Hadoop读书笔记——基础知识二

Hadoop数据类型

为了让键/值对可以在集群上移动，MapReduce框架提供了一种序列化键/值对的方法。因此，只有那些支持这种序列化的类能够在框架中充当键/值。

实现Writable接口的类可以是值；

实现WritableComparable<T>接口的类可以是键/值。

键/值对经常使用的数据类型列表。这些类均用于实现WritableComparable接口。

BooleanWritable	标准布尔变量的封装
ByteWritable	单字节数的封装
DoubleWritable	双字节数的封装
FloatWritable	浮点数的封装
IntWritable	整数的封装
LongWritable	Long的封装

TextWritable	使用UTF8格式的文本
NullWritable	无键值的占位符

Mapper

一个类要作为mapper，需继承MapReduceBase积累并实现Mapper接口。mapper接口负责数据处理阶段，它采用的形式为Mapper<k1,v1,k2,v2>Java泛型，这里的键/值分别实现了WritableComparable和Writable接口，mapper只有一个方法——map，用于处理一个单独的键/值对。

Reducer

reducer的实现和mapper一样必须首先在Reduce基类上扩展。还必须实现reducer方法。

Partition

重定向Mapper输出。将mapper的结果输出给不同的reducer。默认的做法是对键进行散列来确定reducer，hadoop通过HashPartitioner类强制执行这个策略。但有时会出错，需定制。一个定制的partitioner只需实现configure()和getPartition()两个函数。前者将hadoop对作业的配置应用在Partitioner上，而后者返回一个介于0和reduce任务数之间的整数，指向键/值对将要发送到的reducer。

Shuffing

在map和reduce阶段之间，一个MapReducer应用必然从MapReducer任务得到输出结果，并把这些结果发布给reducer任务。该过程通常称为洗牌，因为在单节点上的mapper输出可能被送往分布在集群多个节点上的reducer。

读和写

MapReduce处理的基本原则之一是将输入数据分割成块。这些块可以在多台计算机上并行处理。这些块被称为分片(Input Spilt)。每个分片应该足够小以实现更细粒度的并行，但也不能太小，否则启动与停止分片处理就占很大的开销。

InputFormat

hadoop分割与读取输入文件的方式被定义在InputFormat接口的一个实现中。TextFormat是其默认实现。

OutputFormat

当MapReduce输出数据到文件时，使用的是OutputFormat类。

普通的MapReduce数据流。输入数据被分配到不同节点之后，节点间通信的唯一时间是在“洗牌”阶段，这个通信约束对可扩展性有极大帮助。