一個(gè)圖片太大了,只好分割成為兩部分。根據(jù)流程圖來說一下具體一個(gè)任務(wù)執(zhí)行的情況。
- 在分布式環(huán)境中客戶端創(chuàng)建任務(wù)并提交。
- InputFormat做Map前的預(yù)處理,主要負(fù)責(zé)以下工作:
- 驗(yàn)證輸入的格式是否符合JobConfig的輸入定義,這個(gè)在實(shí)現(xiàn)Map和構(gòu)建Conf的時(shí)候就會(huì)知道,不定義可以是Writable的任意子類。
- 將input的文件切分為邏輯上的輸入InputSplit,其實(shí)這就是在上面提到的在分布式文件系統(tǒng)中blocksize是有大小限制的,因此大文件會(huì)被劃分為多個(gè)block。
- 通過RecordReader來再次處理inputsplit為一組records,輸出給Map。(inputsplit只是邏輯切分的第一步,但是如何根據(jù)文件中的信息來切分還需要RecordReader來實(shí)現(xiàn),例如最簡單的默認(rèn)方式就是回車換行的切分)
- RecordReader處理后的結(jié)果作為Map的輸入,Map執(zhí)行定義的Map邏輯,輸出處理后的key和value對應(yīng)到臨時(shí)中間文件。
- Combiner可選擇配置,主要作用是在每一個(gè)Map執(zhí)行完分析以后,在本地優(yōu)先作Reduce的工作,減少在Reduce過程中的數(shù)據(jù)傳輸量。
- Partitioner可選擇配置,主要作用是在多個(gè)Reduce的情況下,指定Map的結(jié)果由某一個(gè)Reduce處理,每一個(gè)Reduce都會(huì)有單獨(dú)的輸出文件。(后面的代碼實(shí)例中有介紹使用場景)
- Reduce執(zhí)行具體的業(yè)務(wù)邏輯,并且將處理結(jié)果輸出給OutputFormat。
- OutputFormat的職責(zé)是,驗(yàn)證輸出目錄是否已經(jīng)存在,同時(shí)驗(yàn)證輸出結(jié)果類型是否如Config中配置,最后輸出Reduce匯總后的結(jié)果。
業(yè)務(wù)場景和代碼范例
業(yè)務(wù)場景描述:可設(shè)定輸入和輸出路徑(操作系統(tǒng)的路徑非HDFS路徑),根據(jù)訪問日志分析某一個(gè)應(yīng)用訪問某一個(gè)API的總次數(shù)和總流量,統(tǒng)計(jì)后分別輸出到兩個(gè)文件中。這里僅僅為了測試,沒有去細(xì)分很多類,將所有的類都?xì)w并于一個(gè)類便于說明問題。
LogAnalysiser就是主類,主要負(fù)責(zé)創(chuàng)建、提交任務(wù),并且輸出部分信息。內(nèi)部的幾個(gè)子類用途可以參看流程中提到的角色職責(zé)。具體地看看幾個(gè)類和方法的代碼片斷:
LogAnalysiser::MapClass
public static class MapClass extends MapReduceBase
implements Mapper<LongWritable, Text, Text, LongWritable>
{
public void map(LongWritable key, Text value, OutputCollector<Text, LongWritable> output, Reporter reporter)
throws IOException
{
String line = value.toString();//沒有配置RecordReader,所以默認(rèn)采用line的實(shí)現(xiàn),key就是行號(hào),value就是行內(nèi)容
if (line == null || line.equals(""))
return;
String[] words = line.split(",");
if (words == null || words.length < 8)
return;
String appid = words[1];
String apiName = words[2];
LongWritable recbytes = new LongWritable(Long.parseLong(words[7]));
Text record = new Text();
record.set(new StringBuffer("flow::").append(appid)
.append("::").append(apiName).toString());
reporter.progress();
output.collect(record, recbytes);//輸出流量的統(tǒng)計(jì)結(jié)果,通過flow::作為前綴來標(biāo)示。
record.clear();
record.set(new StringBuffer("count::").append(appid).append("::").append(apiName).toString());
output.collect(record, new LongWritable(1));//輸出次數(shù)的統(tǒng)計(jì)結(jié)果,通過count::作為前綴來標(biāo)示
}
}
LogAnalysiser:: PartitionerClass
public static class PartitionerClass implements Partitioner<Text, LongWritable>
{
public int getPartition(Text key, LongWritable value, int numPartitions)
{
if (numPartitions >= 2)//Reduce 個(gè)數(shù),判斷流量還是次數(shù)的統(tǒng)計(jì)分配到不同的Reduce
if (key.toString().startsWith("flow::"))
return 0;
else
return 1;
else
return 0;
}
public void configure(JobConf job){}
}
LogAnalysiser:: CombinerClass
參看ReduceClass,通常兩者可以使用一個(gè),不過這里有些不同的處理就分成了兩個(gè)。在ReduceClass中藍(lán)色的行表示在CombinerClass中不存在。
LogAnalysiser:: ReduceClass
public static class ReduceClass extends MapReduceBase
implements Reducer<Text, LongWritable,Text, LongWritable>
{
public void reduce(Text key, Iterator<LongWritable> values,
