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Hadoop任务demo

引言

在大数据领域中，Hadoop是一个非常重要的开源框架，用于存储和处理大规模数据集。它提供了分布式存储和计算能力，可以处理海量数据。本文将介绍Hadoop任务的基本概念和一个简单的任务示例。

Hadoop任务概述

Hadoop任务是指在Hadoop框架中运行的一个计算过程。它可以是一个Map任务、Reduce任务或MapReduce任务的组合。Map任务将输入数据分割成逻辑上的小块，并将这些小块分配给多个工作节点并行处理。Reduce任务将Map任务的输出进行合并和归约，得到最终的结果。

Hadoop任务的执行由JobTracker和TaskTracker两个组件完成。JobTracker负责任务的调度和监控，而TaskTracker负责具体任务的执行。任务的执行是由框架自动管理的，开发者只需要编写任务的逻辑代码即可。

Hadoop任务示例

接下来，我们将通过一个示例来演示如何编写和运行一个Hadoop任务。我们的任务是统计一篇文章中每个单词的出现次数。

首先，我们需要准备一个文本文件作为输入数据。假设我们有一个名为input.txt的文本文件，内容如下：

Hello world
Hello Hadoop
Hadoop is great

然后，我们需要编写一个Map任务和一个Reduce任务来完成这个任务。

Map任务

Map任务的作用是将输入数据切分成单词，并为每个单词生成一对键值对。我们可以使用Java编写一个Map任务的逻辑代码，代码如下：

import org.apache.hadoop.io.*;
import org.apache.hadoop.mapreduce.*;

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

    public void map(LongWritable key, Text value, Context context)
            throws IOException, InterruptedException {
        String line = value.toString();
        StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(line);
        while (tokenizer.hasMoreTokens()) {
            word.set(tokenizer.nextToken());
            context.write(word, one);
        }
    }
}

Reduce任务

Reduce任务的作用是将Map任务的输出进行合并和归约，得到最终的结果。我们可以使用Java编写一个Reduce任务的逻辑代码，代码如下：

import org.apache.hadoop.io.*;
import org.apache.hadoop.mapreduce.*;

public class WordCountReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
    private IntWritable result = new IntWritable();

    public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context)
            throws IOException, InterruptedException {
        int sum = 0;
        for (IntWritable val : values) {
            sum += val.get();
        }
        result.set(sum);
        context.write(key, result);
    }
}

运行任务

在编写完Map任务和Reduce任务后，我们可以将它们打包成一个JAR文件，并将该JAR文件上传到Hadoop集群中。然后，我们可以使用hadoop jar命令来运行任务，命令如下：

hadoop jar wordcount.jar input.txt output

在运行任务后，Hadoop框架会自动将输入数据切分成多个小块，并将这些小块分配给多个工作节点并行处理。每个工作节点会运行Map任务和Reduce任务的实例。最终，任务的结果会被写入到指定的输出目录中。

序列图

下面是一个描述Hadoop任务执行过程的序列图：

sequenceDiagram
    participant Client
    participant JobTracker
    participant TaskTracker
    participant InputSplit
    participant Mapper
    participant Reducer
    participant OutputCollector
    
    Client->>JobTracker: 提交任务
    JobTracker-->>Client: 返回任务ID
    Client->>JobTracker: 请求任务状态
    JobTracker-->>Client: 返回任务状态
    Client->>JobTracker: 请求任务输出
    JobTracker-->>Client: 返回任务输出
    Client->>TaskTracker: 请求任务执行
    TaskTracker-->>Client: 返回任务执行结果
    TaskTracker->>InputSplit: 读取输入数据
    InputSplit->>Mapper: 执行Map任务
    Mapper->>OutputCollector: 收集Map任务输出