MIT6.824 Lab1

Lab 1. 完成Map和Reduce函数

lab1我一开始以为很难，实际做下来发现难度尚可，只要一点点做就没有问题。

这是本门课程的lab1，主要任务是：

熟悉go语言
阅读mapreduce论文下载地址
完成任务

首先贴两张别人总结的图

MapReduce

lab1程序执行流程

Task 1

首先完成doMap函数

  func doMap(

  jobName string, // 输入文件的名字

  mapTaskNumber int, // map任务的编号

  inFile string,

  nReduce int, // 将执行第n个reduce任务 ("R" in the paper)

  mapF func(file string, contents string) []KeyValue,//用户自定义的函数
  )

doMap完成读取一个输入文件，并使用一个用户定义的函数完成处理，之后分割结果输出为n个reduce的中间文件

读到这里也没有什么头绪，接着看doMap函数的提示

map任务产生的多个中间输出文件会存储在磁盘系统中，并且文件的名字显示了是由哪一个map任务产生，并且能够根据名字直到被哪个reduce任务读取。
提出一个来存储key/value对需要技巧。尤其是要考虑到key和value可能包含新航，引号和其他特殊符号
一个经常被用来产生序列化数据的字节流模型是JSON，reduce的输出结果是JSON。
你可以使用下列的代码使得输出的结构作为JSON字符串，响应的解码函数可以在common_reduce.go中找到

通过注释可以总结出doMap的任务如下

1)根据输入的inFile也即输入文件的名字和内容，调用mapF函数，可以输出keyValue对

2)对mapF函数的输出调用ihash哈希函数，也就是分类然后再根据nreduce（reduce任务的数量）做一个取余，就可以把结果分为nreduce份

3)对每一份结果做JSON序列化`

接着完成doReduce()
doReduce完成reduce单元的任务，它读取中间的key/value对的值，并根据key的值进行排序，并对每个key调用用户自定义的reduceF函数，最终把结果写道磁盘上

func doReduce(

    jobName string, // 任务的名字

    reduceTaskNumber int, // reduce任务的编号

    nMap int, // 完成任务的map任务的编号 ("M" in the paper)

    reduceF func(key string, values []string) string,//用户自定义

)

过程如下

1)根据reduceName函数找到中间文件的名字，通过Decode()解析json数据

2)最后把数据写入merge文件中，文件名由mergeName(jobName,reduceaskNumber)得出。

Task 2

完成第一部分中用到过的mapF和reduceF函数

完成一个统计词频的简单功能

mapF的作用是根据传入的文件名和文件内容，把文件内容分割成key/value对返回

可以用FieldsFunc（）函数做分割，

reduceF的作用是把传入的value的字符串切片转换为int相加，再转换为string返回，其实就是起了一个统计单词频率的作用

这一部分很简单，不再赘述

Task 3

根据注释，我们直到这一部分是完成schedule()函数，完成map和reduce任务的分发。

在教程中也说明了为了完成任务，需要阅读master.go worker.go common_rpc.go等文件，另外我发现也要阅读测试文件test_test.go才能够梳理清楚任务执行的流程，方便函数的编写

在编程过程中需要对go有一个进一步的理解，主要使用到了通道和协程

同时教程里面建议了用重定向把任务的日志打印到一个文件中方便debug

在输入命令后通过test_test.go可以总结出任务执行的流程如下：

创建输入的文本文件
新建一个master，根据我们要完成的schedule()分配map和reduce任务，在schedule中要注册，然后等待执行任务的单元可以执行任务
新建二个worker，可以理解为两个执行任务的单元，在接下来的map和reduce过程中是不断的把任务分配给这两个计算单元，同时完成了单元的注册功能，代表master可以进行任务的分配。接着会跟schedule不断进行交互，完成任务

Task 4

进行任务中错误过程的处理，也就是如果某个任务没有执行出现了错误，这个时候应该怎么办，解决办法很简单，就是在schedule中加入一个for循环，如果没有执行成功，则再次进行任务的执行

Task 5

这个任务是一个可选任务，主要是针对mapF和reduceF处理函数进行更改。在实际应用场景中，对单词出现的频率进行统计并不常见，一个常见的应用时倒排索引，这个任务就是完成倒排索引，关于倒排索引的细节请自行学习。实际上在这个任务中并不是完成一个完成的倒排索引功能，因此只要对task2中完成的函数的编写做细微的改动即可完成这个任务。