hadoop源代码学习分析-----mapper和reduce

最新推荐文章于 2025-04-20 01:42:50 发布
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分类专栏： 源码分析 文章标签： hadoop源码
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本文介绍了作者在研究Hadoop源代码时，对mapper和reduce组件的理解。重点讨论了map()函数、setup()和cleanup()方法，以及Context对象在map任务中的作用。同时，概述了reduce函数的执行过程，强调其与map类似的操作。在配置作业的过程中，提到了job.setMapperClass()和job.setReducerClass()的方法，并简单提及了提交作业到集群的关键步骤。

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首先初入hadoop家族，了解了一些hadoop运行作业的基本流程，

由于对编写八股文形式的hadoop程序缺少认知，所以翻了翻源代码。

首先有关继承mapper类的源代码主要由几个方法组成

其中map函数是最经常被重写的

源码中只是运用了封装好了的输出类型的Context进行了简单的输出。

听说技术高超的人会重写run方法：

setup函数会在执行map任务之前调用一次

cleanup会在map执行之后执行一次

Context类型封装了像

Configuration conf, TaskAttemptID taskid,
                   RecordReader<KEYIN,VALUEIN> reader,
                   RecordWriter<KEYOUT,VALUEOUT> writer,
                   OutputCommitter committer,
                   StatusReporter reporter,
                   InputSplit split</

