如何高效处理多个任务，掌握MapReduce的多任务处理技巧

MapReduce是一种用于大规模数据处理的编程模型，通过将任务分解为多个小任务并行处理，然后将结果汇总，提高处理效率。

在Hadoop的MapReduce框架中，实现多个Job任务可以通过多种方式完成，包括迭代式、依赖式和链式，以下是对每种方法的详细解释：

迭代式 MapReduce

迭代式 MapReduce是一种将上一个MapReduce任务的输出作为下一个任务的输入的方法，这种方式通常用于需要多次迭代才能得到最终结果的复杂任务，如PageRank和Kmeans算法。

示例代码：

Configuration conf = new Configuration();
//第一个 MapReduce 任务
Job job1 = new Job(conf, "job1");
FileInputFormat.addInputPath(job1, input);
FileOutputFormat.setOutputPath(job1, out1);
job1.waitForCompletion(true);
//第二个 MapReduce 任务
Job job2 = new Job(conf, "job2");
FileInputFormat.addInputPath(job2, out1);
FileOutputFormat.setOutputPath(job2, out2);
job2.waitForCompletion(true);

依赖式 MapReduce

依赖式 MapReduce是通过org.apache.hadoop.mapred.jobcontrol包中的JobControl类来实现的，JobControl的实例表示一个作业的运行图，可以设置作业之间的依赖关系，并按照这些依赖关系顺序执行作业。

示例代码：

Configuration conf1 = new Configuration();
Job job1 = new Job(conf1, "Job1");
// ...其他设置
Configuration conf2 = new Configuration();
Job job2 = new Job(conf2, "Job2");
// ...其他设置
ControlledJob cJob1 = new ControlledJob(conf1);
cJob1.setJob(job1);
ControlledJob cJob2 = new ControlledJob(conf2);
cJob2.setJob(job2);
cJob2.addDependingJob(cJob1); //设置job2依赖于job1
JobControl jC = new JobControl("dependentJob");
jC.addJob(cJob1);
jC.addJob(cJob2);
Thread t = new Thread(jC);
t.start();
while (true) {
    if (jC.allFinished()) {
        jC.stop();
        break;
    }
}

链式 MapReduce

链式 MapReduce是使用ChainMapper和ChainReducer来处理线性链式任务的方法，这种方法允许在一个Map或Reduce阶段内部包含多个Mapper或Reducer，前一个Mapper的输出直接作为后一个Mapper的输入，形成流水线。

示例代码：

public class ChainMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> {
    @Override
    protected void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        // 预处理步骤1
        // ...
        // 预处理步骤2
        // ...
        context.write(new Text(word), new IntWritable(1));
    }
}
public class ChainReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        int sum = 0;
        for (IntWritable val : values) {
            sum += val.get();
        }
        context.write(key, new IntWritable(sum));
    }
}

Hadoop MapReduce提供了多种方法来实现多任务处理，包括迭代式、依赖式和链式，这些方法各有特点，可以根据具体的业务需求选择合适的方式来实现复杂的数据处理流程。