Hadoop是什么？它是如何工作的？為什么 Hadoop可以成為全球最流行的大數(shù)據(jù)處理框架之一？如何基于 Hadoop搭建一套簡(jiǎn)單的分布式文件系統(tǒng)？這篇我們一起來(lái)來(lái)深入討論。

一、Hadoop是什么？

Hadoop是一個(gè)開(kāi)源的分布式計(jì)算框架，用于處理和存儲(chǔ)大規(guī)模數(shù)據(jù)集，它是由 Apache Software Foundation維護(hù)，能夠幫助用戶(hù)在商用硬件集群上以可靠、高效、容錯(cuò)的方式處理和分析海量數(shù)據(jù)。為了更好地理解 Hadoop是什么，我們列舉了Hadoop一些里程碑：

• 2002年: Nutch項(xiàng)目啟動(dòng)，目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)全面的網(wǎng)頁(yè)抓取、索引和查詢(xún)功能。
• 2003年: Google發(fā)布了三篇具有影響力的論文（Google File System（GFS）、MapReduce和Bigtable），為 Hadoop的文件存儲(chǔ)架構(gòu)奠定了基礎(chǔ)。
• 2004年: Cutting在 Nutch中實(shí)現(xiàn)了類(lèi)似 GFS的功能，形成了后來(lái)的 Hadoop分布式文件系統(tǒng)(HDFS)。
• 2005年: Nutch項(xiàng)目中實(shí)現(xiàn)了 MapReduce的初步版本，隨后 Hadoop從 Nutch中分離出來(lái)，成為一個(gè)獨(dú)立的開(kāi)源項(xiàng)目。
• 2006年: Yahoo!雇傭 Doug Cutting，并為Hadoop的發(fā)展提供支持，同年，Apache Hadoop項(xiàng)目正式啟動(dòng)。
• 2008年: Hadoop成為 Apache頂級(jí)項(xiàng)目，并迎來(lái)了快速發(fā)展。同年，Cloudera公司成立，推動(dòng) Hadoop商業(yè)化進(jìn)程。
• 從此，Hadoop迅猛發(fā)展，成為全球最流行的大數(shù)據(jù)處理框架之一。

二、Hadoop的核心組件

Hadoop的核心組件包括以下 4個(gè)：

• HDFS：HDFS是 Hadoop的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層，它負(fù)責(zé)將大量數(shù)據(jù)分塊存儲(chǔ)到集群中的不同節(jié)點(diǎn)上，從而實(shí)現(xiàn)分布式保存和冗余備份。數(shù)據(jù)被切分成小塊，并復(fù)制到多個(gè)節(jié)點(diǎn)，以防硬件故障。
• MapReduce：MapReduce是 Hadoop的分布式計(jì)算模型，它將處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集的任務(wù)分發(fā)到多個(gè)節(jié)點(diǎn)，允許并行處理。MapReduce由兩個(gè)階段組成：Map階段負(fù)責(zé)將任務(wù)分解為多個(gè)小任務(wù)；Reduce階段負(fù)責(zé)對(duì)小任務(wù)的結(jié)果進(jìn)行匯總。
• YARN：YARN 是 Hadoop的資源管理層，它負(fù)責(zé)管理和調(diào)度集群中的計(jì)算資源。YARN允許多個(gè)作業(yè)在同一 Hadoop集群上并行執(zhí)行，這大大提高了 Hadoop集群的利用率和擴(kuò)展能力。
• Hadoop Common：Hadoop Common是 Hadoop的核心庫(kù)，提供必要的工具和實(shí)用程序，用于支持其他 Hadoop模塊。

它們的關(guān)系如下：

接下來(lái)我們將對(duì)各個(gè)組件進(jìn)行詳細(xì)的分析。

1. HDFS

HDFS，全稱(chēng) Hadoop Distributed File System（分布式文件系統(tǒng)），它是 Hadoop的核心組件之一，旨在解決海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)問(wèn)題。

