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Hama中提供了BSP框架的编程接口，就像MapReduce一样方便使用。

[引用请注明出处：http://blog.csdn.net/bhq2010/article/details/8531243]

BSP框架

首先明确一下BSP的概念：

BSP是一个计算框架，按照这个框架编写的BSP程序会在集群的各个节点上做本地的I/O和计算，这一点和MapReduce相似（其实BSP的提出比MapReduce还要早差不多10年，应该算前辈才是～），但不同的是BSP框架中，各个节点之间可以进行比较有效的通信。

一个BSP程序（或者叫BSP Job）的执行过程中包含了若干个超步(Supersteps)，每个超步的执行过程又有以下三个步骤：

各个节点本地的计算->节点间通信->节点同步

第一和第二个步骤之前其实没有明确的界限。在一个超步中，各个结点在进入同步状态之前可以随时进行I/O和通信。

当某个结点认为自己的计算任务已经完成时，可以进入同步状态并挂起。当一个超步中所有的结点都进入同步状态时，一个超步就结束了，各个节点从挂起处开始继续执行，所有结点都退出时，整个BSP程序就结束了。

继承BSP类

Hama中编写BSP程序和Hadoop MapReduce差不多，首先写一个类，继承Hama API中的BSP抽象类，例如：

public static class MyEstimator
     extends BSP<NullWritable, NullWritable, Text, DoubleWritable, DoubleWritable>

这个类不一定是static的，以上只是hama.example里计算PI的一个例程。

然后要实现BSP类中的抽象方法bsp，例如：

public void bsp(BSPPeer<NullWritable, NullWritable, Text, DoubleWritable, DoubleWritable> peer)
	throws IOException, SyncException, InterruptedException
{.....}

此外，和Hadoop MapReduce类似，BSP类中还有两个方法可以重载：setup和cleanup

这两个方法分别在一个BSP程序执行前后进行初始化和清理的工作。

一个完整的BSP程序见上一篇日志：http://blog.csdn.net/bhq2010/article/details/8513052

文件I/O

在配置BSP Job时，可以为其指定输入输出格式和路径，和Hadoop很相似，例如：

job.setInputPath(new Path("/tmp/sequence.dat");
  job.setInputFormat(org.apache.hama.bsp.SequenceFileInputFormat.class);
  or,
  SequenceFileInputFormat.addInputPath(job, new Path("/tmp/sequence.dat"));
  or,
  SequenceFileInputFormat.addInputPaths(job, "/tmp/seq1.dat,/tmp/seq2.dat,/tmp/seq3.dat");
  
  job.setOutputKeyClass(Text.class);
  job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
  job.setOutputFormat(TextOutputFormat.class);
  FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("/tmp/result"));

其中setInputFormat和setOutputFormat是设置输入和输出文件的格式的，默认是文本格式的，这和Hadoop的setInputFormatClass、setOutputFormatClass作用一样。这样在bsp方法中就可以用BSPPeer类型的参数peer来读取输入文件（通常是在HDFS上）并向输出文件中写入了，例如：

public final void bsp(
      BSPPeer<LongWritable, Text, Text, LongWritable, Text> peer)
      throws IOException, InterruptedException, SyncException {
      
      // this method reads the next key value record from file
      KeyValuePair<LongWritable, Text> pair = peer.readNext();

      // the following lines do the same:
      LongWritable key = new LongWritable();
      Text value = new Text();
      peer.readNext(key, value);
      
      // write
      peer.write(value, key);
  }

需要重新打开输入文件重新读取，可以用peer.reopenInput()方法。

此外，在bsp中也可已随意访问合法的文件，不过这些文件IO就没法在配置BSP Job时指定，而只能硬编码了。

计算结点间通信

Hama为BSP提供的通信API如下：

这些都是bsp方法的参数peer的方法，像上面调用read、write方法一样调用即可。

同步

调用peer.sync()方法可以使当前节点进入同步状态，当所有的节点都进入同步状态后，同步完成，开始下一个超步或者结束Job。

[引用请注明出处：http://blog.csdn.net/bhq2010/article/details/8531243]