OutputCollector<Text, LongWritable> output, Reporter reporter)throws IOException
{
Text newkey = new Text();
newkey.set(key.toString().substring(key.toString().indexOf("::")+2));
LongWritable result = new LongWritable();
long tmp = 0;
int counter = 0;
while(values.hasNext())//累加同一個(gè)key的統(tǒng)計(jì)結(jié)果
{
tmp = tmp + values.next().get();
counter = counter +1;//擔(dān)心處理太久,JobTracker長時(shí)間沒有收到報(bào)告會(huì)認(rèn)為TaskTracker已經(jīng)失效,因此定時(shí)報(bào)告一下
if (counter == 1000)
{
counter = 0;
reporter.progress();
}
}
result.set(tmp);
output.collect(newkey, result);//輸出最后的匯總結(jié)果
}
}
LogAnalysiser
public static void main(String[] args)
{
try
{
run(args);
} catch (Exception e)
{
e.printStackTrace();
}
}
public static void run(String[] args) throws Exception
{
if (args == null || args.length <2)
{
System.out.println("need inputpath and outputpath");
return;
}
String inputpath = args[0];
String outputpath = args[1];
String shortin = args[0];
String shortout = args[1];
if (shortin.indexOf(File.separator) >= 0)
shortin = shortin.substring(shortin.lastIndexOf(File.separator));
if (shortout.indexOf(File.separator) >= 0)
shortout = shortout.substring(shortout.lastIndexOf(File.separator));
SimpleDateFormat formater = new SimpleDateFormat("yyyy.MM.dd");
shortout = new StringBuffer(shortout).append("-")
.append(formater.format(new Date())).toString();
if (!shortin.startsWith("/"))
shortin = "/" + shortin;
if (!shortout.startsWith("/"))
shortout = "/" + shortout;
shortin = "/user/root" + shortin;
shortout = "/user/root" + shortout;
File inputdir = new File(inputpath);
File outputdir = new File(outputpath);
if (!inputdir.exists() || !inputdir.isDirectory())
{
System.out.println("inputpath not exist or isn't dir!");
return;
}
if (!outputdir.exists())
{
new File(outputpath).mkdirs();
}
JobConf conf = new JobConf(new Configuration(),LogAnalysiser.class);//構(gòu)建Config
FileSystem fileSys = FileSystem.get(conf);
fileSys.copyFromLocalFile(new Path(inputpath), new Path(shortin));//將本地文件系統(tǒng)的文件拷貝到HDFS中
conf.setJobName("analysisjob");
conf.setOutputKeyClass(Text.class);//輸出的key類型,在OutputFormat會(huì)檢查
conf.setOutputValueClass(LongWritable.class); //輸出的value類型,在OutputFormat會(huì)檢查
conf.setMapperClass(MapClass.class);
conf.setCombinerClass(CombinerClass.class);
conf.setReducerClass(ReduceClass.class);
conf.setPartitionerClass(PartitionerClass.class);
conf.set("mapred.reduce.tasks", "2");//強(qiáng)制需要有兩個(gè)Reduce來分別處理流量和次數(shù)的統(tǒng)計(jì)
FileInputFormat.setInputPaths(conf, shortin);//hdfs中的輸入路徑
FileOutputFormat.setOutputPath(conf, new Path(shortout));//hdfs中輸出路徑
Date startTime = new Date();
System.out.println("Job started: " + startTime);
JobClient.runJob(conf);
Date end_time = new Date();
System.out.println("Job ended: " + end_time);
System.out.println("The job took " + (end_time.getTime() - startTime.getTime()) /1000 + " seconds.");
//刪除輸入和輸出的臨時(shí)文件
fileSys.copyToLocalFile(new Path(shortout),new Path(outputpath));
fileSys.delete(new Path(shortin),true);
fileSys.delete(new Path(shortout),true);
}
以上的代碼就完成了所有的邏輯性代碼,然后還需要一個(gè)注冊驅(qū)動(dòng)類來注冊業(yè)務(wù)Class為一個(gè)可標(biāo)示的命令,讓hadoop jar可以執(zhí)行。