(1) HDFS 架構(gòu)概述

HDFS是主從結(jié)構(gòu)的分布式文件系統(tǒng)，由兩類(lèi)節(jié)點(diǎn)組成：

• NameNode ：NameNode（主節(jié)點(diǎn)是 HDFS 的中心控制節(jié)點(diǎn)，負(fù)責(zé)管理文件系統(tǒng)的元數(shù)據(jù)（比如文件和目錄的樹(shù)狀結(jié)構(gòu)，文件塊的位置、用戶(hù)權(quán)限等）。它不直接存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，而是記錄數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在哪些 DataNode 上。
• DataNode ：DataNode（數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)）是實(shí)際存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的節(jié)點(diǎn)，它們接收數(shù)據(jù)塊，并定期向 NameNode匯報(bào)自己存儲(chǔ)的塊信息和健康狀態(tài)。

此外，還有一個(gè)可選的組件Secondary NameNode，它用于輔助 NameNode 的元數(shù)據(jù)備份和日志合并，幫助維持文件系統(tǒng)的高可用性。

HDFS的架構(gòu)如下圖：

(2) 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)機(jī)制

HDFS的文件是分塊存儲(chǔ)的，大文件被按照固定大小（默認(rèn)是 128MB，早期版本是 64MB）劃分為多個(gè)數(shù)據(jù)塊（Block），每個(gè)文件塊被存儲(chǔ)在集群中的不同 DataNode 上。

為了防止數(shù)據(jù)因節(jié)點(diǎn)故障而丟失，HDFS做了數(shù)據(jù)冗余與容錯(cuò)機(jī)制，它會(huì)對(duì)每個(gè)數(shù)據(jù)塊進(jìn)行復(fù)制，默認(rèn)情況下每個(gè)數(shù)據(jù)塊有 3 副本：

• 一個(gè)副本存儲(chǔ)在與客戶(hù)端最近的節(jié)點(diǎn)上。
• 第二個(gè)副本存儲(chǔ)在不同機(jī)架的節(jié)點(diǎn)上（防止機(jī)架故障）。
• 第三個(gè)副本存儲(chǔ)在第二個(gè)副本所在機(jī)架的其他節(jié)點(diǎn)上。

基于上述的副本機(jī)制，HDFS可以確保即使部分 DataNode 失效，數(shù)據(jù)依然可以通過(guò)其他存有副本的節(jié)點(diǎn)恢復(fù)。

(3) 讀寫(xiě)操作流程

HDFS 文件寫(xiě)入過(guò)程：

• 客戶(hù)端與 NameNode 交互：客戶(hù)端首先將寫(xiě)請(qǐng)求發(fā)給 NameNode，然后 NameNode 返回存儲(chǔ)該文件每個(gè)塊的若干 DataNode 節(jié)點(diǎn)位置。
• 數(shù)據(jù)塊寫(xiě)入 DataNode：客戶(hù)端將數(shù)據(jù)塊發(fā)送至其中一個(gè) DataNode，這個(gè) DataNode 會(huì)將數(shù)據(jù)塊傳遞給下一個(gè) DataNode，依次類(lèi)推，直到所有節(jié)點(diǎn)都保存該數(shù)據(jù)塊的副本。
• 狀態(tài)更新：上傳完成后，所有涉及的 DataNode 會(huì)將其存儲(chǔ)狀態(tài)通知 NameNode，并提交流程結(jié)束。

HDFS 文件讀取過(guò)程：

• 獲取元數(shù)據(jù)：客戶(hù)端向 NameNode 請(qǐng)求文件位置信息，NameNode 返回相關(guān)文件塊及其所在 DataNode 的位置。
• 從 DataNode 讀取數(shù)據(jù)塊：客戶(hù)端根據(jù) NameNode 提供的位置從相關(guān)的 DataNode 直接讀取文件的不同數(shù)據(jù)塊并組裝回文件。
• 容錯(cuò)處理：如果某個(gè) DataNode 失效，客戶(hù)端無(wú)法從該NameNode獲取塊信息，它會(huì)嘗試從存儲(chǔ)副本的其他 DataNode 讀取。

