MapReduce简介
继上一节的HDFS，这一节来学习并行计算框架MapReduce。
作为Hadoop的又一核心概念，HDFS解决了数据的存储的问题，而MapReduce自然解决的是并行计算的问题。
目录：
- Hadoop的优势与概念
- Map和Reduce函数
- MapReduce体系结构：Client，JobTracker， TaskTracke，Task
- 工作流程
- shuffle过程详解：Map和Reduce端各自的shuffle过程
- 应用程序执行过程
- 统计词频例子
- 总结
首先，相对于在此之前诸如MPI之类的并行计算框架，MapReduce有什么优势呢？
在集群架构上，传统框架大抵采用的是共享式（共享内存/存储），容错性低，而MapReduce就不共享。
传统计算框架采用刀片服务器、高速网等设备，价格昂贵，而MapReduce只需要普通的PC机就可以了，便宜，扩展性又好。
在适用场合上，传统并行计算框架适用于实时的、细粒度计算和计算密集型。但是MapReduce更适合批处理、非实时，数据密集型的计算。
MapReduce将复杂的、运行于大规模集群上的并行计算过程高度地抽象到了两个函数：Map和Reduce。
程序运行在分布式系统上，完成海量数据的计算。
MapReduce采用分而治之策略，一个存储在分布式文件系统中的大规模数据集，会被切分为许多独立的分片，这些分片可以被多个Map任务并行处理。
MapReduce设计的一个理念就是”计算向数据靠拢“，而不是”数据向计算靠拢“。因为移动数据需要大量的网络传输开销。
MapReduce框架采用了Master/Slave架构，包括一个Master和若干个Slave。
Map和Reduce函数：
| 函数 | 输入 | 输出 | 说明 |
|---|---|---|---|
| Map | < K1,v1> 如：<行号，”abc”> |
List(< k2,v2>) 如：<”a”,1><”b”,1><”c”,1> |
对于每一个输入的键值对< k1,v1>都变成一批键值对 |
| Reduce | < k2,List(v2)> 如：< “a”, <1,1,1>> |
< k3, v3> 如：< “a”, 3> |
输入一个键值对，输出一批键值对 |
MapReduce的体系结构：
Client：用户编写的MapReduce程序通过Client提交到JobTracker端
JobTracker：负责资源控制和作业调度；负责监控所有TaskTracker与Job的健康状况，一旦出现失败，就把相应的任务转移到其他节点；JobTracker会跟踪任务的执行进度、资源使用量等信息，并把这些信息告诉任务调度器（TaskTracker），而调度器会在资源出现空闲的时候，选择合适的任务去使用这些资源。
TaskTracker：会周期地通过“心跳”将本节点上的资源使用情况和任务运行进度汇报给JobTracker，同时接收jobTracker发送过来的命令并执行相应的操作（如启动新任务、杀死任务等）
TaskTracker使用”slot”（槽）等量划分本节点上的资源量（CPU、内存等）。一个Task获取到一个Slot后才有机会运行。而Hadoop调度器的作用就是将各个TaskTracker上的空闲slot分配给Task使用。slot 分为MapSlot和ReduceSlot，分别提供给mapTask和reduceTask使用。
Task：分为MapTask和ReduceTask两种，均有TaskTracker启动。
工作流程：
不同的Map/Reduce任务之间不会进行通信。
HDFS以固定大小的block为基本的单位存储数据 ，而对于MapReduce来讲，其处理单位是split。split是一个逻辑概念，它只包含一些元数据信息，比如数据起始位置、数据长度、数据所在节点等。它的划分方法完全由用户自己决定。block与split是两个不同的东西，但是为了减少寻址开销，我们一般一个分片就是一个block大小（一个分片也可以是一个半block，但是如果两个块不在同一个机架上，那么我们就需要去寻找另一台机子），split的多少就决定了map任务的数目。而reduce任务的数目取决于集群中可用的reduce任务槽（slot），通常设置比reduce任务槽数目少一点点的reduce任务个数，预留系统资源处理可能发生的错误。
shuffle过程详解：
在Hadoop这样的集群环境中，大部分的Map和Reduce任务是执行在不同节点上的，shuffle的过程就需要完整地从MapTask端拉取数据到Reduce端。在跨节点拉取数据的时候，我们当然希望能尽可能地减少对带宽的不必要消耗，减少IO对任务的影响。
Map端的shuffle过程：
每个Map任务分配有一个缓存，默认是100MB，当Map任务的输出达到了溢写比例（一般为0.8）时，就会发生溢写操作：把缓存中数据写入磁盘。在写入的时候，会根据数据所在区分开（分区），再排序，如果用户有定义合并操作，还会进行合并。map任务全部结束之前会进入归并操作，归并成一个大文件，写入本地磁盘。举个例子来了解合并combine和归并merge的区别，两个键值对< “a”,1>< “a”,1>，进行合并操作，会得到< “a”, 2>，归并得到：< “a”, <1,1>>
reduce端的shuffle过程：
reduce任务通过RPC向JobTracker询问map任务是否已经完成，若完成，则领取数据，放入缓存，来自不同Map机器，先归并，多个溢写文件归并成一个或多个大文件，文件中的键值对是排序的，再合并，写入磁盘。当Map操作中的数据不多时，Map操作不需要溢写到磁盘，直接在缓存中归并，然后输出给Reduce。
整个应用程序的执行过程如上：对于一个用户程序，主节点将为各个节点分配Map或者reduce任务，map节点一般从HDFS中获取数据，将其切分为分片，各节点读取各自的分片 ，计算后放入缓存，缓存渐渐满了后进行溢写操作（shuffle），溢写到本地磁盘上，Reduce节点再去远程读取数据，(shuffle）执行完操作后输出文件。
举一个统计词频的例子：
我们将文件处理为< indexOfLine, text>的键值对，经过Map操作后，一个键值对变成了多个：< aWord, 1>
在shuffle阶段，会进行分区、排序操作，如果没有定义合并，同一个键的值就不会计算。
总结：
MapReduce将复杂的，运行于大规模集群上的并行计算过程高度抽象到了两个函数：Map和Reduce。
整个过程可以概括为：Map映射，Reduce归约。
具体过程为：从分布式文件系统中读入数据，执行Map任务输出中间结果，通过shuffle将中间结果分区排序整理后发送给Reduce任务，执行reduce任务后再将结果写入分布式文件系统。在这个过程中，Shuffle阶段非常关键。
但是我们也可以看到，两个子阶段严重地降低了Hadoop的性能：1、map阶段产生的结果要写入磁盘，虽然提高了系统的可靠性，但是增加了IO开销。2、shuffle阶段采用的是HTTP远程拷贝Map节点上的结果数据。