7.25笔记

一、MapReduce的特殊使用场景

1.1 通过MapReduce程序实现多文件Join操作

1.1.1 通过在Reduce端实现join操作

核心思路是将多个文件读取之后，以多文件的关联字段为key，剩余为value发送给reduce，reduce通过关联字段将value聚合，随后进行join操作

Reduce端join非常容易出现数据倾斜问题

1.1.2 通过在Map端实现join操作

核心思路将多文件中的这些小文件（几十兆或者几十KB左右）在驱动程序中把数据文件缓存起来，只对大文件数据进行切片处理，在map处理数据时，现在setup方法中对缓存的小文件进行读取缓存（缓存的时候以关联字段为key进行缓存）

1.2 MapReduce中的计数器的使用

计数器在MapReduce中是用来统计分布式计算程序中一些感兴趣数据的一些数值。计数器MR程序运行中已经给我们提供了很多的计数器，如果我们觉得这些计数中没有我们所需要的数据的数值，我们可以自定义计数器去使用。

1.2.1 计数器使用两种方式

1. 使用普通的字符串

   context,getCounter(String groupName,String counterName).increment(num);

2. 使用枚举类

   context.getCounter(Enum的对象).increment(num)

1.3 MapReduce实现数据清洗

数据清洗就是我们把原始数据中一些不合法非法，不感兴趣的数据清洗处理掉

因此数据清洗一般只需要map阶段即可，在map阶段只需要对合法的数据进行context,write操作，不合法的数据直接舍弃

二、MapReduce的OutputFormat机制

TextOutputFormat：输出的是纯文本文档数据，key-value之间以\t分割的，一个kv使用占用一行

SequenceFileOutputFormat：输出是一个SequenceFile文件格式的数据，SequenceFile文件特殊在文件是一个普通的文件，但是文件中的数据是二进制的并且可以被压缩的数据 文件没有被压缩，只是数据被压缩了，数据压缩还有三种模式：none、record、block

默认情况下一个reduceTask输出一个文件，文件名固定的part-r/m-xxxxx

自定义OutputFormat实现相关数据的写出

三、MapReduce整体流程涉及到一些核心组件

1. InputFormat组件
   1. 切片机制
   2. 读取kv机制
2. Mapper组件处理一个切片的数据
3. Partitioner组件map阶段的输出的数据计算分区使用
4. WritableComparable组件进行输出数据排序，三次排序
5. Combiner组件（可选组件）进行map端输出数据的局部合并
6. Reduce组件处理一个分区的数据，聚合处理
7. OutputFormat组件输出最终的结果数据

四、MapReduce的调优相关知识点

MapReduce运行中，可能会产生很多影响MR计算效率的一些问题：数据倾斜问题、大量的磁盘IO、小文件过多…

4.1 针对磁盘IO问题，MR程序出现了一种压缩和解压缩机制，可以解决MR程序运行中涉及到大量磁盘IO的问题

压缩和解压缩是MR程序提供的一种，在Map输出或者reduce输出，或者map输入之前，可以通过指定的压缩算法对文件或者中间数据进行压缩，这样的话可以减少磁盘IO的数据量，如果我们在map的中间输出指定了压缩，那么reduce拉取会数据之后，会根据指定的压缩机制对压缩的数据进行解压缩。

