mapreduce的cleanUp和setUp的特殊用法（TopN问题）和常规用法 - 好文

一：特殊用法

我们上来不讲普通用法，普通用法放到最后。我们来谈一谈特殊用法，了解这一用法，让你的mapreduce编程能力提高一个档次，毫不夸张！！！扯淡了，让我们进入正题：

我们知道reduce和map都有一个局限性就是map是读一行执行一次，reduce是每一组执行一次

但是当我们想全部得到数据之后，按照需求删选然后再输出怎么办？

这时候只使用map和reduce显然是达不到目的的？

那该怎么呢？这时候我们想到了 setUp和cleanUp的特性，只执行一次。

这样我们对于最终数据的过滤，然后输出要放在cleanUp中。这样就能实现对数据，不一组一组输出，而是全部拿到，最后过滤输出。经典运用常见，mapreduce分析数据然后再求数据的topN
问题。

以求出单词出现次数前三名为例

MAPREDUCE求topn问题

以wordcount为例，求出单词出现数量前三名
数据：
love you do you like me me like you do love you do you like me me like you do
love you do you like me me like you do love you do you like me
分析：

我们知道mapreduce有分许聚合的功能，所以第一步就是：把每个单词读出来，然后在reduce中聚合，求出每个单词出现的次数但是怎么控制只输出前三名呢？
我们知道，map是读一行执行一次，reduce是每一组执行一次所以只用map，和reduce是无法控制输出的次数的
但是我们又知道，无论map或者reduce都有 setUp 和cleanUp而且这两个执行一次
所以我们可以在reduce阶段把每一个单词当做key，单词出现的次数当做value，每一组存放到一个map里面，此时只存，不写出。在reduce的cleanUp阶,map排序，然后输出前三名

代码：

maper代码
public class WcMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
@Override protected void map(LongWritable key, Text value, Mapper<LongWritable,
Text, Text, IntWritable>.Context context) throws IOException,
InterruptedException { String[] split = value.toString().split(" "); for
(String word : split) { context.write(new Text(word), new IntWritable(1)); }} }
reduce代码
public class WcReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>{
Map<String,Integer> map=new HashMap<String, Integer>(); protected void
reduce(Text key, Iterable<IntWritable> iter, Reducer<Text, IntWritable, Text,
IntWritable>.Context conext) throws IOException, InterruptedException { int
count=0; for (IntWritable wordCount : iter) { count+=wordCount.get(); } String
name=key.toString(); map.put(name, count); } @Override protected void
cleanup(Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>.Context context) throws
IOException, InterruptedException { //这里将map.entrySet()转换成list
       List<Map.Entry<String,Integer>> list=new
LinkedList<Map.Entry<String,Integer>>(map.entrySet());         //通过比较器来实现排序
        Collections.sort(list,new Comparator<Map.Entry<String,Integer>>() {
            //降序排序             @Override             public int
compare(Entry<String, Integer> arg0,Entry<String, Integer> arg1) {
                return (int) (arg1.getValue() - arg0.getValue());
            }         });         for(int i=0;i<3;i++){
           context.write(new Text(list.get(i).getKey()), new
IntWritable(list.get(i).getValue()));     }    }}
job客户端代码
public class JobClient{ public static void main(String[] args) throws
Exception { Configuration conf = new Configuration();
//conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://wangzhihua1:9000/");
conf.set("mapreduce.framework", "local"); Job job =
Job.getInstance(conf); // 封装本mr程序相关到信息到job对象中 //job.setJar("d:/wc.jar");
job.setJarByClass(JobClient.class); // 指定mapreduce程序用jar包中的哪个类作为Mapper逻辑类
job.setMapperClass(WcMapper.class); // 指定mapreduce程序用jar包中的哪个类作为Reducer逻辑类
job.setReducerClass(WcReducer.class); // 告诉mapreduce程序，我们的map逻辑输出的KEY.VALUE的类型
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class); //
告诉mapreduce程序，我们的reduce逻辑输出的KEY.VALUE的类型 job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class); // 告诉mapreduce程序，我们的原始文件在哪里
FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("d:/wc/input/")); //
告诉mapreduce程序，结果数据往哪里写 FileOutputFormat.setOutputPath(job, new
Path("d:/wc/output/")); // 设置reduce task的运行实例数 job.setNumReduceTasks(1); //
默认是1 // 调用job对象的方法来提交任务 job.submit(); } }
二常规用法

在hadoop的源码中，基类Mapper类和Reducer类中都是只包含四个方法：setup方法，cleanup方法，run方法，map方法。如下所示：

其方法的调用方式是在run方法中，如下所示：

　　可以看出，在run方法中调用了上面的三个方法：setup方法，map方法，cleanup方法。其中setup方法和cleanup方法默认是不做任何操作，且它们只被执行一次。但是setup方法一般会在map函数之前执行一些准备工作，如作业的一些配置信息等；cleanup方法则是在map方法运行完之后最后执行
的，该方法是完成一些结尾清理的工作，如：资源释放等。如果需要做一些配置和清理的工作，需要在Mapper/Reducer的子类中进行重写来实现相应的功能。map方法会在对应的子类中重新实现，就是我们自定义的map方法。该方法在一个while循环里面，表明该方法是执行很多次的。run方法就是每个maptask调用的方

hadoop中的MapReduce框架里已经预定义了相关的接口，其中如Mapper类下的方法setup()和cleanup()。

setup()，此方法被MapReduce框架仅且执行一次，在执行Map任务前，进行相关变量或者资源的集中初始化工作。若是将资源初始化工作放在方法map()中，导致Mapper任务在解析每一行输入时都会进行资源初始化工作，导致重复，程序运行效率不高！

cleanup(),此方法被MapReduce框架仅且执行一次，在执行完毕Map任务后，进行相关变量或资源的释放工作。若是将释放资源工作放入方法map()中，也会导致Mapper任务在解析、处理每一行文本后释放资源，而且在下一行文本解析前还要重复初始化，导致反复重复，程序运行效率不高！
所以，建议资源初始化及释放工作，分别放入方法setup()和cleanup()中进行。

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