Comment implémenter Hadoop dans Golang

Avec le développement de la technologie Big Data, Hadoop est progressivement devenue une plateforme importante de traitement de données. De nombreux développeurs recherchent un moyen efficace d'implémenter Hadoop, en explorant ainsi divers langages et frameworks. Cet article explique comment implémenter Hadoop à l'aide de Golang.

Introduction à Hadoop

Hadoop est un framework open source basé sur Java conçu pour résoudre le problème du traitement de grands ensembles de données. Il comprend deux composants principaux : Hadoop Distributed File System (HDFS) et MapReduce. HDFS est un système de fichiers distribué évolutif, hautement tolérant aux pannes et fiable. MapReduce est un modèle de programmation pour le traitement de données à grande échelle qui peut diviser de grands ensembles de données en plusieurs petits morceaux de données et les exécuter sur plusieurs nœuds informatiques pour augmenter la vitesse de traitement.

Pourquoi utiliser Golang ?

Golang est un langage de programmation rapide et efficace avec une bonne concurrence. Golang dispose également de bibliothèques et d'outils puissants intégrés, tels que des goroutines et des canaux, pour prendre en charge la programmation simultanée. Ces fonctionnalités font de Golang un langage de programmation idéal pour implémenter Hadoop.

Golang implémente Hadoop

Avant de démarrer Golang pour implémenter Hadoop, vous devez comprendre les concepts clés suivants sur Hadoop.

Mapper : un mappeur mappe chaque bloc de données dans les données d'entrée à 0 ou plusieurs paires clé/valeur, qui sont entrées dans le réducteur.

Reducer : Le Réducteur collecte les paires clé/valeur générées par tous les Mapper et exécute une fonction Réduire spécifique pour combiner toutes les valeurs associées en une ou plusieurs valeurs de sortie.

InputFormat : InputFormat spécifie le format des données d'entrée.

OutputFormat : OutputFormat spécifie le format des données de sortie.

Maintenant, implémentons Hadoop en suivant les étapes suivantes :

Étape 1 : configurer le mappeur et le réducteur

Tout d'abord, le mappeur et le réducteur doivent être créés. Dans cet exemple, nous allons créer une application WordCount simple :

type MapperFunc func (chaîne d'entrée, paire de chan collecteur)

type RéducteurFunc func (chaîne de clé, chaîne de valeurs chan, paire de chan collecteur)

type Pair struct {

Chaîne de clé

Chaîne de valeur

}

func MapFile(fichier *os.File, mapper MapperFunc) (chan Pair, erreur) {

...

}

func Réduire(paires chan Pair, réducteur RéducteurFunc) {

...

}

La fonction Mapper mappe chaque bloc de données d'entrée à des paires clé/valeur de mots et de compteurs :

func WordCountMapper (chaîne d'entrée, paire de canaux de collecteur) {

mots : = chaînes .Fields(input)

for _, word := rangewords {

collector <- Pair{word, "1"}

}

}

La fonction de réduction combine et compte les paires clé/valeur ：

func WordCountReducer (chaîne clé, chaîne de valeurs chan, paire de chan collecteur) {

count := 0

pour les valeurs de plage {

count++

}

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

}

Étape 2 : Définir le format d'entrée

Ensuite, définissez le format du fichier d'entrée. Dans cet exemple, nous utiliserons un format de fichier texte simple :

type TextInputFormat struct{}

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

...

}

func (ifmt TextInputFormat) Read(reader io.Reader) (chaîne, erreur) {

...

}

func (ifmt TextInputFormat) GetSplits(fichier *os.File, taille int64) ([]InputSplit, erreur) {

...

}

La méthode Slice() divise le fichier d'entrée en plusieurs morceaux :

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

var lecteurs []io.Reader

start := int64(0)

end := int64(0)

for end < 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

}

Read() lit chaque bloc de données dans la chaîne :

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

buf := make([]byte, 1024)

var chaîne de sortie

for {

n , err := reader.Read(buf)

if err == io.EOF {

break

} else if err != nil {

return "", err

}

output += string( buf[:n ])

}

sortie de retour, nil

}

La méthode GetSplits() détermine la position et la longueur de chaque bloc :

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

splits := make([]InputSplit, 0)

var start int64 = 0

var end int64 = 0

for end < 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

}

Étape 3 : Définir OutputFormat

Enfin, définissez le format du fichier de sortie. Dans cet exemple, nous utiliserons un format de fichier texte simple :

type TextOutputFormat struct {

Path string

}

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

...

}

La méthode

Write() écrit des paires clé/valeur dans le fichier de sortie :

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

}

Étape 4 : Exécutez l'application

Maintenant, tous les composants nécessaires est prêt à exécuter l'application :

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, réducteur)

job.

}

Résumé

Implémenter Hadoop à l'aide de Golang est une tâche intéressante et difficile, et grâce à sa nature de concurrence efficace et à son solide support de bibliothèque, le développement d'applications Hadoop peut être considérablement simplifié. Cet article fournit un exemple simple, mais ce n'est qu'un début, vous pouvez continuer à approfondir ce sujet et essayer différentes applications et fonctionnalités.

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!