job -status <job-id>

如图所示，当前MapReduce作业“job_1568702465801_0002”正处于运行（RUNNING）状态。

6. 关闭Hadoop集群。

实验结果与分析

通过实施“MapReduce编程”实验，我们得到了以下结论：

1. 理解MapReduce编程思想：通过实验，深入理解了MapReduce编程思想，即“分而治之”的核心思想。能够将大型任务划分为独立的子任务，分布式地处理数据，最后将结果汇总。

2. 掌握MapReduce作业执行流程：熟悉了MapReduce作业的执行流程，包括InputFormat、Map、Shuffle、Reduce、OutputFormat五个阶段。能够更好地理解MapReduce作业的内部运行机制。

3. 熟练使用MapReduce Java API进行编程：通过实践掌握了MR-App编写步骤，使用MapReduce Java API进行基本编程。能够确定<key, value>对，定制输入格式，编写Mapper和Reducer类，定制输出格式，最终在Hadoop集群上运行MR-App并查看运行结果。

4. 熟练使用MapReduce Web界面：实验熟悉了MapReduce Web UI的使用，能够在页面上查看已完成的MR-App执行过程中的统计信息。可以更好地监控和理解MapReduce作业的执行情况。

5. 熟练使用MapReduce Shell常用命令：练习了MapReduce Shell常用命令，包括查看作业状态等。提供了在命令行中与MapReduce交互的能力。

6. 成功运行自编MapReduce程序WordCount： 通过在Hadoop集群上运行自己编写的MapReduce程序WordCount，验证了他们对MapReduce编程的理解和应用。通过Hadoop命令成功运行了程序，观察了结果并对运行过程中的各个阶段进行了分析。

7. 分析MapReduce Web界面和MapReduce Shell输出：在实验中通过查看MapReduce Web界面和使用Shell命令，深入了解了MapReduce作业的运行状态和输出结果。更好地理解和调试MapReduce程序提供了实际经验。