大数据实战——MapReduce案例实践

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一．过程分析（截图）

1. 确定Hadoop处于启动状态

图1：打开hdfs
在终端输入./sbin/start-dfs.sh启动hdfs。

图2：确定Hadoop处于启动状态
通过输入jps确定Hadoop处于启动状态。

关系连接

2. 在/usr/local/filecotent下新建child_parent文件，并写入以下内容

在终端输入sudo vi hellodemo新建child_parent文件，并写入以下内容：

Tom Lucy
Tom Jack
Jone Lucy
Jone ack
Lucy Mary
Lucy Ben
Jack Alice
Jack Jesses
Terry Alice
Terry Jesses
Philip Terry
Philip Alma
Mark Terry
Mark Alma

图3：新建child_parent文件

图4：进入child_parent文件

图5：写好内容进child_parent文件

图6：按 ESC 保存，然后 shift+：wq

3. 将/usr/local/filecontent/child_parent上传到hdfs的data目录中

图7：上传到hdfs的data目录

在终端输入命令：bin/hdfs dfs -put /usr/local/filecontent/child_parent data将刚刚写的child_parent文件上传到hdfs的data目录下。

4. 查看data目录下的内容

图8：查看data目录下的内容

在终端输入命令：bin/hdfs dfs -ls data查看data目录下的内容，可以看到我们已经成功将刚刚写的child_parent文件上传到hdfs的data目录下。

图9：查看child_parent文件内容

在终端输入命令：bin/hdfs dfs -text data/child_parent查看child_parent文件内容。

5. 编写SingleTableLink.java并运行文件

5.1进入eclipse

图10：启动eclipse

在终端输入启动命令：./eclipse启动eclipse。

5.2默认workspace（这里必须是Hadoop用户下，如果是个人用户名下，就代表前面错误，你不是在Hadoop下完成的操作，会显示没有java路径）

图11：默认workspace

默认workspace点击launch进入下一步。

5.3新建class

图13：给新建class起名SingleTableLink

5.4编写SingleTableLink.java

图14：编写SingleTableLink.java

图15：注意要把位置写对

6. 打成jar包并指定主类，在linux中运行

图16：选择“export”
在Eclipse工作界面左侧的“Package Explorer”面板中，在工程名称“SingleTableLink”上点击鼠标右键，在弹出的菜单中选择“Export”。

图17：选择“Runnable JAR file”
在该界面中，选择“Runnable JAR file”，然后，点击“Next>”按钮。

图18：SingleTableLink工程打包生成child_parent.jar

在该界面中，“Launch configuration”用于设置生成的JAR包被部署启动时运行的主类，需要在下拉列表中选择刚才配置的类“SingleTableLink”。在“Export destination”中需要设置JAR包要输出保存到哪个目录，这里设置为“/usr/local/hadoop/myapp/child_parent.jar”。在“Library handling”下面选择“Extract required libraries into generated JAR”。然后，点击“Finish”按钮完成打包。

图19：查看是否打包成功
在进入myapp目录下终端输入命令：ls，可以看到，“/usr/local/hadoop/myapp”目录下已经存在一个child_parent.jar文件。

7. 查看输出文件内容

图20：使用hadoop jar命令运行程序
在终端输入命令：./bin/hadoop jar ./myapp/child_parent.jar运行打包的程序。

图21：运行结果

结果已经被写入了HDFS的“/user/hadoop/out2”目录中。

图22：查看输出文件内容
在终端输入命令：bin/hdfs dfs -cat /out2/*查看输出文件内容，结果入图22所示，自此关系连接程序顺利运行结束。

数据去重

8. 将/home/hadoop/Downloads/Dedup.txt上传到hdfs的data目录中

图23：上传到hdfs的data目录

在终端输入命令：bin/hdfs dfs -put /home/hadoop/Downloads/Dedup.txt data将刚刚写的child_parent文件上传到hdfs的data目录下。

9. 查看data目录下的内容

图24：查看data目录下的内容

在终端输入命令：bin/hdfs dfs -ls data查看data目录下的内容，可以看到我们已经成功将刚刚写的Dedup.txt文件上传到hdfs的data目录下。

10. 编写SingleTableLink.java并运行文件

10.1新建class

图25：给新建class起名Dedup

10.2编写Dedup.java

图26：编写Dedup.java
注意输入输出的地址。

11. 打成jar包并指定主类，在linux中运行

图27：查看是否打包成功
在进入myapp目录下终端输入命令：ls，可以看到，“/usr/local/hadoop/myapp”目录下已经存在一个Dedup.jar文件。

12. 查看输出文件内容

图28：使用hadoop jar命令运行程序
在终端输入命令：./bin/hadoop jar ./myapp/Dedup.jar运行打包的程序。

图29：运行结果

结果已经被写入了HDFS的“/user/hadoop/out3”目录中。

图30：查看输出文件内容
在终端输入命令：bin/hdfs dfs -cat /out3/*查看输出文件内容，结果入图30所示，自此数据去重程序顺利运行结束。

图31：关闭hdfs
关闭eclipse后，在终端输入./sbin/stop-dfs.sh关闭hdfs。

二．解题思路

2.1关系连接

只有连接左表的parent列和右表的child列，才能得到grandchild和grandparent的信息。
因此需要将源数据的一张表拆分成两张表，且左表和右表是同一个表。
• 所以在map阶段将读入数据分割成child和parent之后，将parent设置成key，child设置成value进行输出，并作为左表；
再将同一对child和parent中的child设置成key，parent设置成value进行输出，作为右表。
为了区分输出中的左右表，需要在输出的value中再加上左右表的信息，比如在value的String最开始处加上字符1表示左表，加上字符2表示右表。
这样在map的结果中就形成了左表和右表，然后在shuffle过程中完成连接。
reduce接收到连接的结果，其中每个key的value-list就包含了"grandchild–grandparent"关系。
取出每个key的value-list进行解析，将左表中的child放入一个数组，右表中的parent放入一个数组，
最后对两个数组求笛卡尔积得到最后的结果

2.2数据去重

存储系统的重复数据删除过程一般是这样的：首先将数据文件分割成一组数据块，为每个数据块计算指纹，然后以指纹为关键字进行Hash查找，匹配则表示该数据块为重复数据块，仅存储数据块索引号，否则则表示该数据块是一个新的唯一块，对数据块进行存储并创建相关元信息。这样，一个物理文件在存储系统就对应一个逻辑表示，由一组FP(指纹)组成的元数据。当进行读取文件时，先读取逻辑文件，然后根据FP序列，从存储系统中取出相应数据块，还原物理文件副本。从如上过程中可以看出，Dedupe的关键技术主要包括文件数据块切分、数据块指纹计算和数据块检索。