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揭秘MR操作：新手必读操作手册全解析

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1. 引言

MapReduce（MR）是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。它将一个计算任务分解成多个可以并行执行的子任务，然后汇总每个子任务的结果，从而提高计算效率。本手册旨在为新手提供MR操作的基础知识和实践指导。

2. MR的基本概念

2.1 MapReduce的核心组件

  • Mapper：接收输入数据，将其转换成键值对（key-value），并输出中间结果。
  • Shuffle：对中间结果进行排序和分组，为Reducer提供有序的数据。
  • Reducer：接收来自Mapper的中间结果，进行汇总或聚合，并输出最终结果。

2.2 MR的执行流程

  1. Mapper处理输入数据，生成键值对。
  2. Shuffle阶段对中间结果进行排序和分组。
  3. Reducer对有序的中间结果进行汇总或聚合。
  4. 输出最终结果。

3. MR编程基础

3.1 编写Mapper

public class MyMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
    public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        // 解析输入数据，生成键值对
        String[] tokens = value.toString().split(",");
        context.write(new Text(tokens[0]), new IntWritable(Integer.parseInt(tokens[1])));
    }
}

3.2 编写Reducer

public class MyReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
    public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        // 对中间结果进行汇总
        int sum = 0;
        for (IntWritable val : values) {
            sum += val.get();
        }
        context.write(key, new IntWritable(sum));
    }
}

3.3 编写Driver

public class MyDriver {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 设置作业配置参数
        Job job = Job.getInstance();
        job.setJarByClass(MyDriver.class);
        job.setMapperClass(MyMapper.class);
        job.setReducerClass(MyReducer.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
        // 设置输入输出路径
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}

4. MR操作实践

4.1 数据准备

在HDFS上创建输入输出目录，并上传示例数据。

hdfs dfs -mkdir -p /input
hdfs dfs -put localfile.txt /input

4.2 编译代码

使用Maven或SBT等构建工具编译代码。

mvn compile

4.3 执行作业

提交作业到Hadoop集群执行。

hadoop jar myjob.jar mydriver /input /output

4.4 查看结果

在HDFS上查看输出结果。

hdfs dfs -cat /output/*

5. 总结

本手册介绍了MR操作的基础知识和实践方法，旨在帮助新手快速上手MR编程。在实际应用中，根据具体需求，可对MR作业进行优化和调整，提高计算效率。

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