Verwenden Sie Hadoop in der Go-Sprache, um eine effiziente Big-Data-Verarbeitung zu erreichen

Angesichts der zunehmenden Datenmengen ist die Big-Data-Verarbeitung heute zu einem der besorgniserregendsten Themen in der Branche geworden. Als Open-Source-Framework für verteiltes Computing ist Hadoop zum De-facto-Standard für die Verarbeitung großer Datenmengen geworden. In diesem Artikel stellen wir vor, wie Sie Hadoop in der Go-Sprache verwenden, um eine effiziente Big-Data-Verarbeitung zu erreichen.

Warum Hadoop in der Go-Sprache verwenden?

Zuallererst ist die Go-Sprache eine neue Programmiersprache, die von Google entwickelt wurde. Sie verfügt über effiziente Funktionen zur gleichzeitigen Programmierung und Speicherverwaltung, ist einfach zu schreiben und verfügt über eine schnelle Kompilierungsgeschwindigkeit. Sie eignet sich hervorragend für die Entwicklung effizienter Serverprogramme. Zweitens bietet Hadoop leistungsstarke Funktionen zur verteilten Datenverarbeitung und kann große Datenmengen effizient verarbeiten. Es handelt sich um ein Open-Source-Software-Framework, mit dem schnell große verteilte Computersysteme erstellt werden können.

Wie verwende ich Hadoop in der Go-Sprache?

Die Go-Sprache selbst unterstützt keine native Hadoop-Programmierung, aber wir können die Cgo-Funktion der Go-Sprache verwenden, um die von Hadoop bereitgestellte C/C++-Schnittstelle aufzurufen, um den Zugriff und Betrieb von Hadoop zu vervollständigen. Cgo ist eine von der Go-Sprache bereitgestellte Funktion, die es Programmierern ermöglicht, C/C++-Programme in der Go-Sprache aufzurufen, um bestimmte Aufgaben auszuführen.

Zuerst müssen wir Hadoop und die entsprechende C/C++-Entwicklungsbibliothek lokal installieren. Bei gängigen Linux-Distributionen können Sie verwandte abhängige Bibliotheken direkt über den Paketmanager installieren, z. B. libhadoop2.10.1, hadoop-c++-libs usw. Wenn Sie unter einem Windows-System arbeiten, können Sie die entsprechende C/C++-Bibliothek über die Kompilierungs-Toolkette unter Windows kompilieren.

Als nächstes verwenden Sie die Cgo-Funktion im Go-Sprachprogramm, um die verteilte Rechenaufgabe von Hadoop zu starten. Die spezifische Implementierung lautet wie folgt:

package main

// #include "hdfs.h"
import "C"

import (
    "fmt"
    "unsafe"
)

func main() {
    const hadoopConfDir = "/etc/hadoop/conf"
    const hadoopAddress = "hdfs://localhost:9000"
    var buf [64]C.char

    C.hdfsGetDefaultConfigPath(&buf[0], 64)
    confDir := C.GoString(&buf[0])
    if confDir == "" {
        confDir = hadoopConfDir
    }

    fs := C.hdfsNew(hadoopAddress, "default")
    defer C.hdfsDisconnect(fs)

    if fs == nil {
        panic(fmt.Errorf("Could not connect to Hadoop Namenode at: %s", hadoopAddress))
    }

    basePath := C.CString("/")
    defer C.free(unsafe.Pointer(basePath))

    fileInfo, _ := C.hdfsListDirectory(fs, basePath, nil)

    for i := 0; fileInfo[i] != nil; i++ {
        fileInfoEntry := fileInfo[i]
        fmt.Println(C.GoString(fileInfoEntry.mName))
    }

    C.hdfsFreeFileInfo(fileInfo, 1)
}

Der obige Code zeigt, wie die verteilten Computeraufgaben von Hadoop in einem Go-Sprachprogramm gestartet werden. Unter anderem müssen wir zunächst versuchen, die in der libhdfs-Bibliothek im Programm bereitgestellte C-Funktion hdfsGetDefaultConfigPath zu verwenden, um den Standardpfad der Hadoop-Konfigurationsdatei abzurufen. Wenn die Erfassung fehlschlägt, wird der durch die hadoopConfDir-Konstante angegebene Pfad als Pfad zur Konfigurationsdatei verwendet.

Als nächstes verwenden wir die Funktion hdfsNew, um ein Hadoop-Dateisystemobjekt fs zu erstellen. Wenn die Erstellung fehlschlägt, bedeutet dies, dass keine Verbindung zum Hadoop-Server hergestellt werden kann und das Programm sofort einen Fehler ausgibt. Als nächstes führen wir die Funktion hdfsListDirectory aus, um alle Dateien und Verzeichnisse im Stammverzeichnis des Hadoop-Dateisystems aufzulisten und in der Konsole auszugeben.

