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MapReduce API 基本概念

1.序列化 序列化是指将结构化对象转为字节流以便于通过网络进行传输或写入持久存储的过程。反序列化指的是将字节流转为结构化对象的过程。 在 Hadoop MapReduce 中, 序列化的主 要 作用有两个: 永久存储和进程间通信。为了能够读取或者存储 Java 对象, MapReduce 编程模型要求用户输入和输出数据中的 key 和 value 必须是可序列化的。 在 Hadoop MapReduce 中 , 使一个 Java 对象可序列化的方法是让其对应的类实现 Writable 接口 。 但对于 key 而言,由于它是数据排序的关键字, 因此还需要提供比较两个 key 对象的方法。 为此,key对应类需实现WritableComparable 接口 , 它的类如图: 在package org.apache.hadoop.io 中的WritableComparable.java文件中定义: public interface WritableComparable<T> extends Writable, Comparable<T> { } 再来看看Writab...

Mapper 与 Reducer 解析

1 . 旧版 API 的 Mapper/Reducer 解析 Mapper/Reducer 中封装了应用程序的数据处理逻辑。为了简化接口,MapReduce 要求所有存储在底层分布式文件系统上的数据均要解释成 key/value 的形式,并交给Mapper/Reducer 中的 map/reduce 函数处理,产生另外一些 key/value。Mapper 与 Reducer 的类体系非常类似,我们以 Mapper 为例进行讲解。Mapper 的类图如图所示,包括初始化、Map操作和清理三部分。 (1)初始化 Mapper 继承了 JobConfigurable 接口。该接口中的 configure 方法允许通过 JobConf 参数对 Mapper 进行初始化。 (2)Map 操作 MapReduce 框架会通过 InputFormat 中 RecordReader 从 InputSplit 获取一个个 key/value 对, 并交给下面的 map() 函数处理: void map(K1 key, V1 value, OutputCollector<K2, V2> ou...

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