hadoop-Mapper的示例分析

这篇文章将为大家详细讲解有关hadoop-Mapper的示例分析，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

成都创新互联公司专注于宝鸡企业网站建设,响应式网站开发,成都商城网站开发。宝鸡网站建设公司,为宝鸡等地区提供建站服务。全流程定制网站设计，专业设计，全程项目跟踪，成都创新互联公司专业和态度为您提供的服务

* Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one

package org.apache.hadoop.mapreduce;

import java.io.IOException;

/** 
 * Maps input key/value pairs to a set of intermediate key/value pairs.  
 * 
 * 
Maps are the individual tasks which transform input records into a 
 * intermediate records. The transformed intermediate records need not be of 
 * the same type as the input records. A given input pair may map to zero or 
 * many output pairs.
 
 * 
 * 
The Hadoop Map-Reduce framework spawns one map task for each 
 * {@link InputSplit} generated by the {@link InputFormat} for the job.
 * Mapper implementations can access the {@link Configuration} for 
 * the job via the {@link JobContext#getConfiguration()}.
 * 
 * 
The framework first calls 
 * {@link #setup(org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper.Context)}, followed by
 * {@link #map(Object, Object, Context)} 
 * for each key/value pair in the InputSplit. Finally 
 * {@link #cleanup(Context)} is called.
 * 
 * 
All intermediate values associated with a given output key are 
 * subsequently grouped by the framework, and passed to a {@link Reducer} to  
 * determine the final output. Users can control the sorting and grouping by 
 * specifying two key {@link RawComparator} classes.
 *
 * 
The Mapper outputs are partitioned per 
 * Reducer. Users can control which keys (and hence records) go to 
 * which Reducer by implementing a custom {@link Partitioner}.
 * 
 * 
Users can optionally specify a combiner, via 
 * {@link Job#setCombinerClass(Class)}, to perform local aggregation of the 
 * intermediate outputs, which helps to cut down the amount of data transferred 
 * from the Mapper to the Reducer.
 * 
 * 
Applications can specify if and how the intermediate
 * outputs are to be compressed and which {@link CompressionCodec}s are to be
 * used via the Configuration.
 *  
 * 
If the job has zero
 * reduces then the output of the Mapper is directly written
 * to the {@link OutputFormat} without sorting by keys.
 * 
 * 
Example:
 * 
 * public class TokenCounterMapper 
 *     extends Mapper{
 *    
 *   private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
 *   private Text word = new Text();
 *   
 *   public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException {
 *     StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
 *     while (itr.hasMoreTokens()) {
 *       word.set(itr.nextToken());
 *       context.collect(word, one);
 *     }
 *   }
 * }
 * 

 *
 * 
Applications may override the {@link #run(Context)} method to exert 
 * greater control on map processing e.g. multi-threaded Mappers 
 * etc.
 * 
 * @see InputFormat
 * @see JobContext
 * @see Partitioner  
 * @see Reducer
 */
public class Mapper {

  public class Context 
    extends MapContext {
    public Context(Configuration conf, TaskAttemptID taskid,
                   RecordReader reader,
                   RecordWriter writer,
                   OutputCommitter committer,
                   StatusReporter reporter,
                   InputSplit split) throws IOException, InterruptedException {
      super(conf, taskid, reader, writer, committer, reporter, split);
    }
  }
  
  /**
   * Called once at the beginning of the task.
   */
  protected void setup(Context context
                       ) throws IOException, InterruptedException {
    // NOTHING
  }

  /**
   * Called once for each key/value pair in the input split. Most applications
   * should override this, but the default is the identity function.
   */
  @SuppressWarnings("unchecked")
  protected void map(KEYIN key, VALUEIN value, 
                     Context context) throws IOException, InterruptedException {
    context.write((KEYOUT) key, (VALUEOUT) value);
  }

  /**
   * Called once at the end of the task.
   */
  protected void cleanup(Context context
                         ) throws IOException, InterruptedException {
    // NOTHING
  }
  
  /**
   * Expert users can override this method for more complete control over the
   * execution of the Mapper.
   * @param context
   * @throws IOException
   */
  public void run(Context context) throws IOException, InterruptedException {
    setup(context);
    while (context.nextKeyValue()) {
      map(context.getCurrentKey(), context.getCurrentValue(), context);
    }
    cleanup(context);
  }
}

Mapper的四个方法是setup，map，cleanup和run。其中，setup和cleanup用于管理Mapper生命周期中的资源，setup在完成Mapper构造，即将开始执行map动作前调用，cleanup则在所有的map动作完成后被调用。方法map用于对一次输入的key/value对进行map动作。run方法执行了上面描述的过程，它调用setup，让后迭代所有的key/value对，进行map，最后调用cleanup。

org.apache.hadoop.mapreduce.lib.map中实现了Mapper的三个子类，分别是InverseMapper（将输入 map为输出），MultithreadedMapper（多线程执行map方法）和TokenCounterMapper（对输入的value分解为token并计数）。其中最复杂的是MultithreadedMapper，我们就以它为例，来分析Mapper的实现。

InverseMapper源代码：

 * Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one


package org.apache.hadoop.mapreduce.lib.map;


import java.io.IOException;


/** A {@link Mapper} that swaps keys and values. */
public class InverseMapper extends Mapper {


  /** The inverse function.  Input keys and values are swapped.*/
  @Override
  public void map(K key, V value, Context context
                  ) throws IOException, InterruptedException {
    context.write(value, key);
  }
  
}

TokenCountMapper源代码：

 * Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one


package org.apache.hadoop.mapreduce.lib.map;


import java.io.IOException;


/**
 * Tokenize the input values and emit each word with a count of 1.
 */
public class TokenCounterMapper extends Mapper{
    
  private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
  private Text word = new Text();
  
  @Override
  public void map(Object key, Text value, Context context
                  ) throws IOException, InterruptedException {
    StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
    while (itr.hasMoreTokens()) {
      word.set(itr.nextToken());
      context.write(word, one);
    }
  }
}

MultithreadedMapper会启动多个线程执行另一个Mapper的map方法，它会启动mapred.map.multithreadedrunner.threads（配置项）个线程执行Mapper：mapred.map.multithreadedrunner.class（配置项）。MultithreadedMapper重写了基类Mapper的run方法，启动N个线程（对应的类为MapRunner）执行mapred.map.multithreadedrunner.class（我们称为目标Mapper）的run方法（就是说，目标Mapper的setup和cleanup会被执行多次）。目标Mapper共享同一份InputSplit，这就意味着，对InputSplit的数据读必须线程安全。为此，MultithreadedMapper引入了内部类SubMapRecordReader，SubMapRecordWriter，SubMapStatusReporter，分别继承自RecordReader，RecordWriter和StatusReporter，它们通过互斥访问MultithreadedMapper的Mapper.Context，实现了对同一份InputSplit的线程安全访问，为Mapper提供所需的Context。这些类的实现方法都很简单。

关于“hadoop-Mapper的示例分析”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，使各位可以学到更多知识，如果觉得文章不错，请把它分享出去让更多的人看到。

本文标题：hadoop-Mapper的示例分析
当前链接：http://6mz.cn/article/ggjcjg.html