2. MapReduce

MapReduce是 Hadoop的分布式計(jì)算框架，通過(guò)將復(fù)雜的任務(wù)分解成多個(gè)獨(dú)立的簡(jiǎn)單任務(wù)來(lái)實(shí)現(xiàn)并行計(jì)算，它的核心思想是“Map”和“Reduce”兩個(gè)階段：

• Map階段：將原始數(shù)據(jù)映射（map）為鍵值對(duì)（key-value pairs）。
• Reduce階段：將具有相同鍵的數(shù)值進(jìn)行聚合（reduce）。

(1) MapReduce 執(zhí)行流程

MapReduce 執(zhí)行流程包含以下5個(gè)步驟：

① Job劃分

一個(gè)完整的 MapReduce任務(wù)稱(chēng)為一個(gè)Job，Job是由多個(gè)Task構(gòu)成的，分為Map Task和Reduce Task。

② Input Splitting（輸入分片）

MapReduce處理輸入數(shù)據(jù)時(shí)，首先將大文件切分成較小的Splits，Map Task的數(shù)量通常與輸入分片數(shù)量一致，每一個(gè)Map Task處理一個(gè)分片的數(shù)據(jù)。

③ Map階段

• 每個(gè)Map Task拿到一份Input Split的數(shù)據(jù)，通過(guò)RecordReader將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為一對(duì)對(duì)的<key, value>形式，這里的鍵值對(duì)（(K1, V1)）根據(jù)業(yè)務(wù)的需求構(gòu)造。
• Map函數(shù)逐條處理這些鍵值對(duì)，輸出<K2, V2>形式的新的鍵值對(duì)。
• 這些中間鍵值對(duì)<K2, V2>在寫(xiě)入本地磁盤(pán)之前會(huì)進(jìn)行Sort（排序） 和 Partition（分區(qū)） 操作，Partition的作用是將具有相同鍵（K2）的鍵值對(duì)分發(fā)到相同的 Reducer中執(zhí)行。

④ Shuffle and Sort（分發(fā)與排序）

Shuffle發(fā)生在 Map階段結(jié)束和 Reduce階段之間，具體過(guò)程如下：

• 排序：每個(gè)Map Task輸出的<K2, V2>對(duì)會(huì)按鍵（K2）進(jìn)行排序，確保同一鍵的所有值（V2）聚集在一起。
• 分區(qū)：Map Task的輸出會(huì)根據(jù) Partition函數(shù)的哈希值發(fā)送到不同的Reduce任務(wù)中。
• 拉取數(shù)據(jù)：Reducer從每個(gè) Map輸出中拉取需要的分區(qū)文件，經(jīng)過(guò)網(wǎng)絡(luò)傳輸將其聚合。

⑤ Reduce階段

• 每個(gè)Reduce Task接收到的內(nèi)容是經(jīng)過(guò) Shuffle過(guò)程后所有鍵值對(duì)（<K2, List<V2>>）的集合。
• Reduce函數(shù)（用戶(hù)自定義）會(huì)對(duì)每個(gè)K2執(zhí)行聚合計(jì)算，輸出為新的鍵值對(duì)<K3, V3>。
• 最終輸出結(jié)果會(huì)通過(guò) RecordWriter寫(xiě)入 HDFS或者其他存儲(chǔ)系統(tǒng)。

整個(gè)流程可以用下圖解釋?zhuān)?/p>

2. YARN

YARN（Yet Another Resource Negotiator，另一種資源調(diào)度器）是Hadoop 2.x版本中引入的一個(gè)集群資源管理框架，它的設(shè)計(jì)初衷是解決 Hadoop 1.x中 MapReduce計(jì)算框架的資源調(diào)度和管理局限性，可以支持各種應(yīng)用程序調(diào)度的需求。

