4day-hadoop高级编程接口

=============================Hadoop高级编程接口=======================1、Partitioner编程2、自定义排序编程3、Combiner编程4、常见的MapReduce算法5、加深拓展---MapReduce原理及源码分析partitioner编程：自定义的Partitioner必须先继承Partitioner类1.Partitioner是partitioner的基类，如果需要定制partitioner也需要继承该类。2.HashPartitioner是mapreduce的默认partitioner。计算方法是whichreducer=(key.hashCode()&Integer.MAX_VALUE)%numReduceTasks，得到当前的目的reducer。3.(例子以jar形式运行)##Partitioner的原理：Partitioner会根据数据分区规则，将数据分配给不同的Reducer，给了不同的Reducer就会最终产生不同的文件。##Maven的使用管理有了pom.xml文件，就不在需要在项目中在创建出lib包，但是我们需要在pom.xml文件中写入一些依赖。##Combiner的概念：每一个map可能会产生大量的输出，combiner的作用就是在map端对输出先做一次合并，以减少传输到reducer的数据量。combiner最基本是实现本地key的归并，combiner具有类似本地的reduce功能。如果不用combiner，那么，所有的结果都是reduce完成，效率会相对低下。使用combiner，先完成的map会在本地聚合，提升速度。注意：Combiner的输出是Reducer的输入，如果Combiner是可插拔的，添加Combiner绝不能改变最终的计算结果。所以Combiner只应该用于那种Reduce的输入key/value与输出key/value类型完全一致，且不影响最终结果的场景。比如累加，最大值等。**所以Combiner就是一个特殊的Reducer,这个Reducer将在Mapper端进行执行，达到合并数据减少Reducer压力的作用例如：对于统计词频的这个程序，现在Mapper端进行一次小计，然后再在Reduce端进行一次总计**Combiner的输入是Mapper的输出，Combiner的输出是Reducer的输入；**增加Combiner时，如果Combiner是可插拔的，则可以1、推测Combiner的功能与Reducer的功能是一样的，2、且Combiner绝不可以改变最终的计算结果，3、Combiner在可插拔是只适用于Reducer的输入与输出类型完全一致的情况Thinking：Combiner是否可以适用于求平均值的场景？所以在求平均数的情况下，不可以使得Combiner和Reducer的功能一样，只用改变Combiner的功能计算出来的平均数才不会出错，所以要求这个Combiner输出的是小计总合，相加的个数##倒排索引一个全文检索的结构使用MR（类似wordcount）实现一个倒排索引以上是需要的输出结果；倒推code：Mapper的代码://mapper(1)//表示一个单词的出现次数作为key,由于单词在文件中出现过3次，所以输出3次context.write(“hello-a.txt”,”1”)context.write(“hello-a.txt”,”1”)context.write(“hello-a.txt”,”1”)如果添加了一个不可插拔的Combiner，到时在集群中进行运算时，会产生错误得到的结果：”hello”-a.txt,{1,1,1}//反推得到一个map不能完成计算，所以需要多个mapcontext.write(“hello”,”a.txt-3”)context.write(“hello”,”b.txt-2”)context.write(“hello”,”c.txt-2”)//map方法被调用很多次，输出很多次，之后安照hello这个key进行分组redeucer的代码：接受的数据格式：”hello”,{“a.txt-3”,”b.txt-2”,”c.txt-2”}context.write(“hello”,”a.txt-3b.txt-2c.txt-2”)