public class ExampleDriver {
public static void main(String argv[]){
ProgramDriver pgd = new ProgramDriver();
try {
pgd.addClass("analysislog", LogAnalysiser.class, "A map/reduce program that analysis log .");
pgd.driver(argv);
}
catch(Throwable e){
e.printStackTrace();
}
}
}
將代碼打成jar,并且設(shè)置jar的mainClass為ExampleDriver這個(gè)類。在分布式環(huán)境啟動(dòng)以后執(zhí)行如下語句:
hadoop jar analysiser.jar analysislog /home/wenchu/test-in /home/wenchu/test-out
在/home/wenchu/test-in中是需要分析的日志文件,執(zhí)行后就會(huì)看見整個(gè)執(zhí)行過程,包括了Map和Reduce的進(jìn)度。執(zhí)行完畢會(huì)在/home/wenchu/test-out下看到輸出的內(nèi)容。有兩個(gè)文件:part-00000和part-00001分別記錄了統(tǒng)計(jì)后的結(jié)果。 如果需要看執(zhí)行的具體情況,可以看在輸出目錄下的_logs/history/xxxx_analysisjob,里面羅列了所有的Map,Reduce的創(chuàng)建情況以及執(zhí)行情況。在運(yùn)行期也可以通過瀏覽器來查看Map,Reduce的情況:http://MasterIP:50030/jobtracker.jsp
Hadoop集群測試
首先這里使用上面的范例作為測試,也沒有做太多的優(yōu)化配置,這個(gè)測試結(jié)果只是為了看看集群的效果,以及一些參數(shù)配置的影響。
文件復(fù)制數(shù)為1,blocksize 5M
Slave數(shù) | 處理記錄數(shù)(萬條) | 執(zhí)行時(shí)間(秒) |
2 | 95 | 38 |
2 | 950 | 337 |
4 | 95 | 24 |
4 | 950 | 178 |
6 | 95 | 21 |
6 | 950 | 114 |
Blocksize 5M
Slave數(shù) | 處理記錄數(shù)(萬條) | 執(zhí)行時(shí)間(秒) |
2(文件復(fù)制數(shù)為1) | 950 | 337 |
2(文件復(fù)制數(shù)為3) | 950 | 339 |
6(文件復(fù)制數(shù)為1) | 950 | 114 |
6(文件復(fù)制數(shù)為3) | 950 | 117 |
文件復(fù)制數(shù)為1
Slave數(shù) | 處理記錄數(shù)(萬條) | 執(zhí)行時(shí)間(秒) |
6(blocksize 5M) | 95 | 21 |
6(blocksize 77M) | 95 | 26 |
4(blocksize 5M) | 950 | 178 |
4(blocksize 50M) | 950 | 54 |
6(blocksize 5M) | 950 | 114 |
6(blocksize 50M) | 950 | 44 |
6(blocksize 77M) | 950 | 74 |
測試的數(shù)據(jù)結(jié)果很穩(wěn)定,基本測幾次同樣條件下都是一樣。通過測試結(jié)果可以看出以下幾點(diǎn):
- 機(jī)器數(shù)對于性能還是有幫助的(等于沒說^_^)。
- 文件復(fù)制數(shù)的增加只對安全性有幫助,但是對于性能沒有太多幫助。而且現(xiàn)在采取的是將操作系統(tǒng)文件拷貝到HDFS中,所以備份多了,準(zhǔn)備的時(shí)間很長。
- blocksize對于性能影響很大,首先如果將block劃分的太小,那么將會(huì)增加job的數(shù)量,同時(shí)也增加了協(xié)作的代價(jià),降低了性能,但是配置的太大也會(huì)讓job不能最大化并行處理。所以這個(gè)值的配置需要根據(jù)數(shù)據(jù)處理的量來考慮。
- 最后就是除了這個(gè)表里面列出來的結(jié)果,應(yīng)該去仔細(xì)看輸出目錄中的_logs/history中的xxx_analysisjob這個(gè)文件,里面記錄了全部的執(zhí)行過程以及讀寫情況。這個(gè)可以更加清楚地了解哪里可能會(huì)更加耗時(shí)。
隨想
“云計(jì)算”熱的燙手,就和SAAS、Web2及SNS等一樣,往往都是在搞概念,只有真正踏踏實(shí)實(shí)的大型互聯(lián)網(wǎng)公司,才會(huì)投入人力物力去研究符合自己的分布式計(jì)算。其實(shí)當(dāng)你的數(shù)據(jù)量沒有那么大的時(shí)候,這種分布式計(jì)算也就僅僅只是一個(gè)玩具而已,只有在真正解決問題的過程中,它深層次的問題才會(huì)被挖掘出來。
這三篇文章(分布式計(jì)算開源框架Hadoop介紹,Hadoop中的集群配置和使用技巧)僅僅是為了給對分布式計(jì)算有興趣的朋友拋個(gè)磚,要想真的掘到金子,那么就踏踏實(shí)實(shí)的去用、去想、去分析。或者自己也會(huì)更進(jìn)一步地去研究框架中的實(shí)現(xiàn)機(jī)制,在解決自己問題的同時(shí),也能夠貢獻(xiàn)一些什么。
前幾日看到有人跪求成為架構(gòu)師的方式,看了有些可悲,有些可笑,其實(shí)有多少架構(gòu)師知道什么叫做架構(gòu)?架構(gòu)師的職責(zé)是什么?與其追求這么一個(gè)名號(hào),還不如踏踏實(shí)實(shí)地做塊石頭沉到水底。要知道,積累和沉淀的過程就是一種成長。
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作者介紹:岑文初,就職于阿里軟件公司研發(fā)中心平臺(tái)一部,任架構(gòu)師。當(dāng)前主要工作涉及阿里軟件開發(fā)平臺(tái)服務(wù)框架(ASF)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn),服務(wù)集成平臺(tái)(SIP)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。沒有什么擅長或者精通,工作到現(xiàn)在唯一提升的就是學(xué)習(xí)能力和速度。個(gè)人Blog為:http://blog.csdn.net/cenwenchu79。
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