MapReduce入门（二）合并小文件

hadoop为什么要合并小文件？

        小文件是指文件size小于HDFS上block大小的文件。这样的文件会给hadoop的扩展性和性能带来严重问题。首先，在HDFS中，任何block，文件或者目录在内存中均以对象的形式存储，每个对象约占150byte，如果有1000 0000个小文件，每个文件占用一个block，则namenode大约需要2G空间。如果存储1亿个文件，则namenode需要20G空间（见参考资料[1][4][5]）。这样namenode内存容量严重制约了集群的扩展。 其次，访问大量小文件速度远远小于访问几个大文件。HDFS最初是为流式访问大文件开发的，如果访问大量小文件，需要不断的从一个datanode跳到另一个datanode，严重影响性能。最后，处理大量小文件速度远远小于处理同等大小的大文件的速度。每一个小文件要占用一个slot，而task启动将耗费大量时间甚至大部分时间都耗费在启动task和释放task上。

一、创建MergeSmallFileJob 类：用于实现合并小文件的任务（2M一下属于小文件） 

package cn.itxiaobai;

import com.google.common.io.Resources;
import com.utils.CDUPUtils;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.LocatedFileStatus;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.fs.RemoteIterator;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileSplit;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

import java.io.IOException;
import java.util.Iterator;

/**
 * 合并小文件的任务（2M一下属于小文件）
 */
public class MergeSmallFileJob {

    public static class MergeSmallFileMapper extends Mapper<LongWritable,Text,Text,Text>{
        @Override
        protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
           //将文件名作为key，内容作为value输出
           //1.获取文件名
            FileSplit inputSplit = (FileSplit) context.getInputSplit();
            String fileName = inputSplit.getPath().getName();
            //打印文件名以及与之对应的内容
            context.write(new Text(fileName),value);
        }
    }

    public static class MergeSmallFileReduce extends Reducer<Text,Text,Text,Text>{
        /**
         *
         * @param key:文件名
         * @param values：一个文件的所有内容
         * @param context
         * @throws IOException
         * @throws InterruptedException
         */
        @Override
        protected void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            //将迭代器中的内容拼接
            Iterator<Text> iterator = values.iterator();
            //使用StringBuffer
            StringBuffer stringBuffer = new StringBuffer();
            while (iterator.hasNext()){
                stringBuffer.append(iterator.next()).append(",");
            }
            //打印
            context.write(key,new Text(stringBuffer.toString()));
        }
    }

    public static class MyJob{
        public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
            Configuration coreSiteConf = new Configuration();
            coreSiteConf.addResource(Resources.getResource("core-site-local.xml"));
            //设置一个任务
            Job job = Job.getInstance(coreSiteConf, "my small merge big file");
            //设置job的运行类
            job.setJarByClass(MyJob.class);

            //设置Map和Reduce处理类
            job.setMapperClass(MergeSmallFileMapper.class);
            job.setReducerClass(MergeSmallFileReduce.class);

            //map输出类型
            job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
            job.setMapOutputValueClass(Text.class);
            //设置job/reduce输出类型
            job.setOutputKeyClass(Text.class);
            job.setOutputValueClass(Text.class);

            FileSystem fileSystem = FileSystem.get(coreSiteConf);
            //listFiles:可以迭代便利文件
            RemoteIterator<LocatedFileStatus> listFiles = fileSystem.listFiles(new Path("/"), true);
            while (listFiles.hasNext()) {
                LocatedFileStatus fileStatus = listFiles.next();
                Path filesPath = fileStatus.getPath();
                if (!fileStatus.isDirectory()) {
                    //判断大小 及格式
                    if (fileStatus.getLen() < 2 * 1014 * 1024 && filesPath.getName().contains(".txt")) {
                        //文件输入路径
                        FileInputFormat.addInputPath(job,filesPath);
                    }
                }
            }