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Mapreduce 源码
weixin_40173707的博客
05-29 363
Mapper类方法 主要是读取InputSplit的每一个Key,Value对并进行处理 public class Mapper<KEYIN, VALUEIN, KEYOUT, VALUEOUT> { /** * 预处理，仅在map task启动时运行一次 */ protected void setup(Context context) throws IOException, InterruptedException { } /**
reduce源码分析
u013343599的博客
04-11 458
初学mapreduce源码分析 reduce reducetask.run(); 在类reducetask中run方法：由yarnchild调用 run方法中：RawKeyValueIterator rIter = null;此类为迭代器reducer类中的reduce方法中参数（key ， Iteractor values，context）中的 Iteractor values也是一个一个的ke...
linux通过IDEA配置与编写hadoop代码教程
最新发布
mengweicat的博客
04-20 461
接下来以WordCount为示例，点击src—main—java右键——新建——Java类，取名为WordCount。将output文件夹删掉，再次运行项目，即可在out/artifacts下看到生成的jar包。如果代码还对hadoop报错的话，可以点击右边的maven图标，重新加载所有maven项目。打开output文件夹中的part-r-00000，即可成功看到结果。将jar包复制到主文件夹下，并将input.txt上传到hdfs里。包含在项目构建中打上勾，点击确定。依次选择工件——JAR——空。
Reduce源码分析
修行的博客
06-19 318
大数据第12天 Reduce源码分析 先拉取数据(拷贝Map的输出数据)，再二次排序(分组的比较–迭代器)，最后是reduce ReduceTask ​ *rIter 用于代表reduce从所有Map拉取的数据，有归并功能(基于Map的归并方法) --真迭代器 ​ *compartor 分组比较器 ​ *getOutputValueGropingComparator ​ 比较器取值过程 ​ ...
Hadoop中Mapper类的setup（）函数在什么地方调用
WitsMakeMen的专栏
12-27 9708
经过跟踪hadoop源码发现，Mapper类的setup（）函数在Mapper类的run（）函数中被调用。 向hadoop提交job后，hadoop会在MapTask的runNewMapper（）或者runOldMapper（）函数中使用反馈机制实例化具体的Mapper子类，然后调用这个对象的run（）函数，其中setup()函数就在这个函数的开始被调用，因为hadoop会向setup（）函数中
hadoop06-Mapper类的源码解析
yangqian1794的博客
04-17 252
Mapper类的源码解析 1.类型：org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper<KEYIN, VALUEIN, KEYOUT, VALUEOUT> 2.Mapper的结构： void setup(Context context)：在任务执行前调用一次， void map(KEYIN key, VALUEIN value, Context context)：为输入分片中的每个键/值对调用一次 void cleanup(Context c
hadoop-eclipse-plugin-1.1.2
09-03
- 利用Eclipse的版本控制功能，如Git，对源代码进行版本管理，便于团队协作和回溯错误。 7. **扩展与进阶** 除了基本的MapReduce开发，Hadoop Eclipse Plugin还可以与其他插件结合，例如使用m2eclipse（Maven ...
hadoop-common-2.6.0-bin-master.zip.rar
09-07
同时，了解Hadoop的源代码和API文档将对深入理解Driver的工作原理大有裨益。 总的来说，Hadoop Common 2.6.0版本为MapReduce Driver测试提供了坚实的基础。通过细致的测试，我们可以确保在大数据处理过程中，Driver...
hadoop-3.1.3.tar.gz.gz
01-12
描述中提到的同样是"hadoop-3.1.3.tar.gz.gz"，这通常意味着这是一个压缩过的tar文件，可能包含了Hadoop的源代码或者二进制分发版。".tar"文件是Linux/Unix系统中常用的归档格式，用于将多个文件和目录打包成一个...
Hadoop源代码分析完整版.rar
03-13
综上所述，“Hadoop源代码分析完整版”文档提供了全面、深入的Hadoop学习资源，无论是对初学者还是有经验的开发者，都是宝贵的参考资料。通过深入研究，我们不仅可以掌握Hadoop的运行机制，还能为构建自己的分布式...
Hadoop（十七）之MapReduce作业配置与Mapper和Reducer类
a878787877的专栏
10-27 1117
前言 　　前面一篇博文写的是Combiner优化MapReduce执行，也就是使用Combiner在map端执行减少reduce端的计算量。 一、作业的默认配置 　　MapReduce程序的默认配置　　 1）概述 　　在我们的MapReduce程序中有一些默认的配置。所以说当我们程序如果要使用这些默认配置时，可以不用写。 　　 　　我们的一个MapReduce程序一定会有M...
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阿文(alvin)的专栏
06-02 742
今天以阅读代码的形式学习了Hadoop中Mapper类和Reducer类的主要方法。
MapReduce —— Reducer 阶段代码
Nurbiya_K的博客
12-26 688
现在有一堆关于手机号的数据，需要从中获取每个手机号对应的上行流量，下行流量，以及总流量（总流量=上行流量+下行流量） 这个案例Mapper阶段代码：Mapper阶段代码 这个案例自定义Bean对象阶段代码：自定义Bean阶段代码 具体Reducer阶段代码如下： public class FlowCountReducer extends Reducer<Text,FlowBean,Text,...
Hadoop mapper类的阅读
on the way的专栏
07-11 794
在Hadoop的mapper类中，有4个主要的函数，分别是：setup，clearup，map，run。代码如下： protected void setup(Context context) throws IOException, InterruptedException { // NOTHING } protected void map(KEYIN key, VALUEI
云计算（二十二）- 分析MapReduce执行过程
DK的专栏
12-22 985
MapReduce运行的时候，会通过Mapper运行的任务读取HDFS中的数据文件，然后调用自己的方法，处理数据，最后输出。Reducer任务会接收Mapper任务输出的数据，作为自己的输入数据，调用自己的方法，最后输出到HDFS的文件中。整个流程如图5-6所示。 图5-6 Mapper任务的执行过程 每个Mapper任务是一个java进程，它会读取HDFS中的文件，解析
Hadoop 2:Mapper和Reduce
weixin_30693183的博客
10-02 374
Understanding and Practicing Hadoop Mapper and Reduce 1 Mapper过程 Hadoop将输入数据划分为等长的小数据块(默认为64MB)的过程叫做分片,并为每个分片构建一个Mappper任务,并由Mapper任务执行用户自定义的函数处理分片中的数据,mapper就是将这些数据中包含我们感兴趣或要处理的数据构成一个以键值存储的数据...
关于mapreduce程序之Mapper、Reducer以及Driver驱动的若干框架总结
mybulesky的专栏
08-21 1447
第一套： 为旧的API，此时Maper和Reducer为接口，且该接口均在org.apache.hadoop.mapred.*;中  Mapper： import org.apache.hadoop.mapred.MapReduceBase; import org.apache.hadoop.mapred.Mapper; public class ExampleMapper extend
hadoop一些基本知识——Hadoop mapper类的阅读
u013488563的专栏
07-08 1095
在Hadoop的mapper类中，有4个主要的函数，分别是：setup，clearup，map，run。代码如下：protected void setup(Context context) throws IOException, InterruptedException { // NOTHING }protected void map(KEYIN key, VALUEIN value,
大数据之-Hadoop3.x_MapReduce_ReduceJoin案例Mapper---大数据之hadoop3.x工作笔记0130
添柴程序猿的专栏
01-03 305
然后我们再去开始写mapper,可以看到 TableMapper,写这个类,然后继承Mapper 然后去看看我们准备的这两个文件 文件内容很简单,这个是order,是 订单id 产品pid 数量 对吧 然后再看看,这个pd.txt可以看到是 产品pid 还有产品名称 然后我们首先要获取到文件的名称对吧 可以看到我们可以通过这个InputSplit切片的这个类去获取,这个 类,是抽象的,我们要用他的实现类 可以看到右边是他是实现类,我们用这个Fi...
手写Hadoop MapReduce实现TF-IDF教程
- **输出结果的存储**：MapReduce程序的输出通常写回到HDFS中，便于后续的分析和处理。 #### 7. 调试和测试 - **局部运行**：使用Hadoop自带的本地运行模式进行测试，确保逻辑正确。 - **分布式运行**：在Hadoop...
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