Hadoop大數(shù)據(jù)開發(fā)基礎(chǔ)與案例實(shí)戰(zhàn)（微課版）-教案 項(xiàng)目五 MapReduce

MapReduce教學(xué)單元名稱MapReduce工作原理教學(xué)目標(biāo)能力目標(biāo)具有自主學(xué)習(xí)、分析問題的能力知識(shí)目標(biāo)MapReduce概述MapReduce體系結(jié)構(gòu)MapReduce工作流程素質(zhì)目標(biāo)探索新知識(shí)、自主學(xué)習(xí)、查閱資料的能力教學(xué)重點(diǎn)MapReduce概述MapReduce體系結(jié)構(gòu)MapReduce工作流程教學(xué)難點(diǎn)MapReduce工作流程教學(xué)方法提問法、討論法、講授法教學(xué)時(shí)數(shù)2學(xué)時(shí)教學(xué)過程設(shè)計(jì)教學(xué)環(huán)節(jié)教學(xué)內(nèi)容教師活動(dòng)學(xué)生活動(dòng)新課引入HDFS講解聽講記錄任務(wù)描述提出本次學(xué)習(xí)的任務(wù)——MapReduce講解聽講記錄課程要點(diǎn)講解1.MapReduce概述重點(diǎn)介紹了分布式并行編程、MapReduce模型簡(jiǎn)介和Map和Reduce函數(shù)講解提問搜集資料、交流2.MapReduce體系結(jié)構(gòu)重點(diǎn)介紹Client、JobTracker、TaskTracker以及Task講解聽講記錄3.MapReduce工作流程重點(diǎn)介紹MapReduce各個(gè)執(zhí)行階段

講解提問搜集資料、交流詳細(xì)講解MapReduce概述分布式并行編程分布式程序運(yùn)行在大規(guī)模計(jì)算機(jī)集群上，可以并行執(zhí)行大規(guī)模數(shù)據(jù)處理任務(wù)，從而獲得海量的計(jì)算能力2）MapReduce模型簡(jiǎn)介MapReduce將復(fù)雜的、運(yùn)行于大規(guī)模集群上的并行計(jì)算過程高度地抽象到了兩個(gè)函數(shù)：Map和Reduce3）Map和Reduce函數(shù)講解分組討論2.MapReduce體系結(jié)構(gòu)講解聽講記錄、交流3.MapReduce工作流程1）工作流程概述不同的Map任務(wù)之間不會(huì)進(jìn)行通信不同的Reduce任務(wù)之間也不會(huì)發(fā)生任何信息交換用戶不能顯式地從一臺(tái)機(jī)器向另一臺(tái)機(jī)器發(fā)送消息所有的數(shù)據(jù)交換都是通過MapReduce框架自身去實(shí)現(xiàn)的MapReduce各個(gè)執(zhí)行階段Shuffle講解分組討論、交流教學(xué)小結(jié)根據(jù)課堂教學(xué)情況，之處學(xué)生對(duì)本堂課中知識(shí)點(diǎn)難以理解的地方，結(jié)合教學(xué)重點(diǎn)和難點(diǎn)，對(duì)所學(xué)知識(shí)進(jìn)一步強(qiáng)化。講解學(xué)生記錄布置作業(yè)1、闡述MapReduce和Hadoo之間的關(guān)？2、MapReduce的工作流程？3、分別描述Map端和Reduce端的Shuffle過程？MapReduce教學(xué)單元名稱MapReduce編程教學(xué)目標(biāo)能力目標(biāo)具有自主學(xué)習(xí)、分析問題的能力知識(shí)目標(biāo)掌握MapReduce配置文件的修改。使用MapReduce模型獨(dú)立完成二十大報(bào)告內(nèi)容的分析。能夠獨(dú)立完成YARN的部署。掌握使用MapReduce編寫的jar包提交給YARN集群運(yùn)行。素質(zhì)目標(biāo)通過對(duì)二十大報(bào)告的分析，了解二十大報(bào)告內(nèi)容。通過對(duì)漢字的引入，了解中國(guó)漢字的由來(lái)，體會(huì)中國(guó)的文化自信。養(yǎng)成事前調(diào)研、做好準(zhǔn)備工作的習(xí)慣。貫徹互助共享的精神。教學(xué)重點(diǎn)修改MapReduce配置文件的修改。使用MapReduce模型獨(dú)立完成單詞統(tǒng)計(jì)分析。能夠獨(dú)立完成YARN的部署。使用MapReduce編寫的jar包提交給YARN集群運(yùn)行。教學(xué)難點(diǎn)使用MapReduce模型獨(dú)立完成單詞統(tǒng)計(jì)分析使用MapReduce編寫的jar包提交給YARN集群運(yùn)行教學(xué)方法提問法、討論法、講授法教學(xué)時(shí)數(shù)10學(xué)時(shí)教學(xué)過程設(shè)計(jì)教學(xué)環(huán)節(jié)教學(xué)內(nèi)容教師活動(dòng)學(xué)生活動(dòng)新課引入MapReduce編程模型，分布式存儲(chǔ)工作原理、分布式并行計(jì)算工作原理講解聽講記錄任務(wù)描述提出本次學(xué)習(xí)的任務(wù)——MapReduce編程講解聽講記錄課程要點(diǎn)講解1、使用MapReduce模型獨(dú)立完成單詞統(tǒng)計(jì)分析假設(shè)有兩個(gè)文本文件，分別為words1.txt和words2.txt，現(xiàn)在需要計(jì)算出這兩個(gè)文件中單詞出現(xiàn)的次數(shù)。