【大数据技术原理】MapReduce详解

本文主要针对MapReduce1.0相关概念进行介绍，主要参考厦大林子雨教授的mooc，结合自己理解总结成文。

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简介

MapReduce是一种分布式并行编程框架，支持横向扩展的数据处理能力。

Hadoop MapReduce是分布式应用程序Hadoop的核心数据处理组件，是google提出的MapReduce的开源实现。

背景

数据处理能力的增长方式有二：

1. 纵向扩展，即提高内存、性能，单核->双核->多核；
2. 横向扩展，使用分布式并行编程，借助一个集群通过多台机器同时并行处理大规模数据。

运算能力方面，由于制作工艺受限，单位面积上的晶体管数量具有上限，过度集成会导致热效应、磁场效应影响增大，所以CPU性能增长摩尔定律从05年开始逐渐失效。

但是在数据方面，数据量却依然保持着每两年翻一番的速度高速增长。

这种数据量和处理能力的不均衡发展使得运算的纵向扩展（提高内存、性能）受到限制，横向扩展的方法变得重要起来。

比较

MapReduce出现之前，就已经有了很多经典的并行编程框架，如MPI(消息传递接口)、OpenCL(为异构平台编写程序的框架)、CUDA(Compute Unified Device Architecture，统一计算架构)。

传统并行编程框架与MapReduce区别：

• 集群架构
  • 前者采用性能计算模型HPC，共享式架构（内存、存储），底层采用统一的存储区域网络SAN
  • 后者采用典型的非共享式架构
• 容错性
  • 前者任何硬件故障都容易导致集群不可工作
  • 后者分布式任何节点出问题都不会影响其他节点正常运行，且有冗余和容错机制
• 硬件
  • 前者：昂贵，刀片服务器+高速网络+存储区域网络SAN
  • 后者：廉价PC机做计存节点
• 扩展性
  • 前者共享式集群架构，扩展性差
  • 后者整个集群可以任意增减相关计算节点，扩展性好
• 编程学习难度
  • 前者难度高，和多线程编程逻辑累死，需借助互斥量信号锁等机制，要实现不同任务间同步
  • 后者难度低，自动分布式部署，核心是编程设计Map和Reduce函数
• 实用场景
  • 前者：计算密集型应用，实时细粒度计算
  • 后者：数据密集型应用，非实时批处理

模型

模型策略

MapReduce采用分而治之的方法，将庞大的数据集切分成非常多独立的小分片，分别启动map任务，在多个机器上处理

模型理念

计算向数据靠拢，而不是数据向计算靠拢

模型架构

Master/slave架构

• 一个master架构
  • 作业跟踪器JobTracker：负责作业调度和处理、失败和恢复
• 若干个slave服务器
  • 具体任务执行组件TaskTracker：负责接收JobTracker的作业处理指令，完成任务处理

Map和Reduce函数

• Map函数
  • 输入，输出List()，其中是计算中间结果
  • 例：<行号,‘a b c’> <‘a’,1><‘b’,1><‘b’,1>
• Reduce函数
  • 输入，输出，其中List(v2)是同一批属于同个k2的值列表
  • 例：<‘a’,(1,1,1)> <‘a’,3>
    

体系结构

组件介绍：

• Client
  • 提交用户应用程序，交到JobTracker
  • 查看提交作业运行状态
• 作业跟踪器JobTracker
  • 资源监控&作业调度
  • 监控TaskTracker和Job的健康状况
  • 探测到失败任务转移
• 任务调度器TaskTracker
  • 执行JobTracker传过来的任务运行指令
  • 资源使用情况&任务运行进度通过HeartBeat传给JobTracker
• 资源单位slot
  • map slot & reduce slot

工作流程

过程拆解

概览

1. Map任务从HDFS读取数据进行分片处理
2. 将分片的内容通过map函数解析成kv对缓存在内存中
3. 缓存满后会发生溢写，通过分区、排序、可能有的合并操作，将结果归并写入磁盘
4. Shuffle：Reduce任务将属于自己处理对象的分区文件内容取走
5. Reduce任务先将来自同一分区逻辑多个磁盘文件进行归并
6. 通过reduce函数将kv对列表进行处理，输出写入HDFS

注：文件合并是可能会有的combine函数，用于减少map端文件大小，例如计数会将和合并成

shuffle

shuffle的目的是按照partition、key对中间结果进行排序合并,输出给reduce线程
目标：

• 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

Map shuffle:

Reduce端Shuffle:

注意点

1. 一般分片大小一般等于block大小，来最大化性能
   
2. 最优Reduce任务数量取决于集群可用reduce slot数量，但通常设置小一些以防错误

应用程序执行流程

实例：wordCount