MR源码解析

1. new Job(): 读取本地文件, xml配置
2. job.start(): 启动线程
3. job的run():线程方法
   • runTasks(): 传入对应的接口，启动map或者reduce
   • MapTask类的run(): 设置map阶段的参数，初始化任务，创建上下文对象
     • 创建读取器LineRecordReader
     • 判断是否压缩 compressFactory
     • 如果没有压缩，使用seek方法
     • mapTask的write()，进行溢写
     • mapper类的init()方法，设置溢写百分比和缓冲区大小
     • collector收集器：进行map阶段数据类型检查和分数数量检查
     • keySerializer： 进行数据的序列化，调用自己写的bean对象
     • kvmeta.put(): 写入环形缓冲区
     • mapPhase结束
   • 数据量达到缓冲区的80%，对索引进行快速排序
   • input.close():关闭输入
   • 关闭输出并同时将缓冲区数据按照分区写入磁盘。
     • 如果开启了combine，进行数据合并
   • mergePart：归并分区
   • combine第二次合并，如果溢写次数小于3就不合并了
   • collector.close()：关闭环形缓冲区
4. reduceTask的run方法
   • submit: 5个reduce并行提交
   • cLeanTask：初始化
   • shuffle类：map的排序，recuce中的归并排序
   • Merger合并器：两次归并排序，先内存归并，后磁盘归并
   • 抓取数据：可以从本地或者网络中抓取
   • sort :归并排序
   • reduce阶段：
     • 创建上下文对象
     • 调用reducer的run方法
     • real.write(): LineRecordWrite写入HDFS

使用MR来进行拷贝去重

1. 拷贝：values写入上下文时需要迭代遍历
2. 去重：values写入上下文时不遍历

使用MR来实现join操作

1. 实现TableBean类，四个属性，空参构造器，get-set方法
   • write():序列化
     • out.writeUTF():该方法有换行，不会连在一起
   • readFields(): 反序列化
2. 实现mapper类
   • setup()
     • 使用context上下文对象获取InputSplit类
     • 强制类型转换为FileSplit类
     • getPath().getName()获取文件名称
   • map()
     • 切分split
     • 封装
     • context写出

public class TableMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text,TableBean> {private String filename;private Text outK;private TableBean outV;//初始化,每个文件开始一次maptask，并进行一次初始化//获取到文件的名称@Overrideprotected void setup(Mapper<LongWritable, Text, Text, TableBean>.Context context) throws IOException, InterruptedException {//拿到切片信息FileSplit split = (FileSplit) context.getInputSplit();filename = split.getPath().getName();outK = new Text();outV = new TableBean();}@Overrideprotected void map(LongWritable key, Text value, Mapper<LongWritable, Text, Text, TableBean>.Context context) throws IOException, InterruptedException {//1. 获取一行String line = value.toString();//2.判断是哪个文件的if(filename.contains("order")){//处理的是订单表String[] split = line.split("\t");//封装outK.set(split[1]);//pid作为keyoutV.setId(split[0]);outV.setPid(split[1]);outV.setAmount(Integer.parseInt(split[2]));outV.setTableName("order");outV.setPname("");}else{//处理的是商品表String[] split = line.split(" ");
//            System.out.println("=========> " + Arrays.toString(split)+" <=========");
//            System.out.println("=========> " + split[1] +" <=========");//封装outK.set(split[0]);//pid作为keyoutV.setId("");outV.setPid(split[0]);outV.setAmount(0);outV.setTableName("pd");outV.setPname(split[1]);}//写出context.write(outK, outV);}
}

3. 实现reduce类
   • 为了分辨map传递过来的数据是哪个表，给bean对象添加一个表名属性
   • 在mapper类中给对应表的抓取过程中添加标记
   • 在获取到value时不能直接使用等于号进行赋值，values是Iterable集合，比较特殊
   • 属性赋值工具类BeanUtils.copyProperties(dest, src);

public class TableReducer extends Reducer<Text, TableBean, TableBean, NullWritable> {private ArrayList<TableBean> orderBeans;private TableBean pdBean;@Overrideprotected void setup(Reducer<Text, TableBean, TableBean, NullWritable>.Context context) throws IOException, InterruptedException {//1.创建集合orderBeans = new ArrayList<>();pdBean = new TableBean();}@Overrideprotected void reduce(Text key, Iterable<TableBean> values, Reducer<Text, TableBean, TableBean, NullWritable>.Context context) throws IOException, InterruptedException {orderBeans.clear();//清空集合//2.遍历赋值for (TableBean value : values) {if ("order".equals(value.getTableName())) {TableBean temp = new TableBean();try {BeanUtils.copyProperties(temp,value);} catch (IllegalAccessException e) {throw new RuntimeException(e);} catch (InvocationTargetException e) {throw new RuntimeException(e);}orderBeans.add(temp);} else {//商品表try {BeanUtils.copyProperties(pdBean, value);} catch (IllegalAccessException e) {throw new RuntimeException(e);} catch (InvocationTargetException e) {throw new RuntimeException(e);}}}//循环遍历orderBeans，赋值pdnamefor (TableBean orderBean : orderBeans) {orderBean.setPname(pdBean.getPname());context.write(orderBean,NullWritable.get());}}
}

总结：这种写法，在reduce阶段创建了对象和集合，这些方式都是比较消耗资源的，容易造成数据倾斜问题。

MR在环形缓冲区快排时倒排索引，反向溢写，会导致数据反向输出，类似栈结构的的先进后出。