MapReduce原理
转自：http://blog.csdn.net/lifuxiangcaohui/article/details/39698273
Hadoop简介
Hadoop就是一个实现了Google云计算系统的开源系统，包括并行计算模型Map/Reduce，分布式文件系统HDFS，以及分布式数据库Hbase，同时Hadoop的相关项目也很丰富，包括ZooKeeper，Pig，Chukwa，Hive，Hbase，Mahout，flume等.
这里详细分解这里面的概念让大家通过这篇文章了解到底是什么hadoop：
1.什么是Map/Reduce，看下面的各种解释：
(1)MapReduce是hadoop的核心组件之一，hadoop要分布式包括两部分，一是分布式文件系统hdfs,一部是分布式计算框，就是mapreduce,缺一不可，也就是说，可以通过mapreduce很容易在hadoop平台上进行分布式的计算编程。
(2)Mapreduce是一种编程模型，是一种编程方法，抽象理论。
(3)下面是一个关于一个程序员是如何个妻子讲解什么是MapReduce？文章很长请耐心的看。
我问妻子：“你真的想要弄懂什么是MapReduce？” 她很坚定的回答说“是的”。 因此我问道：
我： 你是如何准备洋葱辣椒酱的？（以下并非准确食谱，请勿在家尝试）
妻子： 我会取一个洋葱，把它切碎，然后拌入盐和水，最后放进混合研磨机里研磨。这样就能得到洋葱辣椒酱了。
妻子： 但这和MapReduce有什么关系？
我： 你等一下。让我来编一个完整的情节，这样你肯定可以在15分钟内弄懂MapReduce.
妻子： 好吧。
我：现在，假设你想用薄荷、洋葱、番茄、辣椒、大蒜弄一瓶混合辣椒酱。你会怎么做呢？
妻子： 我会取薄荷叶一撮，洋葱一个，番茄一个，辣椒一根，大蒜一根，切碎后加入适量的盐和水，再放入混合研磨机里研磨，这样你就可以得到一瓶混合辣椒酱了。
我： 没错，让我们把MapReduce的概念应用到食谱上。Map和Reduce其实是两种操作，我来给你详细讲解下。
Map（映射）: 把洋葱、番茄、辣椒和大蒜切碎，是各自作用在这些物体上的一个Map操作。所以你给Map一个洋葱，Map就会把洋葱切碎。 同样的，你把辣椒，大蒜和番茄一一地拿给Map，你也会得到各种碎块。 所以，当你在切像洋葱这样的蔬菜时，你执行就是一个Map操作。 Map操作适用于每一种蔬菜，它会相应地生产出一种或多种碎块，在我们的例子中生产的是蔬菜块。在Map操作中可能会出现有个洋葱坏掉了的情况，你只要把坏洋葱丢了就行了。所以，如果出现坏洋葱了，Map操作就会过滤掉坏洋葱而不会生产出任何的坏洋葱块。
Reduce（化简）:在这一阶段，你将各种蔬菜碎都放入研磨机里进行研磨，你就可以得到一瓶辣椒酱了。这意味要制成一瓶辣椒酱，你得研磨所有的原料。因此，研磨机通常将map操作的蔬菜碎聚集在了一起。
妻子： 所以，这就是MapReduce?