压缩机制确实可以提升我们MR程序的运行效率，但是也是有成本的，压缩因为使用专门的算法，算法越复杂，压缩的时候程序的CPU的负载越大。

压缩适用于IO密集的MR程序，计算密集的MR程序不适用

4.1.1 常用的压缩算法的适用场景

1. gzip

   1. 压缩的文件无法被MapReduce切片
   2. 压缩效率和压缩速度都相对而言比较快，如果一个文件压缩之后在128兆左右的话可以适用这个压缩机制

2. bzip2

   1. 压缩的文件支持切片的
   2. 压缩效率很高，但是压缩速度非常慢，如果我们MR程序对时间要求不高，但是数据量非常庞大的情况下

3. lzo

   1. 压缩的文件支持切片，但是如果要支持切片是非常复杂的，MR程序支持适用lzo算法，但是MR程序没有自带这个算法

   2. 压缩效率不高，胜在速度非常快

   3. 使用比较麻烦的，因为Hadoop没有自带这个算法，使用的话得需要下载插件，引入依赖…

4. snappy

   1. 压缩文件不支持切片
   2. 压缩速度非常快，是所有压缩算法中最快的了，压缩的效率比gzip低

4.1.2 MapReduce程序可以压缩数据的位置

1. Map的输入采用一些支持切片的压缩机制：bzip2、lzogzip和snappy也可以用，只不过最好保证数据压缩之后在128兆左右
2. map的输出snappy机制
3. reduce的输出最好也是支持切片的压缩机制

4.1.3 在MapReduce中开启压缩机制

在MR中使用压缩机制，不需要我们去进行手动的压缩和解压缩，只需要在MR的合适的位置指定我们使用的是何种压缩机制，MR程序会自动的调用设置的压缩和解压缩算法进行自动化操作。

1. mapper的输入开启压缩

   只需要在Configuration或者core-site.xml文件增加如下一行配置即可：

   配置名：io.compression.codecs   
   配置值：org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec, org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec, org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec,org.apache.hadoop.io.compress.Lz4Codec,org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec
   只需要把上述配置配置好，MR程序在处理输入文件时，如果输入文件是上述配置的压缩的后缀
   

2. mapper的输出可以开启压缩

   mapreduce.map.output.compress    true/false
   mapreduce.map.output.compress.codec       org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec
   

3. reduce的输出可以开启压缩

   FileOutputFormat.setCompressOutput(job,true);//是否开启输出压缩 FileOutputFormat.setOutputCompressorClass(job, GzipCodec.class);//reduce输出压缩使用的压缩机制.
   

可以使用如下命令检查Hadoop集群目前本身不需要安装插件就支持的压缩算法

hadoop checknative

五、Hadoop的第三大组成–YARN框架

YARN是一个分布式资源调度系统，专门用来给分布式计算程序提供计算资源的，而且YARN只负责进行资源的提供，不管计算程序的逻辑，因此YARN这个软件非常的成功，因为YARN不关注程序计算逻辑，因此只要是分布式计算程序，只要满足YARN的运行要求，那么就可以在YARN上进行运行，由YARN进行资源调度。spark、flink等等分布式计算程序都可以在YARN上运行。

5.1 YARN的基本架构组成

YARN之所以提供分布式计算资源，主要原因就是因为YARN的设计架构

5.1.1 ResourceManager：YARN集群的管理者

1、负责进行资源的配置

2、负责整个集群的状态

3、接受客户端或者applicationmaster的资源申请

5.1.2 NodeManager

1、负责接受RM给NM分配的task任务（就是资源的打包任务）

2、负责启动Container容器（打包的计算程序所需的运行资源）

5.1.1~5.1.2：YARN启动之后就会有的进程

5.1.3 Container

封装了一组计算资源的容器，包含了计算程序所需的资源，资源的具体的配额都是客户端或者ApplicationMaster去向RM申请

5.1.4 ApplicationMaster

任何一个分布式计算程序如果想在YARN上运行，分布式计算程序必须能启动一个ApplicationMaster进程，比如MR程序在YARN上运行就会启动MRAppcationMaster。这个进程不是由YARN自带的，而是分布式计算程序想在YARN上运行，分布式计算程序必须得有这么一个进程。

YARN的工作核心，YARN之所以不知道分布式计算程序的计算逻辑，还能给分布式计算程序提供资源，全凭借ApplicationMaster的存在，ApplicationMaster是分布式程序运行的核心，监控分布式计算程序有没有运行成功、负责向RM申请分布式程序运行的资源。