(1) 核心組件

YARN包含以下 5個(gè)核心組件：

① ResourceManager

ResourceManager（RM，資源管理器）負(fù)責(zé)全局集群資源的管理和調(diào)度，它是YARN的中央控制器，協(xié)調(diào)集群中的所有應(yīng)用和計(jì)算資源。ResourceManager有兩個(gè)重要的子組件：

• Scheduler（調(diào)度器）：負(fù)責(zé)為應(yīng)用程序按需分配資源，但不負(fù)責(zé)任務(wù)的執(zhí)行和重新啟動(dòng)。調(diào)度器的排期是決定如何把資源多租戶(hù)化、多應(yīng)用程序化的關(guān)鍵，它可以實(shí)現(xiàn)不同的調(diào)度策略（如公平調(diào)度器，容量調(diào)度器等）。
• Applications Manager（應(yīng)用程序管理器）：負(fù)責(zé)各種應(yīng)用程序的生命周期管理，包括應(yīng)用程序的啟動(dòng)、檢查、資源監(jiān)控和故障恢復(fù)。

② NodeManager

NodeManager（NM，節(jié)點(diǎn)管理器）是YARN架構(gòu)中的分布式代理，負(fù)責(zé)管理每個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)上的資源，具體負(fù)責(zé)：

• 資源報(bào)告：將本節(jié)點(diǎn)的CPU、內(nèi)存等資源使用情況匯報(bào)給ResourceManager。
• 容器管理：協(xié)調(diào)和管理每一個(gè)容器（Container）的生命周期，包括啟動(dòng)、監(jiān)控和停止容器。
• 任務(wù)監(jiān)控和報(bào)告：監(jiān)控執(zhí)行的任務(wù)，并向ResourceManager報(bào)告其狀態(tài)和進(jìn)度。

③ ApplicationMaster

ApplicationMaster（AM，應(yīng)用程序管理器）是為每個(gè)具體應(yīng)用程序（如MapReduce Job、Spark Job）啟動(dòng)的專(zhuān)用進(jìn)程，它負(fù)責(zé)協(xié)調(diào)整個(gè)應(yīng)用程序生命周期的調(diào)度和執(zhí)行，協(xié)調(diào) ResourceManager與 NodeManager，動(dòng)態(tài)申請(qǐng)和釋放資源。每一個(gè)應(yīng)用程序在提交時(shí)都會(huì)啟動(dòng)一個(gè)對(duì)應(yīng)的ApplicationMaster實(shí)例。 AM的職責(zé)包括：

• 申請(qǐng)資源：向ResourceManager請(qǐng)求所需的資源，定義CPU和內(nèi)存需求。
• 任意調(diào)度：根據(jù)資源信息及負(fù)載情況，決定將任務(wù)分配到哪個(gè)節(jié)點(diǎn)/容器執(zhí)行。
• 容器監(jiān)控：監(jiān)控啟動(dòng)的任務(wù)并處理故障。

④ Container

Container（容器）是YARN中的資源分配單位，它將邏輯運(yùn)行環(huán)境（如CPU、內(nèi)存等涉及硬件維度的資源）與應(yīng)用程序任務(wù)綁定在一起。ApplicationMaster可以向ResourceManager申請(qǐng)多個(gè)容器，并在這些容器中分配任務(wù)進(jìn)行具體的計(jì)算。

⑤ Client

客戶(hù)端負(fù)責(zé)與YARN進(jìn)行交互，提交應(yīng)用程序請(qǐng)求，并向YARN查詢(xún)?nèi)蝿?wù)的執(zhí)行進(jìn)度和結(jié)果?？蛻?hù)端將資源需求信息傳遞給ResourceManager，RM會(huì)為該任務(wù)分配資源，然后將其控制權(quán)交給對(duì)應(yīng)的ApplicationMaster。

