So implementieren Sie Hadoop in Golang

Mit der Entwicklung der Big-Data-Technologie hat sich Hadoop nach und nach zu einer wichtigen Datenverarbeitungsplattform entwickelt. Viele Entwickler suchen nach einer effizienten Möglichkeit, Hadoop zu implementieren und erkunden dabei verschiedene Sprachen und Frameworks. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie Hadoop mithilfe von Golang implementieren.

Einführung in Hadoop

Hadoop ist ein Java-basiertes Open-Source-Framework, das entwickelt wurde, um das Problem der Verarbeitung großer Datenmengen zu lösen. Es umfasst zwei Kernkomponenten: Hadoop Distributed File System (HDFS) und MapReduce. HDFS ist ein skalierbares verteiltes Dateisystem, das äußerst fehlertolerant und zuverlässig ist. MapReduce ist ein Programmiermodell zur Verarbeitung großer Datenmengen, das in mehrere kleine Datenblöcke unterteilt und auf mehreren Rechenknoten ausgeführt werden kann, um die Verarbeitungsgeschwindigkeit zu erhöhen.

Warum Golang verwenden?

Golang ist eine schnelle und effiziente Programmiersprache mit guter Parallelität. Golang verfügt außerdem über einige leistungsstarke integrierte Bibliotheken und Tools, wie z. B. Goroutinen und Kanäle, um die gleichzeitige Programmierung zu unterstützen. Diese Funktionen machen Golang zu einer idealen Programmiersprache für die Implementierung von Hadoop.

Golang implementiert Hadoop

Bevor Golang mit der Implementierung von Hadoop beginnt, müssen Sie die folgenden Schlüsselkonzepte zu Hadoop verstehen.

Mapper: Ein Mapper ordnet jeden Datenblock in den Eingabedaten 0 oder mehr Schlüssel/Wert-Paaren zu, die in den Reducer eingegeben werden.

Reducer: Der Reducer sammelt die von allen Mappern ausgegebenen Schlüssel/Wert-Paare und führt eine bestimmte Reduce-Funktion aus, um alle zugehörigen Werte zu einem oder mehreren Ausgabewerten zu kombinieren.

InputFormat: InputFormat gibt das Format der Eingabedaten an.

OutputFormat: OutputFormat gibt das Format der Ausgabedaten an.

Jetzt implementieren wir Hadoop durch die folgenden Schritte:

Schritt 1: Mapper und Reducer einrichten

Zuerst müssen Mapper und Reducer erstellt werden. In diesem Beispiel erstellen wir eine einfache WordCount-Anwendung:

Typ MapperFunc func(Eingabezeichenfolge, Kollektor-Kanal-Paar)

Typ ReducerFunc func(Schlüsselzeichenfolge, Werte-Kanal-Zeichenfolge, Kollektor-Kanal-Paar)

Typ Paar struct { Schlüsselzeichenfolge ReducerFunc) {

...

}

Mapper-Funktion ordnet jeden Teil der Eingabedaten einem Schlüssel/Wert-Paar aus Wörtern und Zählern zu:

func WordCountMapper(input string, Collector chan Pair) {

words : = strings.Fields(input)

für _, Wort := Bereichswörter {

collector <- Pair{word, "1"}

}

}

Reducer-Funktion kombiniert und zählt Schlüssel/Wert-Paare:

func WordCountReducer(key string, Values ​​​​chan string, Collector chan Pair) {

count := 0

für Bereichswerte {

count++

}

collector <- Pair{key, strconv. Itoa( count)}

}

Schritt 2: Eingabeformat festlegen

Als nächstes legen Sie das Eingabedateiformat fest. In diesem Beispiel verwenden wir ein einfaches Textdateiformat:

type TextInputFormat struct{}

func (ifmt TextInputFormat) Slice(file *os.File, size int64) ([]io.Reader, error) {

...

}

func (ifmt TextInputFormat) Read(reader io.Reader) (string, error) {

...

}

func (ifmt TextInputFormat) GetSplits(file *os.File, size int64) ([]InputSplit, Fehler) {

...

}

Slice()-Methode teilt die Eingabedatei in mehrere Teile auf:

func (ifmt TextInputFormat) Slice(file *os.File, size int64 ) ([]io.Reader, Fehler) {

var readers []io.Reader

start := int64(0)

end := int64(0)

for end < size {

buf : = make([]byte, 1024*1024)

n, err := file.Read(buf)

if err != nil && err != io.EOF {

return nil, err

}

end += int64(n)

readers = append(readers, bytes.NewReader(buf[:n]))

}

return readers, nil

}

Die Read()-Methode liest jeden Datenblock in die Zeichenfolge :

func (ifmt TextInputFormat) Read(reader io.Reader) (string, error) {

buf := make([]byte, 1024)

var Output String

for {

n , err := reader.Read(buf)

if err == io.EOF {

break

} else if err != nil {

return "", err

}

output += string( buf[:n ])

}

Rückgabeausgabe, Null

}

Die GetSplits()-Methode bestimmt die Position und Länge jedes Blocks:

func (ifmt TextInputFormat) GetSplits(file *os.File, size int64 ) ([ ]InputSplit, Fehler) {

splits := make([]InputSplit, 0)

var start int64 = 0

var end int64 = 0

for end < size {

blockSize := int64 (1024 * 1024)

if size-end < blockSize {

blockSize = size - end

}

split := InputSplit{file.Name(), start, blockSize}

splits = append(splits, split)

start += blockSize

end += blockSize

}

return splits, nil

}

Schritt 3: Ausgabeformat festlegen

Legen Sie abschließend das Ausgabedateiformat fest. In diesem Beispiel verwenden wir ein einfaches Textdateiformat:

type TextOutputFormat struct {

Path string

}

func (ofmt TextOutputFormat) Write(pair Pair) error {

...

}

Die

Write()-Methode schreibt Schlüssel/Wert-Paare in die Ausgabedatei:

func (ofmt TextOutputFormat) Write(pair Pair) error {

f, err := os.OpenFile(ofmt.Path, os.O_APPEND|os . O_CREATE|os.O_WRONLY, 0644)

if err != nil {

return err

}

defer f.Close()

_, err = f.WriteString(fmt.Sprintf("%st% sn ",pair.Key,pair.Value))

if err != nil {

return err

}

return nil

}

Schritt 4: Führen Sie die Anwendung aus

Jetzt alle notwendigen Komponenten Alles ist bereit, die Anwendung auszuführen:

func main() {

inputFile := "/path/to/input/file"

outputFile := "/path/to/output/file"

inputFormat := TextInputFormat {}

outputFormat := TextOutputFormat{outputFile}

mapper := WordCountMapper

reducer := WordCountReducer

job := NewJob(inputFile, inputFormat, OutputFile, OutputFormat, Mapper, Reducer)

job. Run()

}

Zusammenfassung

Die Implementierung von Hadoop mithilfe von Golang ist eine interessante und herausfordernde Aufgabe, und mit seiner effizienten Parallelität und starken Bibliotheksunterstützung kann die Entwicklung von Hadoop-Anwendungen erheblich vereinfacht werden. Dieser Artikel enthält ein einfaches Beispiel, aber das ist erst der Anfang. Sie können sich weiter mit diesem Thema befassen und verschiedene Anwendungen und Funktionen ausprobieren.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo implementieren Sie Hadoop in Golang. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!