MapReduce为google分布式三驾马车之一。分别为《The Google File System》、《MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters》、《Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data》。三遍论文奠定了分布式存储和计算的基础。本篇文章来说说mapreduce.
一、MapReduce介绍
mapreduce将复杂的、在大规模集群的并行运算抽象到两个函数:Map和Reduce。核心思想是"分而治之"。由传输<key,value>类型的键值对到Map,map则对这些数据根据map函数做相应的处理,输出为<key,List<value>>的键值对,再到reduce中对value做最后的统计。这样说有点抽象。我在另一篇文章中看见一个很形象的例子:
我们的目的是做辣椒酱,但是有很多种类比如:洋葱辣椒酱、番茄辣椒酱、青椒辣椒酱等,在输入到map的过程就是将大量的原粮(包含洋葱、番茄、青椒等的混合)放入map中,而map会根据这些品种,分类、并且将其分割完成。那么此时的输出就是<洋葱,List<洋葱瓣>>、<番茄、List<番茄块>>等,此时再作为reduce的输入,reduce则负责最终的搅拌过程,最终输出为各种辣椒酱。这个例子就很形象。
1.Map和Reduce函数表
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| 函数 | 输入 | 输出 | 说明 |
| Map | <k1,v1>: <1,hello world> <2,hello Jack> | List(<k2,v2>): <hello,1> <world,1> <hello,1> <Jack,1> | 1.将输入的数据进一步解析成<key,value>对,输入Map函数中进行处理 2.经过map函数输出为一批键值对。此时为中间结果 |
| Reduece | <k2,List<v2>> <hello,{1,1}> <world,1> <Jack,1> | <k3,v3> <hello,2> <world,1> <Jack,1> | reduce得到map输出的中间结果,合并计算到最后的结果 |
在这个表中是以单词划分为例,可能会疑惑为什么map的输出为LIst的键值对,而reduce的输入却是<k2,List>,这就涉及到MapReduece的管理系统,别急继续往下看。
二、MapReduce体系结构
1.client
用户编写的MapReduce程序通过Client提交到JobTracker端,用户可以通过Client提供的接口查看作业运行状态
2.JobTracker(也就是Master)
JobTracker负责资源监控和作业调度JobTrack监控所有的TaskTracker与Job的健康情况,通过心跳机制来检测,一旦发生问题则重新将map中处理的任务重新去完成,因为map完成的任务会存放在他本地的磁盘中,无法得到。那么Master会重新安排其他的Map去做。而reduce失败之后,完成的任务不会再重新进行,它会存放在HDFS中。JobTracker会跟踪任务的执行进度、资源使用量等问题,并将这些信息告诉任务调度器(TaskScheduler),TaskScheduler就会调度任务。
3.TaskTracker
TaskTracker会周期性地通过"心跳"将本地节点上的情况告诉给JobTracker,同时执行相应的操作。TaskTracker使用"slot"等量划分本节点上资源量(CPU、内存等)。一个Task获取到slot后才有机会运行,而Hadoop调度器的作用就是将各个TaskTracker上空闲的slot分配给Task使用。slot分为Map slot和Reduce slot 两种分别提供给MapTask和Reduce Task使用。
4.Task
Task分为Map Task 和 Reduce Task两种,均由TaskTracker启动
5.TaskScheduler则负责任务的分发以及错误发生后未完成的task的重新分发。
2.1MapReduce各个执行阶段
其中Shuffile则负责将将map的输出,经过分区、排序、合并过程输出一个分区有序的文件。比如每个URL为key的键值对,将他们的value合并起来组成一个,统一由某个reduce来进行处理,并且也是有序的。这就解决了前面所说的问题。
MapReduce应用程序执行过程:
这里参考大佬的博客:MapReduce基本原理及应用 - 黎先生 - 博客园 (cnblogs.com)
同时最好可以读一遍原论文,它不管是整个框架,还是容错的考虑都是有提到的,可以更加深入的了解整个MapReduce:rfeet.qrk (mit.edu)