核心組件模型如下圖：

(2) 工作流程

YARN工作流程包含以下4個(gè)步驟：

① 應(yīng)用程序啟動(dòng)流程

• 啟動(dòng)應(yīng)用程序：客戶(hù)端通過(guò)API或命令行向YARN集群提交應(yīng)用程序。此時(shí)，客戶(hù)端給RM發(fā)送請(qǐng)求，描述任務(wù)的資源需求及執(zhí)行規(guī)范。
• 生成ApplicationMaster：ResourceManager根據(jù)集群的整體資源利用情況，為應(yīng)用程序分配第一個(gè)容器（Container），并啟動(dòng)相應(yīng)的ApplicationMaster。
• ApplicationMaster初始化：ApplicationMaster會(huì)在啟動(dòng)后向ResourceManager注冊(cè)自己，并根據(jù)初始任務(wù)和資源需求向RM申請(qǐng)更多的資源。
• 分配資源：ResourceManager根據(jù)集群的實(shí)時(shí)負(fù)載情況和調(diào)度策略，將余下的容器分配給ApplicationMaster，AC根據(jù)任務(wù)需求啟動(dòng)容器，并將計(jì)算任務(wù)分配給這些容器去執(zhí)行。

② 資源調(diào)度流程

• 請(qǐng)求資源：ApplicationMaster向ResourceManager提交資源申請(qǐng)。請(qǐng)求中指定了計(jì)算任務(wù)所需的資源（如CPU、內(nèi)存）以及在何處優(yōu)先執(zhí)行（一定節(jié)點(diǎn)上或任意節(jié)點(diǎn)）。
• 資源心跳與分配：NodeManager通過(guò)定期心跳將節(jié)點(diǎn)的可用資源（包括剩余內(nèi)存、CPU等情況）匯報(bào)給ResourceManager。ResourceManager根據(jù)集群整體資源情況，通過(guò)調(diào)度器（Scheduler）為機(jī)器或容器分配任務(wù)。
• 任務(wù)分配與啟動(dòng)：ApplicationMaster得到資源分配信息后，再與NodeManager通信，為任務(wù)啟動(dòng)容器并分配計(jì)算任務(wù)。

③ 任務(wù)運(yùn)行與監(jiān)控

一旦任務(wù)開(kāi)始執(zhí)行，NodeManager會(huì)為Container提供隔離的運(yùn)行環(huán)境（如JVM），ApplicationMaster監(jiān)視任務(wù)的運(yùn)行狀態(tài)，并通過(guò)心跳與NodeManager通信，確保任務(wù)成功完成或在出現(xiàn)故障時(shí)重新調(diào)度任務(wù)。

④ 應(yīng)用完成與資源回收

當(dāng)ApplicationMaster檢測(cè)到所有任務(wù)均已成功完成，它會(huì)向ResourceManager發(fā)送一個(gè)"完成"信號(hào)，表示應(yīng)用程序已經(jīng)完成。隨后，ResourceManager會(huì)通知NodeManager釋放任務(wù)所占用的資源容器，集群整體資源狀態(tài)更新。

三、代碼實(shí)戰(zhàn)

在代碼實(shí)戰(zhàn)環(huán)節(jié)，我們將通過(guò)一個(gè)完整的示例來(lái)展示如何在 Java中實(shí)現(xiàn)一個(gè) MapReduce任務(wù)，并將處理結(jié)果存儲(chǔ)回 HDFS。

任務(wù)描述：計(jì)算給定文件中每個(gè)單詞出現(xiàn)的次數(shù)文件格式：CVS或者JSON項(xiàng)目結(jié)構(gòu)：項(xiàng)目結(jié)構(gòu)如下：

wordcount/
├── src/
│   ├── main/
│   │   ├── java/
│   │   │   ├── WordsCounterMapper.java
│   │   │   ├── WordsCounterReducer.java
│   │   │   └── WordsCounterDriver.java
│   └── resources/
├── input/
│   └── input.cvs
│ input.cvs
└── output/

1.安裝Hadoop

我自己Mac電腦安裝的是 Hadoop-3.4.1，查看版本指令：hadoop version，關(guān)于安裝 Hadoop，可以參考這篇文章

2.處理文件

(1) 處理 CSV文件

假設(shè)我們有一個(gè)超大的 CSV文件：input.csv，如下內(nèi)容只是展示前幾行數(shù)據(jù)：

id,name,address
1,yuanjava,hangzhou
2,juejin,beijin
3,didi,beijing
...

