1.七爪源码：C# 中的扩展方法
2.如何在MaxCompute上运行HadoopMR作业
3.3、MapReduce详解与源码分析

七爪源码：C# 中的扩展方法

       扩展方法在C#中允许将方法“添加”到现有类型，无需创建新的派生类型或修改原始类型。扩展方法实质上是静态方法，但其调用方式如同实例方法，这在C#、ie源码怎么修改F#和Visual Basic的客户端代码中没有明显区别。常见的扩展方法包括向System.Collections.IEnumerable和System.Collections.Generic.IEnumerable添加查询功能的LINQ标准查询运算符。

       例如，使用System.Linq指令将标准查询运算符引入范围后，可以对整数数组调用OrderBy方法进行排序。扩展方法定义为静态方法，ranger源码解读使用实例方法语法调用，第一个参数指定方法操作的类型，并带有this修饰符。扩展方法的范围取决于是否使用using指令显式导入命名空间。

       以下示例展示了为System.String类定义的扩展方法，WordCount方法，定义在非嵌套、非泛型的静态类中。使用using指令即可进入范围并调用该方法。调用扩展方法时使用实例方法语法，编译器将生成中间语言（IL）以对静态方法进行调用。蛋挞源码

       扩展方法允许在代码中调用，MyExtensions类和WordCount方法都是静态的，可以通过其他静态成员访问。WordCount方法可以像其他静态方法一样被调用。

       扩展方法的调用在编译时进行。当编译器遇到方法调用时，首先在类型的实例方法中查找匹配项，如果没有找到，则搜索该类型定义的任何扩展方法，并绑定到第一个找到的扩展方法。如果一个类型有一个名为Process(int i)的蓝带溯源码方法，并且有一个具有相同签名的扩展方法，则编译器将始终绑定到实例方法。

       使用扩展方法的常见模式包括：

       1. 收集功能：过去，为给定类型创建实现System.Collections.Generic.IEnumerable接口并包含该类型集合功能的“集合类”是常见的做法。然而，通过使用System.Collections.Generic.IEnumerable上的扩展，可以实现相同功能，提供从任何集合调用功能的灵活性，如System.Array或System.Collections.Generic.List上的实现。

       2. 特定层的功能：在使用洋葱架构或其他分层应用程序设计时，域实体或数据传输对象通常不包含功能或仅包含适用于所有层的挖矿鱼源码最小功能。扩展方法可用于为每个应用程序层添加特定功能，无需引入其他层不需要或不需要的方法。

如何在MaxCompute上运行HadoopMR作业

       MaxCompute（原ODPS）有一套自己的MapReduce编程模型和接口，简单说来，这套接口的输入输出都是MaxCompute中的Table，处理的数据是以Record为组织形式的，它可以很好地描述Table中的数据处理过程，然而与社区的Hadoop相比，编程接口差异较大。Hadoop用户如果要将原来的Hadoop MR作业迁移到MaxCompute的MR执行，需要重写MR的代码，使用MaxCompute的接口进行编译和调试，运行正常后再打成一个Jar包才能放到MaxCompute的平台来运行。这个过程十分繁琐，需要耗费很多的开发和测试人力。如果能够完全不改或者少量地修改原来的Hadoop MR代码就能在MaxCompute平台上跑起来，将是一个比较理想的方式。

       çŽ°åœ¨MaxCompute平台提供了一个HadoopMR到MaxCompute MR的适配工具，已经在一定程度上实现了Hadoop MR作业的二进制级别的兼容，即用户可以在不改代码的情况下通过指定一些配置，就能将原来在Hadoop上运行的MR jar包拿过来直接跑在MaxCompute上。目前该插件处于测试阶段，暂时还不能支持用户自定义comparator和自定义key类型，下面将以WordCount程序为例，介绍一下这个插件的基本使用方式。

       ä½¿ç”¨è¯¥æ’件在MaxCompute平台跑一个HadoopMR作业的基本步骤如下：

       1. 下载HadoopMR的插件

       ä¸‹è½½æ’件，包名为hadoop2openmr-1.0.jar，注意，这个jar里面已经包含hadoop-2.7.2版本的相关依赖，在作业的jar包中请不要携带hadoop的依赖，避免版本冲突。

       2. 准备好HadoopMR的程序jar包

       ç¼–译导出WordCount的jar包：wordcount_test.jar ，wordcount程序的源码如下:

       package com.aliyun.odps.mapred.example.hadoop;

       import org.apache.hadoop.conf.Configuration;

       import org.apache.hadoop.fs.Path;

       import org.apache.hadoop.io.IntWritable;

       import org.apache.hadoop.io.Text;

       import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;

       import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

       import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

       import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;

       import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

       import java.io.IOException;

       import java.util.StringTokenizer;

       public class WordCount {

       public static class TokenizerMapper

       extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{

       private final static IntWritable one = new IntWritable(1);

       private Text word = new Text();

       public void map(Object key, Text value, Context context

       ) throws IOException, InterruptedException {

       StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());

       while (itr.hasMoreTokens()) {

       word.set(itr.nextToken());

       context.write(word, one);

