java—为什么Map器的输出键/值需要和组合器的输出键/值相同

idfiyjo8  于 2021-07-13  发布在  Hadoop
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我正在尝试学习mapreduce，而且对它很陌生。我研究了combiner通过在数据节点级别减少Map器输出来提供的优化。
现在，Map器输出key/val和组合器输入key/value需要相同是可以理解的。但我无法理解合并器输出键/值和Map器输出键/值需要相同的事实。
如果我想找到表name，price中数据的平均值，那么我可能会选择以下选项：

Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable>
Combiner<Text, IntWritable, Text, FloatWritable>
Reducer<Text, IntWritable, Text, FloatWritable>

这样做，我得到的错误，当我在网上阅读时，我发现Map器和组合器的输出需要是相同的，但找不到一个原因。
以下是我的样本数据：

Schema - cid,cname,email,date,pid,pname,price
101,jai,j@j.com,1-aug-2016,1,iphone,65000
101,jai,j@j.com,1-aug-2016,2,ipad,35000
101,jai,j@j.com,1-aug-2016,3,Samsung S5,34000

下面是我的代码：

import java.io.IOException;

import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.*;

public class q1 {
    //cid,cname,email,date,pid,pname,price

    public static class avg_mapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable>{
        public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException{
            String[] line = value.toString().split(",");
            Text cname = new Text(line[1]);
            IntWritable price = new IntWritable(Integer.parseInt(line[6]));
            context.write(cname, price);
        }
    }
    public static class avg_reducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, FloatWritable>{
        public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> value, Context context) throws IOException, InterruptedException{
            int sum = 0;
            int count=0;
            for (IntWritable val : value){
                count+=1;
                sum+=val.get();
            }
            Float avg = (float)sum/count;
            context.write(key,new FloatWritable(avg));
        }
    }

    public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = new Job(conf, "Average");
        job.setJarByClass(q1.class);
        job.setMapperClass(avg_mapper.class);
        job.setReducerClass(avg_reducer.class);
        job.setCombinerClass(avg_reducer.class);

        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);

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

        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0:1);

    }

}

下面是我得到的错误：

Error: java.io.IOException: wrong value class: class org.apache.hadoop.io.FloatWritable is not class org.apache.hadoop.io.IntWritable
at org.apache.hadoop.mapred.IFile$Writer.append(IFile.java:194)
at org.apache.hadoop.mapred.Task$CombineOutputCollector.collect(Task.java:1374)
at org.apache.hadoop.mapred.Task$NewCombinerRunner$OutputConverter.write(Task.java:1691)
at org.apache.hadoop.mapreduce.task.TaskInputOutputContextImpl.write(TaskInputOutputContextImpl.java:89)
at org.apache.hadoop.mapreduce.lib.reduce.WrappedReducer$Context.write(WrappedReducer.java:105)
at q1$avg_reducer.reduce(q1.java:34)
at q1$avg_reducer.reduce(q1.java:1)
at org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer.run(Reducer.java:171)
at org.apache.hadoop.mapred.Task$NewCombinerRunner.combine(Task.java:1712)
at org.apache.hadoop.mapred.MapTask$MapOutputBuffer.sortAndSpill(MapTask.java:1641)
at org.apache.hadoop.mapred.MapTask$MapOutputBuffer.flush(MapTask.java:1492)
at org.apache.hadoop.mapred.MapTask$NewOutputCollector.close(MapTask.java:729)
at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.runNewMapper(MapTask.java:799)
at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.run(MapTask.java:341)
at org.apache.hadoop.mapred.YarnChild$2.run(YarnChild.java:164)
at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)
at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:415)
at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1917)
at org.apache.hadoop.mapred.YarnChild.main(YarnChild.java:158)