5.1.3~5.1.4：当有分布式计算程序在YARN上运行的时候，才会出现这两个进程

5.2 YARN的详细工作流程–运行MapReduce

六、YARN的资源调度器问题

YARN在进行资源分配的时候，RM需要先将client或者AM申请的资源初始化成为一个task任务，资源的task任务不是直接下发给NM，而是先把task任务给加入到一个RM的调度器当中，由调度器在合适的时机下发任务给NM。

6.1 YARN中一共三种的资源调度器

6.1.1 FIFIO资源调度器

是一种队列调度器，每一个任务加入到调度器中，按照时间的先后依次排列，给NM下发任务的时候，是先来的先分配，后来等待集群资源充足继续分配。 只有一个队列，队列使用的集群中所有的资源

特点： 如果有些任务比较重要，必须排队，只有得到队列中你排到了最前面了才会给你分配

Hadoop1.x版本YARN默认的调度器机制

6.1.2 容量调度器

也是一个队列调度器，但是多个队列并行进行分配，每一个队列具备YARN集群中的部分资源。在同一个时刻，可以下发多个任务

Hadoop2.x和hadoop3.x默认调度器

6.1.3 公平调度器

也是可以具备多个队列，每个队列具备集群中的部分资源，不一样的地方在于每一个队列中的任务不等待，每一个任务都会启动，均匀的享有集群的资源。

6.1.4 修改：yarn-site.xml

yarn.resourcemanager.scheduler.class

org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.capacity.CapacityScheduler

6.2 默认使用的容量调度器，容量调度器可以有多个队列，每一个队列占用集群的部分资源，默认情况下容量调度只有一个队列default,队列占有集群的所有资源，如果配置容量调度器的第二个队列：capacity-scheduler.xml

<property>   <name>yarn.scheduler.capacity.root.queues</name>   <value>default,queueA</value>    <description>      The queues at the this level (root is the root queue).    </description>  
</property> 

容量调度器有几个队列

<!-- default 队列占用的资源容量百分比 40% --> 
<property>    <name>yarn.scheduler.capacity.root.default.capacity</name>    <value>40</value>  </property>  <!-- default 队列占用的最大资源容量百分比 60%-->  
<property>    <name>yarn.scheduler.capacity.root.default.maximum-capacity</name>    <value>60</value>  
</property>

如果要配置多个队列，保证多个队列的capacity加起来是100，每一个队列的最大占用容量要大于等于配置队列容量

七、YARN的web网站问题

YARN提供一个web网站，yarn，通过这个web网站，可以查看YARN集群的资源信息和队列信息，以及可以查看YARN上运行的分布式计算程序的状态以及运行的日志输出

7.1 存在问题

1. YARN记录的分布式运行程序，只是本次开启有效，如果YARN关闭重启了，那么以前在YARN上运行的日志全部消失了
2. YARN记录的分布式运行程序，在网站上看不到详细的日志信息，因此后期维护或者查看MR运行信息就很麻烦了

7.2 解决上述问题的方案

1. 第一步：配置MapReduce的历史服务器JobHistory，可以帮助YARN记忆以前开启的时候运行的MR程序 历史服务器的配置主要在mapred-site.xml文件中配置，主要配置两项

<property>      <name>mapreduce.jobhistory.address</name>      <value>single:10020</value> </property> <property>    	<name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>    <value>single:19888</value> 
</property>

如果使用历史服务器，必须启动历史服务器，如果不启动，历史服务器不会记录YARN上运行的分布式计算程序 mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

2. 第二步：配置YARN聚合MapReduce运行日志信息–可以在YARN的web界面查看MR的详细日志 配置yarn-site.xml文件

<!-- 日志聚集功能启动 --> 
<property>    <name>yarn.log-aggregation-enable</name>    <value>true</value> </property> 
<!-- 日志保留时间设置7天 --> 
<property>        <name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>        <value>604800</value> 
</property> 
<property>       <name>yarn.log.server.url</name>       <value>http://single:19888/jobhistory/logs</value>         
</property>