Schließlich müssen wir den Speicher manuell freigeben und die Funktion hdfsDisconnect aufrufen, um das HDFS-Dateisystemobjekt zu schließen. Beachten Sie, dass Sie zum korrekten Zuweisen und Freigeben von Cgo-Speicher bei Verwendung von C-Sprachobjektzeigern C.CString oder C.GoString und andere Cgo-spezifische Funktionen verwenden müssen, um Go-Sprachzeichenfolgen in C-Sprachzeichenfolgen zu konvertieren, während Sie C verwenden Die Free-Funktion gibt den angeforderten C-Speicherplatz frei.

Verwendung von Hadoop für die Sortierung großer Datenmengen

Bei der tatsächlichen Verarbeitung großer Datenmengen ist es häufig erforderlich, Daten zu sortieren, um die Programmverarbeitungsleistung zu optimieren. Die folgende Demonstration verwendet Hadoop in der Go-Sprache für die Big-Data-Sortierung:

package main

// #include "hdfs.h"
import "C"

import (
    "fmt"
    "unsafe"
)

func main() {
    const hadoopAddress = "hdfs://localhost:9000"
    var buf [64]C.char

    C.hdfsGetDefaultConfigPath(&buf[0], 64)
    confDir := C.GoString(&buf[0])
    if confDir == "" {
        panic(fmt.Errorf("Could not find Hadoop configuration"))
    }

    fs := C.hdfsNew(hadoopAddress, "default")
    defer C.hdfsDisconnect(fs)

    const inputPath = "/input"
    const outputPath = "/output"

    inputPathC := C.CString(inputPath)
    outputPathC := C.CString(outputPath)
    defer C.free(unsafe.Pointer(inputPathC))
    defer C.free(unsafe.Pointer(outputPathC))

    sortJobConf := C.hdfsNewJobConf()
    defer C.hdfsDeleteJobConf(sortJobConf)

    C.hdfsConfSet(sortJobConf, C.CString("mapred.reduce.tasks"), C.CString("1"))

    const mapperFunc = `package main
      import (
          "bufio"
          "fmt"
          "os"
          "sort"
          "strings"
      )

      func main() {
          scanner := bufio.NewScanner(os.Stdin)
          var lines []string

          for scanner.Scan() {
              lines = append(lines, scanner.Text())
          }

          sort.Strings(lines)

          for _, str := range lines {
              fmt.Println(str)
          }
      }
    `

    const reducerFunc = ""

    C.hdfsRunStreaming(fs, sortJobConf, 1,
        &inputPathC, 1,
        &outputPathC, 1,
        (*C.char)(unsafe.Pointer(&[]byte(mapperFunc)[0])), C.uint(len(mapperFunc)),
        (*C.char)(unsafe.Pointer(&[]byte(reducerFunc)[0])), C.uint(len(reducerFunc)),
    )

    fmt.Println("Finished sorting")
}

Der obige Code demonstriert die Methode der Verwendung von Hadoop in der Go-Sprache für die Big-Data-Sortierung. Zuerst erstellen wir ein Hadoop-Job-Conf-Objekt sortJobConf und setzen den Parameter mapred.reduce.tasks entsprechend den Anforderungen. Hier ist er auf 1 gesetzt, was bedeutet, dass nur eine Reduzierungsaufgabe ausgeführt wird.

Als nächstes definieren wir eine MapperFunc-Funktion, um die Eingabedatei zu lesen und sie nach String-Größe zu sortieren. ReducerFunc ist eine leere Funktion, was darauf hinweist, dass es in dieser Aufgabe keinen Reduzierungsschritt gibt.

Abschließend verwenden wir die Funktion hdfsRunStreaming, um die Stream-Berechnung von Hadoop zu starten, übergeben sortJobConf als Parameter und geben die Pfade der Eingabe- und Ausgabedateien sowie die Mapper- und Reducer-Funktionen an, um die Aufgabe der Datensortierung abzuschließen.

Zusammenfassung

In diesem Artikel wird kurz vorgestellt, wie man Hadoop in der Go-Sprache für die Verarbeitung großer Datenmengen verwendet. Zuerst haben wir die Methode eingeführt, Cgo-Funktionen zu verwenden, um die C/C++-Schnittstelle von Hadoop in der Go-Sprache aufzurufen. Als nächstes demonstrierten wir, wie man Hadoop für die Sortierung großer Datenmengen verwendet. Durch die Einleitung dieses Artikels können Leser lernen, wie sie die Go-Sprache und Hadoop für eine effiziente Big-Data-Verarbeitung verwenden.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonVerwenden Sie Hadoop in der Go-Sprache, um eine effiziente Big-Data-Verarbeitung zu erreichen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!