Utilisez Hadoop en langage Go pour obtenir un traitement efficace du Big Data

Avec la quantité croissante de données, le traitement du Big Data est devenu aujourd'hui l'un des sujets les plus préoccupants de l'industrie. En tant que framework informatique distribué open source, Hadoop est devenu le standard de facto pour le traitement du Big Data. Dans cet article, nous présenterons comment utiliser Hadoop en langage Go pour obtenir un traitement efficace du Big Data.

Pourquoi utiliser Hadoop en langage Go ?

Tout d'abord, le langage Go est un nouveau langage de programmation développé par Google. Il possède des capacités efficaces de programmation simultanée et de gestion de la mémoire, est simple à écrire et a une vitesse de compilation rapide. Il est extrêmement adapté au développement de programmes serveur efficaces. Deuxièmement, Hadoop offre de puissantes capacités de traitement de données distribuées et peut traiter efficacement des quantités massives de données. Il s'agit d'un cadre logiciel open source et gratuit qui peut rapidement créer des systèmes informatiques distribués à grande échelle.

Comment utiliser Hadoop en langage Go ?

Le langage Go lui-même ne prend pas en charge la programmation native Hadoop, mais nous pouvons utiliser la fonctionnalité Cgo du langage Go pour appeler l'interface C/C++ fournie par Hadoop afin de compléter l'accès et le fonctionnement de Hadoop. Cgo est une fonctionnalité fournie par le langage Go qui permet aux programmeurs d'appeler des programmes C/C++ dans le langage Go pour effectuer des tâches spécifiques.

Tout d'abord, nous devons installer Hadoop et la bibliothèque de développement C/C++ correspondante localement. Pour les distributions Linux courantes, vous pouvez installer directement les bibliothèques dépendantes associées via le gestionnaire de packages, telles que libhadoop2.10.1, hadoop-c++-libs, etc. Si vous êtes sous un système Windows, vous pouvez compiler la bibliothèque C/C++ correspondante via la chaîne d'outils de compilation sous Windows.

Ensuite, utilisez la fonctionnalité Cgo du programme en langage Go pour démarrer la tâche de calcul distribué de Hadoop. L'implémentation spécifique est la suivante :

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)
}

Le code ci-dessus montre comment démarrer les tâches informatiques distribuées de Hadoop dans un programme en langage Go. Parmi eux, nous devons d'abord essayer d'utiliser la fonction C hdfsGetDefaultConfigPath fournie dans la bibliothèque libhdfs du programme pour obtenir le chemin par défaut du fichier de configuration Hadoop. Si l'acquisition échoue, le chemin spécifié par la constante hadoopConfDir est utilisé comme chemin d'accès au fichier de configuration.

Ensuite, nous utilisons la fonction hdfsNew pour créer un objet fs du système de fichiers Hadoop. Si la création échoue, cela signifie que le serveur Hadoop ne peut pas être connecté et le programme générera immédiatement une erreur. Ensuite, nous exécutons la fonction hdfsListDirectory pour répertorier tous les fichiers et répertoires du répertoire racine du système de fichiers Hadoop et les afficher dans la console.

Enfin, nous devons libérer manuellement la mémoire et appeler la fonction hdfsDisconnect pour fermer l'objet du système de fichiers hdfs. Notez que pour allouer et libérer correctement la mémoire Cgo, lorsque vous utilisez des pointeurs d'objet en langage C, vous devez utiliser C.CString ou C.GoString et d'autres fonctions spécifiques à Cgo pour convertir les chaînes de langage Go en chaînes de langage C tout en utilisant C. La fonction free libère l'espace mémoire C demandé.

Utiliser Hadoop pour le tri du Big Data

Dans le traitement réel de données à grande échelle, il est souvent nécessaire de trier les données pour optimiser les performances de traitement du programme. La démonstration suivante utilise Hadoop en langage Go pour le tri du Big Data :

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")
}

Le code ci-dessus montre la méthode d'utilisation de Hadoop en langage Go pour le tri du Big Data. Tout d'abord, nous créons un objet de configuration de travail Hadoop sortJobConf et définissons le paramètre mapred.reduce.tasks en fonction des exigences. Ici, il est défini sur 1, ce qui signifie qu'une seule tâche de réduction est exécutée.

Ensuite, nous définissons une fonction mapperFunc pour lire le fichier d'entrée et le trier par taille de chaîne. réducteurFunc est une fonction vide, indiquant qu'il n'y a pas d'étape de réduction dans cette tâche.

Enfin, nous utilisons la fonction hdfsRunStreaming pour démarrer le calcul du flux de Hadoop, passons sortJobConf en paramètre et spécifions les chemins des fichiers d'entrée et de sortie ainsi que les fonctions de mappeur et de réduction pour terminer la tâche de tri des données.

Résumé

Cet article présente brièvement comment utiliser Hadoop en langage Go pour le traitement du Big Data. Tout d'abord, nous avons présenté la méthode d'utilisation des fonctionnalités de Cgo pour appeler l'interface C/C++ de Hadoop en langage Go. Ensuite, nous avons montré comment utiliser Hadoop pour le tri du Big Data. Grâce à l'introduction de cet article, les lecteurs peuvent apprendre à utiliser le langage Go et Hadoop pour un traitement efficace du Big Data.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!