本節(jié)和大家介紹一下Hadoop入門，主要內(nèi)容是Hadoop概論，Hadoop的基本概念等內(nèi)容，希望通過本節(jié)的介紹，大家對Hadoop有初步的認識。下面是具體介紹。

Hadoop入門

Hadoop是GoogleMapReduce的一個Java實現(xiàn)。MapReduce是一種簡化的分布式編程模式，讓程序自動分布到一個由普通機器組成的超大集群上并發(fā)執(zhí)行。就如同java程序員可以不考慮內(nèi)存泄露一樣，MapReduce的run-time系統(tǒng)會解決輸入數(shù)據(jù)的分布細節(jié)，跨越機器集群的程序執(zhí)行調(diào)度，處理機器的失效，并且管理機器之間的通訊請求。這樣的模式允許程序員可以不需要有什么并發(fā)處理或者分布式系統(tǒng)的經(jīng)驗，就可以處理超大的分布式系統(tǒng)得資源。

一、概論
作為Hadoop程序員，他要做的事情就是：
1、定義Mapper，處理輸入的Key-Value對，輸出中間結(jié)果。
2、定義Reducer，可選，對中間結(jié)果進行規(guī)約，輸出最終結(jié)果。
3、定義InputFormat和OutputFormat，可選，InputFormat將每行輸入文件的內(nèi)容轉(zhuǎn)換為Java類供Mapper函數(shù)使用，不定義時默認為String。
4、定義main函數(shù)，在里面定義一個Job并運行它。
然后的事情就交給系統(tǒng)了。Hadoop入門首先要了解一下基本概念。

1.基本概念：Hadoop的HDFS實現(xiàn)了google的GFS文件系統(tǒng)，NameNode作為文件系統(tǒng)的負責(zé)調(diào)度運行在master，DataNode運行在每個機器上。同時Hadoop實現(xiàn)了Google的MapReduce，JobTracker作為MapReduce的總調(diào)度運行在master，TaskTracker則運行在每個機器上執(zhí)行Task。

2.main()函數(shù)，創(chuàng)建JobConf，定義Mapper，Reducer，Input/OutputFormat和輸入輸出文件目錄，***把Job提交給JobTracker，等待Job結(jié)束。

3.JobTracker，創(chuàng)建一個InputFormat的實例，調(diào)用它的getSplits()方法，把輸入目錄的文件拆分成FileSplist作為Mappertask的輸入，生成Mappertask加入Queue。

4.TaskTracker向JobTracker索求下一個Map/Reduce。

MapperTask先從InputFormat創(chuàng)建RecordReader，循環(huán)讀入FileSplits的內(nèi)容生成Key與Value，傳給Mapper函數(shù)，處理完后中間結(jié)果寫成SequenceFile.
ReducerTask從運行Mapper的TaskTracker的Jetty上使用http協(xié)議獲取所需的中間內(nèi)容（33%），Sort/Merge后（66%），執(zhí)行Reducer函數(shù)，***按照OutputFormat寫入結(jié)果目錄。
TaskTracker每10秒向JobTracker報告一次運行情況，每完成一個Task10秒后，就會向JobTracker索求下一個Task。
Nutch項目的全部數(shù)據(jù)處理都構(gòu)建在Hadoop之上，詳見ScalableComputingwithHadoop。下面我們再來看一下Hadoop入門介紹中程序員編寫的代碼。

二、程序員編寫的代碼
我們做一個簡單的分布式的Grep，簡單對輸入文件進行逐行的正則匹配，如果符合就將該行打印到輸出文件。因為是簡單的全部輸出，所以我們只要寫Mapper函數(shù)，不用寫Reducer函數(shù)，也不用定義Input/OutputFormat。
 

packagedemo.hadoop  
publicclassHadoopGrep{  
publicstaticclassRegMapperextendsMapReduceBaseimplementsMapper{  
privatePatternpattern;  
publicvoidconfigure(JobConfjob){  
pattern=Pattern.compile(job.get("mapred.mapper.regex"));  
}  
 
publicvoidmap(WritableComparablekey,Writablevalue,OutputCollectoroutput,Reporterreporter)  
throwsIOException{  
Stringtext=((Text)value).toString();  
Matchermatcher=pattern.matcher(text);  
if(matcher.find()){  
output.collect(key,value);  
}}  
}  
privateHadoopGrep(){  
}//singleton  
 
publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{  
JobConfgrepJob=newJobConf(HadoopGrep.class);  
grepJob.setJobName("grep-search");  
grepJob.set("mapred.mapper.regex",args[2]);  
grepJob.setInputPath(newPath(args[0]));  
grepJob.setOutputPath(newPath(args[1]));  
grepJob.setMapperClass(RegMapper.class);  
grepJob.setReducerClass(IdentityReducer.class);  
JobClient.runJob(grepJob);  
}  
} 

RegMapper類的configure()函數(shù)接受由main函數(shù)傳入的查找字符串，map()函數(shù)進行正則匹配，key是行數(shù)，value是文件行的內(nèi)容，符合的文件行放入中間結(jié)果。
main()函數(shù)定義由命令行參數(shù)傳入的輸入輸出目錄和匹配字符串，Mapper函數(shù)為RegMapper類，Reduce函數(shù)是什么都不做，直接把中間結(jié)果輸出到最終結(jié)果的的IdentityReducer類，運行Job。整個代碼非常簡單，絲毫沒有分布式編程的任何細節(jié)。請期待下節(jié)關(guān)于Hadoop入門介紹。
 

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