我們可以使用開(kāi)源的 Apache Commons CSV工具類(lèi)來(lái)處理該文件，對(duì)應(yīng)的依賴(lài)如下：

// maven依賴(lài)
<dependency>
    <groupId>org.apache.commons</groupId>
    <artifactId>commons-csv</artifactId>
    <version>1.12.0</version>
</dependency>

// gradle 依賴(lài)
implementation 'org.apache.commons:commons-csv:1.12.0'

(2) 處理 Json文件

假設(shè)我們有一個(gè)超大的 Json文件：input.json，如下內(nèi)容只是展示前幾行數(shù)據(jù)：

[
    {"id": 1, "name": "yuanjava", "address": "hangzhou"},
    {"id": 2, "name": "juejin", "address": "beijing"},
    {"id": 3, "name": "didi", "address": "beijing"},
    ...
]

我們可以使用開(kāi)源的 Jackson庫(kù)來(lái)處理文件，對(duì)應(yīng)的依賴(lài)如下：

// maven依賴(lài)
<dependency>
    <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
    <artifactId>jackson-databind</artifactId>
    <version>2.18.1</version>
</dependency>

// gradle 依賴(lài)
implementation 'com.fasterxml.jackson.core:jackson-databind:2.18.1'

3.增加 Hadoop依賴(lài)

// maven依賴(lài)
<dependency>
    <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
    <artifactId>hadoop-common</artifactId>
    <version>3.4.1</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
    <artifactId>hadoop-mapreduce-client-core</artifactId>
    <version>3.4.1</version>
</dependency>

// gradle依賴(lài)
implementation 'org.apache.hadoop:hadoop-common:3.4.1'
implementation 'org.apache.hadoop:hadoop-mapreduce-client-core:3.4.1'

4.編寫(xiě) Mapper類(lèi)

Mapper類(lèi)的作用是處理輸入數(shù)據(jù)，并為每個(gè)輸入記錄生成鍵值對(duì)，在詞頻統(tǒng)計(jì)任務(wù)中，Mapper 的任務(wù)是將每個(gè)單詞映射為一個(gè)中間鍵值對(duì) (word, 1)。

import com.fasterxml.jackson.databind.JsonNode;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import org.apache.commons.csv.CSVFormat;
import org.apache.commons.csv.CSVRecord;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

import java.io.IOException;
import java.io.StringReader;

public class WordsCounterMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
    private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
    private Text word = new Text();
    private ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();

    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        String line = value.toString().trim();

        if (line.isEmpty()) {
            return; // Skip empty lines
        }

        // json以'{'開(kāi)頭， CVS以'['開(kāi)頭
        if (line.startsWith("{") || line.startsWith("[")) {
            processJson(line, context);
        } else {
            processCsv(line, context);
        }
    }

    private void processJson(String line, Context context) throws IOException, InterruptedException{
        JsonNode rootNode = objectMapper.readTree(line);

        if (rootNode.isArray()) {
            for (JsonNode node : rootNode) {
                String name = node.get("name").asText();
                word.set(name);
                context.write(word, one);
            }
        } else if (rootNode.isObject()) {
            String name = rootNode.get("name").asText();
            word.set(name);
            context.write(word, one);
        }
    }

    private void processCsv(String line, Context context) throws IOException, InterruptedException{
        StringReader reader = new StringReader(line);
        Iterable<CSVRecord> records = CSVFormat.DEFAULT.parse(reader);

        for (CSVRecord record : records) {
            // Assuming the CSV has a header row and "name" is one of the columns
            String name = record.get("name");
            word.set(name);
            context.write(word, one);
        }
    }
}

