MapReduce工作流多种实现方式

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学习 hadoop，必不可少的就是编写 MapReduce 程序。当然，对于简单的分析程序，我们只需一个 MapReduce 任务就能搞定，然而对于比较复杂的分析程序，我们可能需要多个Job或者多个Map或者Reduce进行分析计算。本课程我们主要学习多个 Job 或者多个 MapReduce 的编程形式。

MapReduce 的主要有以下几种编程形式。

迭代式 MapReduce

MapReduce 迭代方式，通常是将上一个 MapReduce 任务的输出作为下一个 MapReduce 任务的输入，可只保留 MapReduce 任务的最终结果，中间数据可以删除或保留，可根据业务需要自行决定。迭代式 MapReduce 的示例代码如下所示。

Configuration conf = new Configuration();//第一个 MapReduce 任务
Job job1 = new Job(conf,"job1");
.....
FileInputFormat.addInputPath(job1,input);//job1的输入
FileOutputFromat.setOutputPath(job1,out1);//job1的输出
job1.waitForCompletion(true);//第二个 Mapreduce 任务
Job job2 = new Job(conf,"job2");
.....
FileInputFormat.addInputPath(job2,out1);//job1的输出作为job2的输入
FileOutputFromat.setOutputPath(job2,out2);//job2 的输出
job2.waitForCompletion(true);//第三个 Mapreduce 任务
Job job3 = new Job(conf,"job3");
.....
FileInputFormat.addInputPath(job3,out2);//job2的输出作为job3的输入
FileOutputFromat.setOutputPath(job3,out3);//job3 的输出
job3.waitForCompletion(true);
.....

虽然 MapReduce 的迭代可实现多任务的执行，但是它具有如下两个缺点：

1、每次迭代，如果所有 Job 对象重复创建，代价将非常高。

2、每次迭代，数据都要写入本地，然后从本地读取，I/O和网络传输的代价比较大。

依赖关系式 MapReuce

依赖关系式 MapReduce主要是由 org.apache.hadoop.mapred.jobcontrol 包中的 JobControl 类来实现。JobControl 的实例表示一个作业的运行图，你可以加入作业配置，然后告知 JobControl 实例作业之间的依赖关系。在一个线程中运行 JobControl 时，它将按照依赖顺序来执行这些作业。也可以查看进程，在作业结束后，可以查询作业的所有状态和每个失败相关的错误信息。如果一个作业失败，JobControl 将不执行与之有依赖关系的后续作业。

依赖关系式 MapReuce 的示例代码如下所示。

Configuration conf1 = new Configuration();
Job job1 = new Job(conf1,"Job1");
.........//job1 其它设置Configuration conf2 = new Configuration();
Job job2 = new Job(conf2,"Job2");
.........//job2 其它设置Configuration conf3 = new Configuration();
Job job3 = new Job(conf3,"Job3");
.........//job3 其它设置ControlledJob cJob1 = new ControlledJob(conf1);//构造一个 Job
cJob1.setJob(job1);//设置 MapReduce job
ControlledJob cJob2 = new ControlledJob(conf2);
cJob2.setJob(job2);
ControlledJob cJob3 = new ControlledJob(conf3);
cJob3.setJob(job3);cJob3.addDependingJob(cJob1);//设置job3和job1的依赖关系
cJob3.addDependingJob(cJob2);//设置job3和job2的依赖关系JobControl JC = new JobControl("123");
//把三个构造的job加入到JobControl中
JC.addJob(cJob1);
JC.addJob(cJob2);
JC.addJob(cJob3);
Thread t = new Thread(JC);
t.start();
while (true) {
if (jobControl.allFinished()) {
jobControl.stop();
break;
}
}

注意：hadoop的JobControl类实现了线程Runnable接口。我们需要实例化一个线程来启动它。直接调用JobControl的run()方法，线程将无法结束。

线性链式 MapReduce

大量的数据处理任务涉及对记录的预处理和后处理。

例如：在处理信息检索的文档时，可能一步是移除 stop words（像a、the和is这样经常出现但不太有意义的词），另一步做stemming（转换一个词的不同形式为相同的形式，例如转换finishing和finished为finish）。

你可以为预处理与后处理步骤各自编写一个 MapReduce 作业，并把它们链接起来。在这些步骤中可以使用IdentityReducer（或完全不同的 Reducer）。由于过程中每一个步骤的中间结果都需要占用I/O和存储资源，这种做法是低效的。另一种方法是自己写 mapper去预先调用所有的预处理步骤，再让reducer调用所有的后处理步骤。这将强制你采用模块化和可组合的方式来构建预处理和后处理。因此Hadoop引入了ChainMapper 和ChainReducer类来简化预处理和后处理的构成。

hadoop提供了专门的链式ChainMapper和ChainReducer来处理线性链式MapReduce任务。在Map或者Reduce阶段存在多个Mapper，这些Mapper像Linux管道一样，前一个Mapper的输出结果直接重定向到后一个Mapper的输入，形成流水线。其调用形式如下：

... //预处理
ChainMapper.addMapper(...);
ChainReducer.setReducer(...);
ChainReducer.addMapper(...);
... //后处理
//addMapper()调用的方法形式如下：
public static void addMapper(Job job,
Class< extends Mapper> mclass,
Class< extends K1> inputKeyClass,
Class< extends V1> inputValueClass,
Class< extends K2> outputKeyClass,
Class< extends V2> outputValueClass,
Configuration conf
)

addMapper()方法有8个参数。第一个和最后一个分别为全局的Job和本地的configuration对象。第二个参数是 Mapper类，负责数据处理。余下4个参数 inputKeyClass、inputValueClass、outputKeyClass和outputValueClass是这个Mapper类中输入/输出类的类型。ChainReducer专门提供了一个setReducer()方法来设置整个作业唯一的Reducer，语法与addMapper()方法类似。

线性链式 MapReduce 的示例代码如下所示。

public void function throws IOException {
Configuration conf = new Configuration();
Job job = new Job(conf);job.setJobName("chainjob");
job.setInputFormat(TextInputFormat.class);
job.setOutputFormat(TextOutputFormat.class);FileInputFormat.addInputPath(job, in);
FileOutputFormat.setOutputPath(job, out);
//在作业中添加 Map1 阶段
Configuration map1conf = new Configuration(false);
ChainMapper.addMapper(job, Map1.class, LongWritable.class, Text.class,Text.class, Text.class, true, map1conf);
//在作业中添加 Map2 阶段
Configuration map2conf = new Configuration(false);
ChainMapper.addMapper(job, Map2.class, Text.class, Text.class,LongWritable.class, Text.class, true, map2conf);
//在作业中添加 Reduce 阶段
Configuration reduceconf = new Configuration(false);
ChainReducer.setReducer(job,Reduce.class,LongWritable.class,Text.class,Text.class,Text.class,true,reduceconf);
//在作业中添加 Map3 阶段
Configuration map3conf = new Configuration(false);
ChainReducer.addMapper(job,Map3.class,Text.class,Text.class,LongWritable.class,Text.class,true,map3conf);
//在作业中添加 Map4 阶段
Configuration map4conf = new Configuration(false);
ChainReducer.addMapper(job,Map4.class,LongWritable.class,Text.class,LongWritable.class,Text.class,true,map4conf);job.waitForCompletion(true);
}