我： 你可以说是，也可以说不是。 其实这只是MapReduce的一部分，MapReduce的强大在于分布式计算。
妻子： 分布式计算？ 那是什么？请给我解释下吧。
我： 没问题。
我： 假设你参加了一个辣椒酱比赛并且你的食谱赢得了最佳辣椒酱奖。得奖之后，辣椒酱食谱大受欢迎，于是你想要开始出售自制品牌的辣椒酱。假设你每天需要生产10000瓶辣椒酱，你会怎么办呢？
妻子： 我会找一个能为我大量提供原料的供应商。
我：是的..就是那样的。那你能否独自完成制作呢？也就是说，独自将原料都切碎？ 仅仅一部研磨机又是否能满足需要？而且现在，我们还需要供应不同种类的辣椒酱，像洋葱辣椒酱、青椒辣椒酱、番茄辣椒酱等等。
妻子： 当然不能了，我会雇佣更多的工人来切蔬菜。我还需要更多的研磨机，这样我就可以更快地生产辣椒酱了。
我：没错，所以现在你就不得不分配工作了，你将需要几个人一起切蔬菜。每个人都要处理满满一袋的蔬菜，而每一个人都相当于在执行一个简单的Map操作。每一个人都将不断的从袋子里拿出蔬菜来，并且每次只对一种蔬菜进行处理，也就是将它们切碎，直到袋子空了为止。
这样，当所有的工人都切完以后，工作台（每个人工作的地方）上就有了洋葱块、番茄块、和蒜蓉等等。
妻子：但是我怎么会制造出不同种类的番茄酱呢？
我：现在你会看到MapReduce遗漏的阶段—搅拌阶段。MapReduce将所有输出的蔬菜碎都搅拌在了一起，这些蔬菜碎都是在以key为基础的 map操作下产生的。搅拌将自动完成，你可以假设key是一种原料的名字，就像洋葱一样。 所以全部的洋葱keys都会搅拌在一起，并转移到研磨洋葱的研磨器里。这样，你就能得到洋葱辣椒酱了。同样地，所有的番茄也会被转移到标记着番茄的研磨器里，并制造出番茄辣椒酱。
（4）上面都是从理论上来说明什么是MapReduce，那么咱们在MapReduce产生的过程和代码的角度来理解这个问题。
如果想统计下过去10年计算机论文出现最多的几个单词，看看大家都在研究些什么，那收集好论文后，该怎么办呢？
方法一：
我可以写一个小程序，把所有论文按顺序遍历一遍，统计每一个遇到的单词的出现次数，最后就可以知道哪几个单词最热门了。 这种方法在数据集比较小时，是非常有效的，而且实现最简单，用来解决这个问题很合适。
方法二：
写一个多线程程序，并发遍历论文。
这个问题理论上是可以高度并发的，因为统计一个文件时不会影响统计另一个文件。当我们的机器是多核或者多处理器，方法二肯定比方法一高效。但是写一个多线程程序要比方法一困难多了，我们必须自己同步共享数据，比如要防止两个线程重复统计文件。
方法三：
把作业交给多个计算机去完成。
我们可以使用方法一的程序，部署到N台机器上去，然后把论文集分成N份，一台机器跑一个作业。这个方法跑得足够快，但是部署起来很麻烦，我们要人工把程序copy到别的机器，要人工把论文集分开，最痛苦的是还要把N个运行结果进行整合（当然我们也可以再写一个程序）。
方法四：
让MapReduce来帮帮我们吧！
MapReduce本质上就是方法三，但是如何拆分文件集，如何copy程序，如何整合结果这些都是框架定义好的。我们只要定义好这个任务（用户程序），其它都交给MapReduce。
map函数和reduce函数
map函数和reduce函数是交给用户实现的，这两个函数定义了任务本身。
map函数：接受一个键值对（key-value pair），产生一组中间键值对。MapReduce框架会将map函数产生的中间键值对里键相同的值传递给一个reduce函数。
reduce函数：接受一个键，以及相关的一组值，将这组值进行合并产生一组规模更小的值（通常只有一个或零个值）。
统计词频的MapReduce函数的核心代码非常简短，主要就是实现这两个函数。
map(String key, String value):
// key: document name
// value: document contents
for each word w in value:
EmitIntermediate(w, "1");
reduce(String key, Iterator values):
// key: a word
// values: a list of counts
int result = 0;
for each v in values:
result += ParseInt(v);
Emit(AsString(result));
在统计词频的例子里，map函数接受的键是文件名，值是文件的内容，map逐个遍历单词，每遇到一个单词w，就产生一个中间键值对
工作原理
上图是论文里给出的流程图。一切都是从最上方的user program开始的，user program链接了MapReduce库，实现了最基本的Map函数和Reduce函数。图中执行的顺序都用数字标记了。