代码示例

package com.sxuek.wordcount;import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.*;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;import java.io.IOException;
import java.net.URI;
import java.net.URISyntaxException;
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.SQLException;public class WCDriver {public static void main(String[] args) throws IOException, URISyntaxException, InterruptedException, ClassNotFoundException {//1、准备一个配置文件对象Configuration configuration = new Configuration();configuration.set("fs.defaultFS","hdfs://192.168.68.101:9000");//2、创建一个封装MR程序使用Job对象Job job = Job.getInstance(configuration);job.setJarByClass(WCDriver.class);//指定输入文件路径  输入路径默认是本地的，如果你想要是HDFS上的 那么必须配置fs.defaultFS  指定HDFS的路径FileInputFormat.setInputPaths(job,new Path("/wordcount.txt"));/*** 4、封装Mapper阶段*/job.setMapperClass(WCMapper.class);job.setMapOutputKeyClass(Text.class);job.setMapOutputValueClass(LongWritable.class);/*** 6、封装Reducer阶段*/job.setReducerClass(WCReducer.class);job.setOutputKeyClass(Text.class);job.setOutputValueClass(LongWritable.class);job.setNumReduceTasks(1);/*** 7、封装指定的OutputFormat,如果没有指定OutputFormat  默认使用TextOutputFormat*/Path path = new Path("/output");FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://192.168.68.101:9000"), configuration, "root");if (fs.exists(path)){fs.delete(path,true);}job.setOutputFormatClass(WCOutputFormat.class);FileOutputFormat.setOutputPath(job,path);/*** 8、提交程序运行*    提交的时候先进行切片规划，然后将配置和代码提交给资源调度器*/boolean b = job.waitForCompletion(true);System.exit(b?0:1);}
}class WCMapper extends Mapper<LongWritable, Text,Text,LongWritable>{@Overrideprotected void map(LongWritable key, Text value, Mapper<LongWritable, Text, Text, LongWritable>.Context context) throws IOException, InterruptedException {String line = value.toString();String[] words = line.split(" ");for (String word : words) {context.write(new Text(word),new LongWritable(1L));}}
}class WCReducer extends Reducer<Text,LongWritable,Text,LongWritable>{@Overrideprotected void reduce(Text key, Iterable<LongWritable> values, Reducer<Text, LongWritable, Text, LongWritable>.Context context) throws IOException, InterruptedException {long sum =0l;for (LongWritable value : values) {sum += value.get();}context.write(key,new LongWritable(sum));}
}class WCOutputFormat extends FileOutputFormat<Text,LongWritable>{@Overridepublic RecordWriter<Text, LongWritable> getRecordWriter(TaskAttemptContext job) throws IOException, InterruptedException {return new WCRecordWriter();}
}class WCRecordWriter extends RecordWriter<Text,LongWritable>{private Connection connection;private PreparedStatement preparedStatement;public WCRecordWriter(){/*** 在无参构造器中先连接上MySQL*/try {Class.forName("com.mysql.cj.jdbc.Driver");connection = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost:3306/mr?serverTimezone=UTC&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8","root","root");String sql = "insert into wordcount(word,count) values(?,?)";preparedStatement = connection.prepareStatement(sql);} catch (ClassNotFoundException e) {throw new RuntimeException(e);} catch (SQLException e) {throw new RuntimeException(e);}}@Overridepublic void write(Text key, LongWritable value) throws IOException, InterruptedException {String word = key.toString();Long count = value.get();try {preparedStatement.setString(1,word);preparedStatement.setInt(2,count.intValue());preparedStatement.executeUpdate();} catch (SQLException e) {throw new RuntimeException(e);}}@Overridepublic void close(TaskAttemptContext context) throws IOException, InterruptedException {if (preparedStatement != null){try {preparedStatement.close();} catch (SQLException e) {throw new RuntimeException(e);}}if (connection != null){try {connection.close();} catch (SQLException e) {throw new RuntimeException(e);}}}
}