我想找出每个cname的平均价格。感谢您的帮助。

Javahadoopmapreduce

1条答案

按热度按时间
3gtaxfhh

3gtaxfhh1#

但我无法理解合并器输出键/值和Map器输出键/值需要相同的事实。
这是非常简单的输入类型的减速器是没有改变，所以在你的情况下，它总是 (Text, IntWritable) . reducer不关心如何向它提供此输入。它总是希望输入的类型为 (Text, IntWritable) 所以Map器和合路器的输出应该是相同的，应该是相同的 (Text, IntWritable) .
但是你应该知道的第一件事是你不应该在mapreduce的combiner中放入你的应用程序的一些逻辑。而且hadoop在执行job时可能会多次运行合并器。
那么combiner的目的是什么呢？
combiner的唯一目标是减少从执行mapper任务的机器发送到将运行reducer任务的机器的数据量。如果要编写组合器，应将其设计为在mapreeduce中执行此组合器的次数不会影响应用程序的输出。
现在想想你已经改变了Map的输出类型，这样它就可以运行而不会出错。你的申请还有其他问题吗？当然可以。
假设您有以下输入：

101,jai,j@j.com,1-aug-2016,1,iphone,65000
101,jai,j@j.com,1-aug-2016,2,ipad,35000
101,jai,j@j.com,1-aug-2016,3,Samsung S5,34000

所以Map输出如下：

jai -> 65000
jai -> 35000
jai -> 34000

现在想象两种不同情况下的减速机输入：
第一个场景合并器根本不执行：

jai -> 65000
jai -> 35000
jai -> 34000

在这种情况下，减速器输出将为：

jai -> 44666.666666666664

对Map器输出中的两个第一元素执行第二个场景合并器：

jai -> 50000 // combiner executed on the first two item above and produce jai -> (65000 + 35000) / 2

jai -> 34000 // the third is sent to the reducer without combiner executed on it

在这种情况下，减速器的输出为：

jai -> 67000 // (50000 + 34000) / 2

很明显，应用程序的结果将取决于combiner执行的次数。
一种解决方法是为发送到减速器和组合器的值分配重量，例如，对于减速器输出上方的相同输入，将如下所示：

jai -> 1-65000 // this shows both weigh and value separated by dash(-)
jai -> 1-35000
jai -> 1-34000

现在想象一下第一个场景，合并器根本没有执行：
在这种情况下，减速机的输入将是上述Map器的输出，因此减速机的输出将是：

jai -> 3-44666.666666666664

第二种情况是在两个第一元素上执行合并器，因此合并器输出如下：

jai -> 2-50000 // this is jai -> 2 - (65000 + 35000) / 2
jai -> 1-34000

因此减速机输出为：

jai -> 3-44666.666666666664 //   3 - (2 * 50000) + (1 * 34000) / 3

这样，无论您的组合器运行多少次，应用程序的输出总是相同的。
实施：
在mapreduce中有许多方法可以实现这个解决方案。您可以定义自己的可写类型来保存weight和average，也可以使用简单文本来保存weight和average，并用破折号（-）分隔它们。为了简单起见，我选了第二个。
以下是Map器实现：

public class AverageMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> {

    @Override
    public void map(LongWritable key, Text value, Context context)
            throws IOException, InterruptedException {
        String[] line = value.toString().split(",");
        Text cname = new Text(line[1]);
        context.write(cname, new Text(1 + "-" + String.valueOf(line[6])));
    }
}

下面是reducer的实现：

public class AverageReducer extends Reducer<Text, Text, Text, Text> {

    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context)
            throws IOException, InterruptedException {
        double sum = 0D;
        long count = 0L;
        long elementCount;
        for(Text value : values) {
            String str = new String(value.copyBytes());
            String[] result = str.split("-");
            elementCount = Long.valueOf(result[0]);
            count += elementCount;
            sum += elementCount * Double.valueOf(result[1]);
        }
        context.write(key, new Text(String.valueOf(count + "-" + (sum / count))));
    } 
}

请注意，有时当组合器执行不同的时间时，结果之间会有很小的差异（因为浮点舍入问题），但这是可以接受的，不会有很大的差异。

赞(0）分享  回复(0）举报  2021-07-13
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