       }

       }

       }

       public static class IntSumReducer

       extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> {

       private IntWritable result = new IntWritable();

       public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,

       Context context

       ) throws IOException, InterruptedException {

       int sum = 0;

       for (IntWritable val : values) {

       sum += val.get();

       }

       result.set(sum);

       context.write(key, result);

       }

       }

       public static void main(String[] args) throws Exception {

       Configuration conf = new Configuration();

       Job job = Job.getInstance(conf, "word count");

       job.setJarByClass(WordCount.class);

       job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);

       job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);

       job.setReducerClass(IntSumReducer.class);

       job.setOutputKeyClass(Text.class);

       job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

       FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));

       FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));

       System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);

       }

       }

       3. 测试数据准备

       åˆ›å»ºè¾“入表和输出表

       create table if not exists wc_in(line string);

       create table if not exists wc_out(key string, cnt bigint);

       é€šè¿‡tunnel将数据导入输入表中

       å¾…导入文本文件data.txt的数据内容如下：

       hello maxcompute

       hello mapreduce

       ä¾‹å¦‚可以通过如下命令将data.txt的数据导入wc_in中，

       tunnel upload data.txt wc_in;

       4. 准备好表与hdfs文件路径的映射关系配置

       é…ç½®æ–‡ä»¶å‘½åä¸ºï¼šwordcount-table-res.conf

       {

       "file:/foo": {

       "resolver": {

       "resolver": "c.TextFileResolver",

       "properties": {

       "text.resolver.columns.combine.enable": "true",

       "text.resolver.seperator": "\t"

       }

       },

       "tableInfos": [

       {

       "tblName": "wc_in",

       "partSpec": { },

       "label": "__default__"

       }

       ],

       "matchMode": "exact"

       },

       "file:/bar": {

       "resolver": {

       "resolver": "openmr.resolver.BinaryFileResolver",

       "properties": {

       "binary.resolver.input.key.class" : "org.apache.hadoop.io.Text",

       "binary.resolver.input.value.class" : "org.apache.hadoop.io.LongWritable"

       }

       },

       "tableInfos": [

       {

       "tblName": "wc_out",

       "partSpec": { },

       "label": "__default__"

       }

       ],

       "matchMode": "fuzzy"

       }

       }

3、MapReduce详解与源码分析

       文章目录

       1

       Split阶段

       在MapReduce的流程中，Split阶段是将输入文件根据指定大小（默认MB）切割成多个部分，每个部分称为一个split。split的大小由minSize、maxSize、blocksize决定。以wordcount代码为例，split数量由FileInputFormat的getSplits方法确定，返回值即为mapper的数量。默认情况下，mapper的数量是文件大小除以block大小。此步骤由FileInputFormat的子类TextInputFormat完成，它负责将输入文件分割为InputSplit，从而决定mapper的数量。

       2

       Map阶段

       每个map task在执行过程中，会有内存缓冲区用于存储处理结果，缓冲区大小默认为MB，超过MB阈值时，数据将被写入磁盘作为临时文件，最后将所有临时文件合并为最终输出。在写入过程中，数据将被分区、排序、并执行combine操作，以优化数据处理效率。

       2.1

       分区

       MapReduce自带的分区器HashPartitioner将数据按照key值进行分区，确保数据均匀分布在reduce task之间。

       2.2

       排序

       在完成分区后，数据会按照key值进行排序，以便后续的Shuffle阶段能够高效地将相同key值的数据汇聚到一起。

       3

       Shuffle阶段

       Shuffle阶段是MapReduce的核心，负责数据从map task输出到reduce task输入的过程。reduce task会根据自己的分区号从各个map task中获取相应数据分区，之后会对这些文件进行合并（归并排序），将相同key值的数据汇聚到一起，为reduce阶段做好准备。

       4

       Reduce阶段

       Reduce阶段分为抓取、合并、排序三个步骤。reduce task创建并行抓取线程，通过HTTP协议从完成的map task中获取结果文件。抓取的数据先保存在内存中，超过内存大小时，数据将被溢写到磁盘。合并后的数据将按照key值排序，最终交给reduce函数进行计算，形成有序的计算结果。

       调节Reduce任务数量

       在处理大数据量时，调节Reduce任务数量是优化MapReduce性能的关键。如果设置过低，会导致节点资源闲置，效率低下。通常情况下，将Reduce任务设置为一个较大的值（最大值为），以充分利用资源。调节方法在于合理设置reduce task的数量，避免资源浪费，同时保证计算的高效性。