教资会网络 | UGC NET CS 2015 年 12 月 – III | 问题 29

在UGC NET CS 2015 年 12 月 – III的第29个问题中，涉及到了在多台计算机上运行任务的问题，具体而言，是有一个任务需要在多台计算机上进行处理，如何设计程序才能同时在多台计算机上运行任务，提高任务处理的效率。

我们可以采用分布式计算的方法来解决这个问题，其中一个经典的分布式计算框架就是Apache Hadoop。Apache Hadoop是一个开源框架，可用于处理大规模数据集的分布式计算。在分布式计算中，Hadoop会将大数据集分割成多个小数据块，并在多个节点上分配这些小数据块进行并行处理，从而提高了数据处理的速度。

具体而言，在Hadoop中，有两个核心组件：HDFS（Hadoop分布式文件系统）和MapReduce。HDFS是用于存储数据的分布式文件系统，而MapReduce是用于处理数据的编程模型。我们可以通过编写MapReduce程序来实现在多台计算机上并行处理任务。

代码示例

以下是一个简单的MapReduce程序示例，其中将会计算一组数字的平均值。

import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.*;
import org.apache.hadoop.mapreduce.*;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;

public class Average {

    public static class Map extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
        private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
        private Text word = new Text();

        public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            String line = value.toString();
            StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(line);
            while (tokenizer.hasMoreTokens()) {
                word.set("count");
                context.write(word, one);
                word.set("sum");
                context.write(word, new IntWritable(Integer.parseInt(tokenizer.nextToken())));
            }
        }
    }

    public static class Reduce extends Reducer<Text, IntWritable, Text, DoubleWritable> {

        public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) 
            throws IOException, InterruptedException {
            int sum = 0;
            int count = 0;
            for (IntWritable val : values) {
                sum += val.get();
                count += 1;
            }
            double average = (double) sum / (double) count;
            context.write(new Text("average"), new DoubleWritable(average));
        }
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = new Job(conf, "average");
        job.setJarByClass(Average.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
        job.setMapperClass(Map.class);
        job.setReducerClass(Reduce.class);
        job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
        job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
        job.waitForCompletion(true);
    }
}

在此示例中，我们创建了两个MapReduce任务：一个Map任务将数据转换为键-值对，然后发送到Reduce任务进行计算；另一个Reduce任务将键-值对转换为结果。我们可以通过Hadoop将该程序在多台计算机上运行，从而提高程序运行的效率。