            //删除存在目录
            CDUPUtils.deleteFileName("/mymergeout");

            FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("/mymergeout"));
            //运行任务
            boolean flag = job.waitForCompletion(true);
            if (flag){
                System.out.println("文件读取内容如下：");
                CDUPUtils.readContent("/mymergeout/part-r-00000");
            }else {
                System.out.println("文件加载失败....");
            }

        }
    }
}
二、里面用到自己写的工具类CDUPUtils ：用于删除已存在目录以及阅读文件内容
package com.utils;

import com.google.common.io.Resources;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;

import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.io.LineNumberReader;
import java.util.ArrayList;

public class CDUPUtils {
    //删除已经存在在hdfs上面的文件文件
    public static void deleteFileName(String path) throws IOException {
        //将要删除的文件
        Path fileName = new Path(path);
        Configuration entries = new Configuration();
        //解析core-site-master2.xml文件
        entries.addResource(Resources.getResource("core-site-local.xml"));
        //coreSiteConf.set(,);--在这里可以添加配置文件
        FileSystem fileSystem = FileSystem.get(entries);
        if (fileSystem.exists(fileName)){
            System.out.println(fileName+"已经存在，正在删除它...");
            boolean flag = fileSystem.delete(fileName, true);
            if (flag){
                System.out.println(fileName+"删除成功");
            }else {
                System.out.println(fileName+"删除失败!");
                return;
            }
        }
        //关闭资源
        fileSystem.close();
    }

    //读取文件内容
    public static void readContent(String path) throws IOException {
        //将要读取的文件路径
        Path fileName = new Path(path);
        ArrayList<String> returnValue = new ArrayList<String>();
        Configuration configuration = new Configuration();
        configuration.addResource(Resources.getResource("core-site-local.xml"));
        //获取客户端系统文件
        FileSystem fileSystem = FileSystem.get(configuration);
        //open打开文件--获取文件的输入流用于读取数据
        FSDataInputStream inputStream = fileSystem.open(fileName);
        InputStreamReader inputStreamReader = new InputStreamReader(inputStream);
        //一行一行的读取数据
        LineNumberReader lineNumberReader = new LineNumberReader(inputStreamReader);
        //定义一个字符串变量用于接收每一行的数据
        String str = null;
        //判断何时没有数据
        while ((str=lineNumberReader.readLine())!=null){
            returnValue.add(str);
        }
        //打印数据到控制台
        System.out.println("MapReduce算法操作的文件内容如下：");
        for (String read :
                returnValue) {
            System.out.println(read);
        }
        //关闭资源
        lineNumberReader.close();
        inputStream.close();
        inputStreamReader.close();
    }
}

 配置文件：cort-site-local.xml--------注意里面的主机IP需要填写自己的

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<configuration>
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://master2:9000</value>
    </property>
    <property>
        <name>fs.hdfs.impl</name>
        <value>org.apache.hadoop.hdfs.DistributedFileSystem</value>
    </property>
</configuration>

pom中添加的依赖 

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <groupId>com.zhiyou100</groupId>
    <artifactId>mrdemo</artifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>

    <properties>
        <org.apache.hadoop.version>2.7.5</org.apache.hadoop.version>
    </properties>

    <!--分布式计算-->
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-mapreduce-client-core</artifactId>
            <version>${org.apache.hadoop.version}</version>
        </dependency>
            <dependency>
                <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
                <artifactId>hadoop-mapreduce-client-common</artifactId>
                <version>${org.apache.hadoop.version}</version>
            </dependency>
            <dependency>
                <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
                <artifactId>hadoop-mapreduce-client-jobclient</artifactId>
                <version>${org.apache.hadoop.version}</version>
            </dependency>

        <!--分布式存储-->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-common</artifactId>
            <version>${org.apache.hadoop.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-hdfs</artifactId>
            <version>${org.apache.hadoop.version}</version>
        </dependency>
        </dependencies>
</project>

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