1.MapReduce库先把user program的输入文件划分为M份（M为用户定义），每一份通常有16MB到64MB，如图左方所示分成了split0~4；然后使用fork将用户进程拷贝到集群内其它机器上。
2.user program的副本中有一个称为master，其余称为worker，master是负责调度的，为空闲worker分配作业（Map作业或者Reduce作业），worker的数量也是可以由用户指定的。
3.被分配了Map作业的worker，开始读取对应分片的输入数据，Map作业数量是由M决定的，和split一一对应；Map作业从输入数据中抽取出键值对，每一个键值对都作为参数传递给map函数，map函数产生的中间键值对被缓存在内存中。
4.缓存的中间键值对会被定期写入本地磁盘，而且被分为R个区，R的大小是由用户定义的，将来每个区会对应一个Reduce作业；这些中间键值对的位置会被通报给master，master负责将信息转发给Reduce worker。
5.master通知分配了Reduce作业的worker它负责的分区在什么位置（肯定不止一个地方，每个Map作业产生的中间键值对都可能映射到所有R个不同分区），当Reduce worker把所有它负责的中间键值对都读过来后，先对它们进行排序，使得相同键的键值对聚集在一起。因为不同的键可能会映射到同一个分区也就是同一个Reduce作业（谁让分区少呢），所以排序是必须的。
6.reduce worker遍历排序后的中间键值对，对于每个唯一的键，都将键与关联的值传递给reduce函数，reduce函数产生的输出会添加到这个分区的输出文件中。
6.当所有的Map和Reduce作业都完成了，master唤醒正版的user program，MapReduce函数调用返回user program的代码。
所有执行完毕后，MapReduce输出放在了R个分区的输出文件中（分别对应一个Reduce作业）。用户通常并不需要合并这R个文件，而是将其作为输入交给另一个MapReduce程序处理。整个过程中，输入数据是来自底层分布式文件系统（GFS）的，中间数据是放在本地文件系统的，最终输出数据是写入底层分布式文件系统（GFS）的。而且我们要注意Map/Reduce作业和map/reduce函数的区别：Map作业处理一个输入数据的分片，可能需要调用多次map函数来处理每个输入键值对；Reduce作业处理一个分区的中间键值对，期间要对每个不同的键调用一次reduce函数，Reduce作业最终也对应一个输出文件。
总结：
通过以上你是否了解什么是MapReduce了那，什么是key,怎么过滤有效数据，怎么得到自己想要的数据。
MapReduce是一种编程思想，可以使用java来实现，C++来实现。Map的作用是过滤一些原始数据，Reduce则是处理这些数据，得到我们想要的结果，比如你想造出番茄辣椒酱。也就是我们使用hadoop，比方来进行日志处理之后，得到我们想要的关心的数据
Shuffle的正常意思是洗牌或弄乱，可能大家更熟悉的是Java API里的Collections.shuffle(List)方法，它会随机地打乱参数list里的元素顺序。如果你不知道MapReduce里Shuffle是什么，那么请看这张图： 
这张是官方对Shuffle过程的描述。但我可以肯定的是，单从这张图你基本不可能明白Shuffle的过程，因为它与事实相差挺多，细节也是错乱的。后面我会具体描述Shuffle的事实情况，所以这里你只要清楚Shuffle的大致范围就成－怎样把map task的输出结果有效地传送到reduce端。也可以这样理解， Shuffle描述着数据从map task输出到reduce task输入的这段过程。
在Hadoop这样的集群环境中，大部分map task与reduce task的执行是在不同的节点上。当然很多情况下Reduce执行时需要跨节点去拉取其它节点上的map task结果。如果集群正在运行的job有很多，那么task的正常执行对集群内部的网络资源消耗会很严重。这种网络消耗是正常的，我们不能限制，能做的就是最大化地减少不必要的消耗。还有在节点内，相比于内存，磁盘IO对job完成时间的影响也是可观的。从最基本的要求来说，我们对Shuffle过程的期望可以有：
- 完整地从map task端拉取数据到reduce 端。
- 在跨节点拉取数据时，尽可能地减少对带宽的不必要消耗。
- 减少磁盘IO对task执行的影响。
OK，看到这里时，大家可以先停下来想想，如果是自己来设计这段Shuffle过程，那么你的设计目标是什么。我想能优化的地方主要在于减少拉取数据的量及尽量使用内存而不是磁盘。