package com.sxuek.compress;import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.io.IOUtils;
import org.apache.hadoop.io.compress.CompressionOutputStream;
import org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec;
import org.apache.hadoop.util.ReflectionUtils;import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOException;/*** 压缩和解压缩其实就是使用IO流的形式对数据读取和写出* Hadoop的default压缩算法的使用* 165s* 96%*/
public class Demo01 {public static void main(String[] args) throws IOException {DefaultCodec defaultCodec = ReflectionUtils.newInstance(DefaultCodec.class, new Configuration());FileOutputStream fos = new FileOutputStream("f://CentOS-7-x86_64-DVD-1708.iso"+defaultCodec.getDefaultExtension());CompressionOutputStream outputStream = defaultCodec.createOutputStream(fos);FileInputStream fis = new FileInputStream("f://CentOS-7-x86_64-DVD-1708.iso");long time = System.currentTimeMillis();IOUtils.copyBytes(fis,outputStream,1*1024*1024);long time1 = System.currentTimeMillis();System.out.println(time1-time);}
}

package com.sxuek.compress;import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.io.IOUtils;
import org.apache.hadoop.io.compress.CompressionOutputStream;
import org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec;
import org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec;
import org.apache.hadoop.util.ReflectionUtils;import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOException;/*** gzip* 179s* 96%*/
public class Demo02 {public static void main(String[] args) throws IOException {GzipCodec gzipCodec = ReflectionUtils.newInstance(GzipCodec.class, new Configuration());FileOutputStream fos = new FileOutputStream("f://CentOS-7-x86_64-DVD-1708.iso"+gzipCodec.getDefaultExtension());CompressionOutputStream outputStream = gzipCodec.createOutputStream(fos);FileInputStream fis = new FileInputStream("f://CentOS-7-x86_64-DVD-1708.iso");long time = System.currentTimeMillis();IOUtils.copyBytes(fis,outputStream,1*1024*1024);long time1 = System.currentTimeMillis();System.out.println(time1-time);}
}

package com.sxuek.compress;import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.io.IOUtils;
import org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec;
import org.apache.hadoop.io.compress.CompressionOutputStream;
import org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec;
import org.apache.hadoop.util.ReflectionUtils;import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileOutputStream;/*** bzip*/
public class Demo03 {public static void main(String[] args) throws Exception {BZip2Codec bZip2Codec = ReflectionUtils.newInstance(BZip2Codec.class, new Configuration());FileOutputStream fos = new FileOutputStream("f://CentOS-7-x86_64-DVD-1708.iso"+bZip2Codec.getDefaultExtension());CompressionOutputStream outputStream = bZip2Codec.createOutputStream(fos);FileInputStream fis = new FileInputStream("f://CentOS-7-x86_64-DVD-1708.iso");long time = System.currentTimeMillis();IOUtils.copyBytes(fis,outputStream,1*1024*1024);long time1 = System.currentTimeMillis();System.out.println(time1-time);}
}

package com.sxuek.compress;import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.io.IOUtils;
import org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec;
import org.apache.hadoop.io.compress.CompressionOutputStream;
import org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;
import org.apache.hadoop.util.ReflectionUtils;import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileOutputStream;/*** snappy*/
public class Demo04 {public static void main(String[] args) throws Exception{SnappyCodec snappyCodec = ReflectionUtils.newInstance(SnappyCodec.class, new Configuration());FileOutputStream fos = new FileOutputStream("f://CentOS-7-x86_64-DVD-1708.iso"+snappyCodec.getDefaultExtension());CompressionOutputStream outputStream = snappyCodec.createOutputStream(fos);FileInputStream fis = new FileInputStream("f://CentOS-7-x86_64-DVD-1708.iso");long time = System.currentTimeMillis();IOUtils.copyBytes(fis,outputStream,1*1024*1024);long time1 = System.currentTimeMillis();System.out.println(time1-time);}
}