Hapoop原理及MapReduce原理分析

Hapoop原理

　　Hadoop是一个开源的可运行于大规模集群上的分布式并行编程框架，其最核心的设计包括：MapReduce和HDFS。基于 Hadoop,你可以轻松地编写可处理海量数据的分布式并行程序，并将其运行于由成百上千个结点组成的大规模计算机集群上。

基于MapReduce计算模型编写分布式并行程序相对简单，程序员的主要工作就是设计实现Map和Reduce类，其它的并行编程中的种种复杂问题，如分布式存储，工作调度，负载平衡，容错处理，网络通信等，均由 MapReduce框架和HDFS文件系统负责处理，程序员完全不用操心。换句话说程序员只需要关心自己的业务逻辑即可，不必关心底层的通信机制等问题，即可编写出复杂高效的并行程序。如果说分布式并行编程的难度足以让普通程序员望而生畏的话，开源的 Hadoop的出现极大的降低了它的门槛。

Mapreduce原理    

　　MapReduce框架的核心步骤主要分两部分：Map和Reduce。当你向MapReduce框架提交一个计算作业时，它会首先把计算作业拆分成若干个Map任务，然后分配到不同的节点上去执行，每一个Map任务处理输入数据中的一部分，当Map任务完成后，它会生成一些中间文件，这些中间文件将会作为Reduce任务的输入数据。Reduce对数据做进一步处理之后，输出最终结果。
　　MapReduce是Hadoop的核心技术之一，为分布式计算的程序设计提供了良好的编程接口，并且屏蔽了底层通信原理，使得程序员只需关心业务逻辑本事，就可轻易的编写出基于集群的分布式并行程序。从它名字上来看，大致可以看出个两个动词Map和Reduce，“Map（展开）”就是将一个任务分解成为多个子任务并行的执行，“Reduce”就是将分解后多任务处理的结果汇总起来，得出最后的分析结果并输出。
 适合用 MapReduce来处理的数据集(或任务)有一个基本要求：待处理的数据集可以分解成许多小的数据集，而且每一个小数据集都可以完全并行地进行处理。 

Map-Reduce的处理过程主要涉及以下四个部分：       

Client进程：用于提交Map-reduce任务job；      

JobTracker进程：其为一个Java进程，其main class为JobTracker；      

TaskTracker进程：其为一个Java进程，其main class为TaskTracker；      

HDFS：Hadoop分布式文件系统，用于在各个进程间共享Job相关的文件；

　　其中JobTracker进程作为主控，用于调度和管理其它的TaskTracker进程, JobTracker可以运行于集群中任一台计算机上，通常情况下配置JobTracker进程运行在NameNode节点之上。TaskTracker负责执行JobTracker进程分配给的任务，其必须运行于 DataNode 上，即 DataNode 既是数据存储结点，也是计算结点。 JobTracker将Map任务和Reduce任务分发给空闲的TaskTracker,让这些任务并行运行，并负责监控任务的运行情况。如果某一个 TaskTracker出故障了，JobTracker会将其负责的任务转交给另一个空闲的TaskTracker重新运行。

HDFS存储的机制

每个磁盘都有默认的数据块大小,这是磁盘进行读写的基本单位.构建于单个磁盘之上的文件系统通过磁盘块来管理该文件系统中的块.该文件系统中的块一般为磁盘块的整数倍.磁盘块一般为512字节.HDFS也有块的概念,默认为64MB(一个map处理的数据大小).HDFS上的文件也被划分为块大小的多个分块,与其他文件系统不同的是,HDFS中小于一个块大小的文件不会占据整个块的空间.