5.編寫(xiě) Reducer類(lèi)

Reducer類(lèi)的作用是對(duì)來(lái)自 Mapper的中間鍵值對(duì)進(jìn)行匯總，在詞頻統(tǒng)計(jì)任務(wù)中，Reduce 的任務(wù)是對(duì)相同單詞的計(jì)數(shù)進(jìn)行累加。

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

import java.io.IOException;

public class WordsCounterDriver {
    public static void main(String[] args){
        if (args.length != 2) {
            System.err.println("Please enter input path and output path.");
            System.exit(-1);
        }

        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf, "wordCounter");

        job.setJarByClass(WordsCounterDriver.class);
        job.setMapperClass(WordsCounterMapper.class);
        job.setReducerClass(WordsCounterReducer.class);

        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));

        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}

6.編寫(xiě) Driver 類(lèi)

Driver 類(lèi)用于配置 MapReduce 作業(yè)并啟動(dòng)作業(yè)。它指定了 Mapper 和 Reducer 的實(shí)現(xiàn)類(lèi)，以及輸入和輸出路徑等。

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

import java.io.IOException;

public class WordsCounterDriver {
    public static void main(String[] args){
        if (args.length != 2) {
            System.err.println("Please enter input path and output path.");
            System.exit(-1);
        }

        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf, "wordCounter");

        job.setJarByClass(WordsCounterDriver.class);
        job.setMapperClass(WordsCounterMapper.class);
        job.setReducerClass(WordsCounterReducer.class);

        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));

        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}

7.運(yùn)行和查看結(jié)果

(1) 運(yùn)行步驟：

• 編譯和打包：將上述代碼編譯并打包成一個(gè) JAR 文件。
• 上傳數(shù)據(jù)到 HDFS：將待處理的 CSV 和 JSON 數(shù)據(jù)上傳到 HDFS 的一個(gè)目錄中。
• 執(zhí)行 MapReduce作業(yè)：在 Hadoop集群上運(yùn)行該 JAR文件，并指定輸入和輸出路徑，指令如下：

hadoop jar wordcounter.jar WordCounterDriver input/input.cvs output/
hadoop jar wordcounter.jar WordCounterDriver input/input.json output/

• /input/input.cvs(json) 是 HDFS上包含 CSV和 JSON文件的目錄。
• /output 是用于存儲(chǔ)結(jié)果的 HDFS目錄。注意：輸出目錄不能預(yù)先存在，否則作業(yè)將失敗。

(2) 查看輸出結(jié)果

任務(wù)完成后，輸出結(jié)果將會(huì)保存在指定的輸出目錄中，我們可以使用以下命令查看結(jié)果：

hadoop fs -cat output/part-r-00000

輸出結(jié)果可能如下：

yuanjava 100
juejin 3000
didi 100
...

8.代碼解釋與優(yōu)化

(1) Mapper詳解

繼承與泛型：Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> 表示輸入鍵值對(duì)的類(lèi)型和輸出鍵值對(duì)的類(lèi)型。輸入鍵是行偏移量，值是行文本，輸出鍵是單詞，值是整數(shù) 1。

map 方法：對(duì)每一行文本進(jìn)行分割，然后對(duì)每個(gè)單詞輸出一個(gè)鍵值對(duì)。

(2) Reducer詳解

繼承與泛型：Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> 表示輸入和輸出鍵值對(duì)類(lèi)型。輸入鍵是單詞，值是整數(shù)列表，輸出鍵是單詞，值是單詞的累加計(jì)數(shù)。

reduce 方法：對(duì)每個(gè)單詞的所有計(jì)數(shù)進(jìn)行累加輸出。

(3) Driver詳解

Job 配置：設(shè)置 Mapper和 Reducer類(lèi)，指定輸入輸出格式。

路徑設(shè)置：通過(guò)命令行參數(shù)指定輸入輸出路徑。

(4) 優(yōu)化建議

• Combiner使用：在 Map端進(jìn)行部分匯總，減少傳輸?shù)?Reduce端的數(shù)據(jù)量。
• 數(shù)據(jù)壓縮：?jiǎn)⒂弥虚g數(shù)據(jù)壓縮減少網(wǎng)絡(luò)傳輸開(kāi)銷(xiāo)。
• 分區(qū)與排序：根據(jù)數(shù)據(jù)特性自定義分區(qū)器和排序規(guī)則。