在統(tǒng)計(jì)單詞數(shù)量任務(wù)中，可以將大的數(shù)據(jù)集切分成小的數(shù)據(jù)集，且各數(shù)據(jù)集之間相互獨(dú)立，方便并行處理。此外，各個(gè)單詞之間的頻數(shù)不具有相關(guān)性，可以將不同的單詞分發(fā)到不同的節(jié)點(diǎn)上處理。由此可以看出，單詞統(tǒng)計(jì)任務(wù)的解決思路完全貼合MapReduce的編程思想。統(tǒng)計(jì)單詞出現(xiàn)次數(shù)的流程如圖所示：講解提問搜集資料、交流2、MapReduce程序提交給YARN運(yùn)行講解搜集資料、交流、分組討論詳細(xì)講解1、MapReduce單詞統(tǒng)計(jì)分析在該任務(wù)中，程序的執(zhí)行過程如下：（1）輸入分片及其格式化案例中的輸入文件為兩個(gè)很小文本文件，單個(gè)文件的數(shù)據(jù)沒有達(dá)到需要切分的程度，所以可將每個(gè)文件作為獨(dú)立的分片。此外，還需要對(duì)輸入分片進(jìn)行格式化操作，形成<key1,value1>形式的數(shù)據(jù)流。單詞統(tǒng)計(jì)的輸入分片及其格式化如圖所示：key1為偏移量，從0開始，每讀取一個(gè)字符（包括空格、換行符等）就增加1，單詞占2個(gè)字符；value1為每行文本內(nèi)容，文本內(nèi)容為字符串形式。（2）Map過程map()函數(shù)將接收到的<key1,value1>形式的輸入數(shù)據(jù)流，按空格進(jìn)行拆分，輸出結(jié)果為<key2,value2>形式的數(shù)據(jù)。單詞統(tǒng)計(jì)的Map過程如圖所示：key2為字符串形式的單詞；value2的值為1，表示單詞數(shù)為1。（3）Shuffle過程由于Reduce要求輸入數(shù)據(jù)有序，所以map()函數(shù)的計(jì)算結(jié)果需要經(jīng)過處理（如分區(qū)、排序、歸并），才可以作為reduce()函數(shù)的輸入。于是，將多個(gè)Map任務(wù)的<key2,value2>形式的輸出，處理成<key2,list(value2)>形式的中間結(jié)果，單詞統(tǒng)計(jì)的Shuffle過程如圖所示：（4）Reduce過程reduce()函數(shù)接收<key2,list(value2)>形式的數(shù)據(jù)流，對(duì)相同單詞的值集合進(jìn)行計(jì)算，匯總出單詞出現(xiàn)的總次數(shù)。單詞統(tǒng)計(jì)的Reduce過程如圖所示：講解分組討論2、MapReduce程序提交給YARN運(yùn)行①將編寫的源代碼打包，需要修改數(shù)據(jù)輸入路徑和數(shù)據(jù)輸出路徑，其余內(nèi)容不改變，代碼如下所示：FileInputFormat.setInputPaths(job,newPath("/wordcount/input"));FileOutputFormat.setOutputPath(job,newPath("/wordcount/output"));②使用Xshell軟件的傳輸功能，將已經(jīng)生成的wordcount.jar包傳到master節(jié)點(diǎn)上的/usr/local/src目錄下。③執(zhí)行jar包，命令如下所示：hadoopjar/usr/local/src/wordcount.jarorg.mapreduce.wordcount.JobSubmitterhadoopjar是執(zhí)行jar包命令，/usr/local/src/wordcount.jar是生成jar包名稱，org.tzx.mapreduce.JobSubmitter是源代碼中包含main方法的完整類名。hadoopjar會(huì)把本臺(tái)節(jié)點(diǎn)上Hadoop安裝目錄里面的所有jar包和配置文件都加載到本次運(yùn)行時(shí)的classpath中。講解聽講記錄、交流分組討論、交流教學(xué)小結(jié)根據(jù)課堂教學(xué)情況，之處學(xué)生對(duì)本堂課中知識(shí)點(diǎn)難以理解的地方，結(jié)合教學(xué)重點(diǎn)和難點(diǎn)，對(duì)所學(xué)知識(shí)進(jìn)一步強(qiáng)化。講解學(xué)生記錄布置作業(yè)數(shù)據(jù)來(lái)源于資料中的age_train.csv文件，包含用戶手機(jī)設(shè)備ID（device_id）、性別（gender）、年齡（age）、年齡段（group）四個(gè)字段數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)進(jìn)行如下操作：1.創(chuàng)建HDFS文件系統(tǒng)下目錄文件useranaysis，其路徑為“/useranaysis”，并上傳數(shù)據(jù)。2.用戶年齡分析，統(tǒng)計(jì)不同年齡的用戶分布情況，結(jié)果寫入“/useranaysis/userage”，按照年齡分組聚合，求取用戶數(shù)；統(tǒng)計(jì)結(jié)果格式：“agevalues”，并且csv表頭的內(nèi)容不在統(tǒng)計(jì)范圍之內(nèi)；3.年齡與性別聯(lián)合分析，統(tǒng)計(jì)不同年齡下男女用戶分布情況，結(jié)果寫入“/useranaysis/agegender”，結(jié)果格式為“age:gende