MR程序的组件combiner怎么使用
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用一句简单的话语描述combiner组件作用:降低map任务输出,减少reduce任务数量,从而降低网络负载
工作机制:
Map任务允许在提交给Reduce任务之前在本地执行一次汇总的操作,那就是combiner组件,combiner组件的行为模式和Reduce一样,都是接收key/values,产生key/value输出
注意:
1、combiner的输出是reduce的输入
2、如果combiner是可插拔的 ,那么combiner绝不能改变最终结果
3、combiner是一个优化组件,但是并不是所有地方都能用到,所以combiner只能用于reduce的输入、输出key/value类型完全一致且不影响最终结果的场景。
例子:WordCount程序中,通过统计每一个单词出现的次数,我们可以首先通过Map任务本地进行一次汇总(Combiner),然后将汇总的结果交给Reduce,完成各个Map任务存在相同KEY的数据进行一次总的汇总,图:
Combiner代码:
Combiner类,直接打开Combiner类源码是直接继承Reducer类,所以我们直接继承Reducer类即可,最终在提交时指定咱们定义的Combiner类即可
package com.itheima.hadoop.mapreduce.combiner; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer; public class WordCountCombiner extends Reducer{ @Override protected void reduce(Text key, Iterable values, Context context) throws IOException, InterruptedException { long count = 0 ; for (LongWritable value : values) { count += value.get(); } context.write(key, new LongWritable(count)); } }
Mapper类:
package com.itheima.hadoop.mapreduce.mapper; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; public class WordCountCombinerMapper extends Mapper{ public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws java.io.IOException, InterruptedException { String line = value.toString(); //获取一行数据 String[] words = line.split(" "); //获取各个单词 for (String word : words) { // 将每一个单词写出去 context.write(new Text(word), new LongWritable(1)); } } }
驱动类:
package com.itheima.hadoop.drivers; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.conf.Configured; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat; import org.apache.hadoop.util.Tool; import com.itheima.hadoop.mapreduce.combiner.WordCountCombiner; import com.itheima.hadoop.mapreduce.mapper.WordCountCombinerMapper; public class WordCountCombinerDriver extends Configured implements Tool{ @Override public int run(String[] args) throws Exception { /** * 提交五重奏: * 1、产生作业 * 2、指定MAP/REDUCE * 3、指定MAPREDUCE输出数据类型 * 4、指定路径 * 5、提交作业 */ Configuration conf = new Configuration(); Job job = Job.getInstance(conf); job.setJarByClass(WordCountCombinerDriver.class); job.setMapperClass(WordCountCombinerMapper.class); /***此处中间小插曲:combiner组件***/ job.setCombinerClass(WordCountCombiner.class); /***此处中间小插曲:combiner组件***/ //reduce逻辑和combiner逻辑一致且combiner又是reduce的子类 job.setReducerClass(WordCountCombiner.class); job.setMapOutputKeyClass(Text.class); job.setMapOutputValueClass(LongWritable.class); job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(LongWritable.class); FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0])); FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1])); return job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1; } }
主类:
package com.itheima.hadoop.runner; import org.apache.hadoop.util.ToolRunner; import com.itheima.hadoop.drivers.WordCountCombinerDriver; public class WordCountCombinerRunner { public static void main(String[] args) throws Exception { int res = ToolRunner.run(new WordCountCombinerDriver(), args); System.exit(res); } }
运行结果:
到此,关于“MR程序的组件combiner怎么使用”的学习就结束了,希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习,快去试试吧!若想继续学习更多相关知识,请继续关注创新互联网站,小编会继续努力为大家带来更多实用的文章!
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