通過(guò)這個(gè)簡(jiǎn)單的例子，我們展示了如何在 Java中實(shí)現(xiàn)一個(gè)基本的 MapReduce程序，通過(guò)定義 Mapper和 Reducer 再結(jié)合 Driver，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)集的分布式處理。如果要處理更復(fù)雜的任務(wù)，可以通過(guò)自定義分區(qū)器、排序規(guī)則、Combiner 等方式進(jìn)行優(yōu)化。

通過(guò)此示例，我們可以更好地理解 Hadoop MapReduce 的工作原理和編程模型以及它對(duì)于大數(shù)據(jù)處理的重要性。

四、總結(jié)

本文，我們分析了 Hadoop的核心組件及其工作原理，讓我們對(duì) Hadoop有了一定的認(rèn)識(shí)。本人有幾年 Hadoop的使用經(jīng)驗(yàn)，從整體上看，Hadoop的使用屬于中等難度，Hadoop的生態(tài)比完善，學(xué)習(xí)難度比較大，但是，不得不說(shuō) Hadoop的設(shè)計(jì)思維很優(yōu)秀，值得我們花時(shí)間去學(xué)習(xí)。

2003年，Google發(fā)布 Google File System（GFS）、MapReduce和 Bigtable 三篇論文后，Doug Cutting和 Michael J. Cafarella抓住了機(jī)會(huì)，共同創(chuàng)造了 Hadoop。Google的這三篇經(jīng)典論文是大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的經(jīng)典之作，但它的影響力遠(yuǎn)不止大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，因此，如果想成為一名優(yōu)秀的工程師，閱讀原滋原味的優(yōu)秀論文絕對(duì)是受益無(wú)窮的一種方式。

Hadoop展示了大數(shù)據(jù)領(lǐng)域一個(gè)優(yōu)秀的架構(gòu)模式：集中管理，分布式存儲(chǔ)與計(jì)算。這種優(yōu)秀的架構(gòu)模式同樣還運(yùn)用在 Spark、Kafka、Flink、HBase、Elasticsearch、Cassandra等這些優(yōu)秀的框架上，它在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域展示了顯著的優(yōu)勢(shì)。

最近一年，我從事的項(xiàng)目有幸和 MIT，Standford這樣頂尖學(xué)府出來(lái)的工程師合作，他們強(qiáng)悍的數(shù)學(xué)建模能力以及對(duì)同一個(gè)問(wèn)題思考的深度確實(shí)讓我望塵莫及，在互聯(lián)網(wǎng)大廠(chǎng)卷了這么多年，每天都有寫(xiě)完的需求開(kāi)不完的會(huì)，絕大多數(shù)程序員都被業(yè)務(wù)裹挾著，導(dǎo)致很多優(yōu)秀的人無(wú)法從業(yè)務(wù)中抽離出來(lái)去研究更深層領(lǐng)域的東西，陷入無(wú)盡的內(nèi)卷。

如何在這個(gè)內(nèi)卷的環(huán)境中讓自己立于不敗之地？基本功絕對(duì)是重中之重。

最后，因?yàn)?Hadoop的內(nèi)容太多，很難僅憑本文把 Hadoop講透，希望在分享我個(gè)人對(duì) Hadoop理解的同時(shí)也能拋磚引玉，激發(fā)同行寫(xiě)出更多優(yōu)秀的文章，對(duì)于技術(shù)，對(duì)于行業(yè)產(chǎn)生共多思考的共鳴。