我的分析是基于Hadoop0.21.0的源码，如果与你所认识的Shuffle过程有差别，不吝指出。我会以WordCount为例，并假设它有8个map task和3个reduce task。从上图看出，Shuffle过程横跨map与reduce两端，所以下面我也会分两部分来展开。
先看看map端的情况，如下图：
上图可能是某个map task的运行情况。拿它与官方图的左半边比较，会发现很多不一致。官方图没有清楚地说明partition， sort与combiner到底作用在哪个阶段。我画了这张图，希望让大家清晰地了解从map数据输入到map端所有数据准备好的全过程。
整个流程我分了四步。简单些可以这样说，每个map task都有一个内存缓冲区，存储着map的输出结果，当缓冲区快满的时候需要将缓冲区的数据以一个临时文件的方式存放到磁盘，当整个map task结束后再对磁盘中这个map task产生的所有临时文件做合并，生成最终的正式输出文件，然后等待reduce task来拉数据。
当然这里的每一步都可能包含着多个步骤与细节，下面我对细节来一一说明：
1. 在map task执行时，它的输入数据来源于HDFS的block，当然在MapReduce概念中，map task只读取split。Split与block的对应关系可能是多对一，默认是一对一。在WordCount例子里，假设map的输入数据都是像“aaa”这样的字符串。
2. 在经过mapper的运行后，我们得知mapper的输出是这样一个key/value对： key是“aaa”， value是数值1。因为当前map端只做加1的操作，在reduce task里才去合并结果集。前面我们知道这个job有3个reduce task，到底当前的“aaa”应该交由哪个reduce去做呢，是需要现在决定的。
MapReduce提供Partitioner接口，它的作用就是根据key或value及reduce的数量来决定当前的这对输出数据最终应该交由哪个reduce task处理。默认对key hash后再以reduce task数量取模。默认的取模方式只是为了平均reduce的处理能力，如果用户自己对Partitioner有需求，可以订制并设置到job上。
在我们的例子中，“aaa”经过Partitioner后返回0，也就是这对值应当交由第一个reducer来处理。接下来，需要将数据写入内存缓冲区中，缓冲区的作用是批量收集map结果，减少磁盘IO的影响。我们的key/value对以及Partition的结果都会被写入缓冲区。当然写入之前，key与value值都会被序列化成字节数组。
整个内存缓冲区就是一个字节数组，它的字节索引及key/value存储结构我没有研究过。如果有朋友对它有研究，那么请大致描述下它的细节吧。
3. 这个内存缓冲区是有大小限制的，默认是100MB。当map task的输出结果很多时，就可能会撑爆内存，所以需要在一定条件下将缓冲区中的数据临时写入磁盘，然后重新利用这块缓冲区。这个从内存往磁盘写数据的过程被称为Spill，中文可译为溢写，字面意思很直观。这个溢写是由单独线程来完成，不影响往缓冲区写map结果的线程。溢写线程启动时不应该阻止map的结果输出，所以整个缓冲区有个溢写的比例spill.percent。这个比例默认是0.8，也就是当缓冲区的数据已经达到阈值（buffer size * spill percent = 100MB * 0.8 = 80MB），溢写线程启动，锁定这80MB的内存，执行溢写过程。Map task的输出结果还可以往剩下的20MB内存中写，互不影响。
当溢写线程启动后，需要对这80MB空间内的key做排序(Sort)。排序是MapReduce模型默认的行为，这里的排序也是对序列化的字节做的排序。
在这里我们可以想想，因为map task的输出是需要发送到不同的reduce端去，而内存缓冲区没有对将发送到相同reduce端的数据做合并，那么这种合并应该是体现是磁盘文件中的。从官方图上也可以看到写到磁盘中的溢写文件是对不同的reduce端的数值做过合并。所以溢写过程一个很重要的细节在于，如果有很多个key/value对需要发送到某个reduce端去，那么需要将这些key/value值拼接到一块，减少与partition相关的索引记录。
在针对每个reduce端而合并数据时，有些数据可能像这样：“aaa”/1， “aaa”/1。对于WordCount例子，就是简单地统计单词出现的次数，如果在同一个map task的结果中有很多个像“aaa”一样出现多次的key，我们就应该把它们的值合并到一块，这个过程叫reduce也叫combine。但MapReduce的术语中，reduce只指reduce端执行从多个map task取数据做计算的过程。除reduce外，非正式地合并数据只能算做combine了。其实大家知道的，MapReduce中将Combiner等同于Reducer。
