阅读量:0
MapReduce是一种编程模型，用于处理和生成大数据集，通过映射（map）和归约（reduce）两个阶段来并行处理任务。
MapReduce是一种并行计算模型，旨在处理大规模数据集，它将计算任务拆分成可并行处理的小任务，并在多台计算机上同时执行，以提高计算速度和效率，在某些情况下，我们可能需要将多个MapReduce任务连接在一起，以实现更复杂的数据处理和分析流程，这种多job串联的方法使得我们可以在每个任务的输出结果上继续进行后续的计算。
MapReduce的理论基础
1、Map阶段：在Map阶段，数据集被拆分成小的数据块，并由多台计算机并行处理，每个计算机将输入数据块映射为(Key, Value)键值对，并将结果输出，这个过程被称为"映射"（Mapping），每个映射函数都是独立执行的，因此可以在多台计算机上同时处理多个数据块。
2、Reduce阶段：在Reduce阶段，输出结果由多个独立的Reduce函数合并处理，每个Reduce函数按Key对映射函数的输出进行分组，然后对每个分组执行聚合操作，生成最终结果，这个过程被称为"归约"（Reducing），Reduce函数也可以并行处理多个分组，以提高计算效率。
多job串联的方法
1、定义第一个MapReduce任务（Job1）：需要定义第一个MapReduce任务（Job1），这个任务会将输入数据映射成键值对，并通过归约操作生成中间结果。
2、将Job1的输出作为第二个MapReduce任务（Job2）的输入：我们将第一个任务（Job1）的输出结果作为第二个任务（Job2）的输入数据，这可以通过将Job1的输出存储在分布式文件系统（如Hadoop的HDFS）中完成。
3、定义第二个MapReduce任务（Job2）：我们使用第一个Job的输出作为Job2的输入数据，并定义相应的映射和归约操作，以获取我们想要的最终结果。
4、重复上述步骤以实现多job串联：如果需要更多的任务，可以依次执行上述步骤，将前一个任务的输出作为下一个任务的输入，以实现多job串联。
多job串联的代码案例
Job1
```java
public class Job1Mapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
//...映射操作代码
context.write(new Text(word), new IntWritable(1));
}
}
public class Job1Reducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
//...归约操作代码
int count = 0;
for (IntWritable val : values) {
count += val.get();
}
context.write(key, new IntWritable(count));
}
}
public class Job1Driver {
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf, "Job1");
job.setMapperClass(Job1Mapper.class);
job.setCombinerClass(Job1Reducer.class);
job.setReducerClass(Job1Reducer.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
//...设置输入输出路径等
// 等待Job1任务完成
if (job.waitForCompletion(true)) {
// 将Job1的输出结果作为Job2的输入
Job2Driver.main(args);
}
}
}
```
Job2
```java
public class Job2Mapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
//...映射操作代码
context.write(new Text(word), new IntWritable(1));
}
}
public class Job2Reducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
//...归约操作代码
int count = 0;
for (IntWritable val : values) {
count += val.get();
}
context.write(key, new IntWritable(count));
}
}
public class Job2Driver {
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf, "Job2");
job.setMapperClass(Job2Mapper.class);
job.setCombinerClass(Job2Reducer.class);
job.setReducerClass(Job2Reducer.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
//...设置输入输出路径等
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}
}
```
常见问题解答（FAQs）
1、如何在MapReduce中实现多job串联？：在MapReduce中实现多job串联的方法是通过将一个任务的输出作为另一个任务的输入来实现，首先定义第一个MapReduce任务（Job1），然后将Job1的输出结果作为第二个MapReduce任务（Job2）的输入数据，以此类推，可以实现多job串联。
2、MapReduce中的多job串联有什么优势？：MapReduce中的多job串联的优势在于它能够处理更复杂的数据处理和分析流程，通过将多个MapReduce任务连接在一起，可以在每个任务的输出结果上继续进行后续的计算，从而实现更复杂的数据处理和分析。