如果client设置过Combiner，那么现在就是使用Combiner的时候了。将有相同key的key/value对的value加起来，减少溢写到磁盘的数据量。Combiner会优化MapReduce的中间结果，所以它在整个模型中会多次使用。那哪些场景才能使用Combiner呢？从这里分析，Combiner的输出是Reducer的输入，Combiner绝不能改变最终的计算结果。所以从我的想法来看，Combiner只应该用于那种Reduce的输入key/value与输出key/value类型完全一致，且不影响最终结果的场景。比如累加，最大值等。Combiner的使用一定得慎重，如果用好，它对job执行效率有帮助，反之会影响reduce的最终结果。
4. 每次溢写会在磁盘上生成一个溢写文件，如果map的输出结果真的很大，有多次这样的溢写发生，磁盘上相应的就会有多个溢写文件存在。当map task真正完成时，内存缓冲区中的数据也全部溢写到磁盘中形成一个溢写文件。最终磁盘中会至少有一个这样的溢写文件存在(如果map的输出结果很少，当map执行完成时，只会产生一个溢写文件)，因为最终的文件只有一个，所以需要将这些溢写文件归并到一起，这个过程就叫做Merge。Merge是怎样的？如前面的例子，“aaa”从某个map task读取过来时值是5，从另外一个map 读取时值是8，因为它们有相同的key，所以得merge成group。什么是group。对于“aaa”就是像这样的：{“aaa”, [5, 8, 2, …]}，数组中的值就是从不同溢写文件中读取出来的，然后再把这些值加起来。请注意，因为merge是将多个溢写文件合并到一个文件，所以可能也有相同的key存在，在这个过程中如果client设置过Combiner，也会使用Combiner来合并相同的key。
至此，map端的所有工作都已结束，最终生成的这个文件也存放在TaskTracker够得着的某个本地目录内。每个reduce task不断地通过RPC从JobTracker那里获取map task是否完成的信息，如果reduce task得到通知，获知某台TaskTracker上的map task执行完成，Shuffle的后半段过程开始启动。
简单地说，reduce task在执行之前的工作就是不断地拉取当前job里每个map task的最终结果，然后对从不同地方拉取过来的数据不断地做merge，也最终形成一个文件作为reduce task的输入文件。见下图：
如map 端的细节图，Shuffle在reduce端的过程也能用图上标明的三点来概括。当前reduce copy数据的前提是它要从JobTracker获得有哪些map task已执行结束，这段过程不表，有兴趣的朋友可以关注下。Reducer真正运行之前，所有的时间都是在拉取数据，做merge，且不断重复地在做。如前面的方式一样，下面我也分段地描述reduce 端的Shuffle细节：
1. Copy过程，简单地拉取数据。Reduce进程启动一些数据copy线程(Fetcher)，通过HTTP方式请求map task所在的TaskTracker获取map task的输出文件。因为map task早已结束，这些文件就归TaskTracker管理在本地磁盘中。
2. Merge阶段。这里的merge如map端的merge动作，只是数组中存放的是不同map端copy来的数值。Copy过来的数据会先放入内存缓冲区中，这里的缓冲区大小要比map端的更为灵活，它基于JVM的heap size设置，因为Shuffle阶段Reducer不运行，所以应该把绝大部分的内存都给Shuffle用。这里需要强调的是，merge有三种形式：1)内存到内存 2)内存到磁盘 3)磁盘到磁盘。默认情况下第一种形式不启用，让人比较困惑，是吧。当内存中的数据量到达一定阈值，就启动内存到磁盘的merge。与map 端类似，这也是溢写的过程，这个过程中如果你设置有Combiner，也是会启用的，然后在磁盘中生成了众多的溢写文件。第二种merge方式一直在运行，直到没有map端的数据时才结束，然后启动第三种磁盘到磁盘的merge方式生成最终的那个文件。
3. Reducer的输入文件。不断地merge后，最后会生成一个“最终文件”。为什么加引号？因为这个文件可能存在于磁盘上，也可能存在于内存中。对我们来说，当然希望它存放于内存中，直接作为Reducer的输入，但默认情况下，这个文件是存放于磁盘中的。当Reducer的输入文件已定，整个Shuffle才最终结束。然后就是Reducer执行，把结果放到HDFS上。