MapReduce的工作原理

一、MapReduce模型框架

MapReduce是一个用于大规模数据处理的分布式计算模型，最初由Google工程师设计并实现的，Google已经将完整的MapReduce论文公开发布了。其中的定义是，MapReduce是一个编程模型，是一个用于处理和生成大规模数据集的相关的实现。用户定义一个map函数来处理一个Key-Value对以生成一批中间的Key-Value对，再定义一个reduce函数将所有这些中间的有相同Key的Value合并起来。很多现实世界中的任务都可用这个模型来表达。

1、MapReduce模型

源数据中间数据结果数据

MapReduce模型如上图所示，Hadoop MapReduce模型主要有Mapper和Reducer两个抽象类。Mapper端主要负责对数据的分析处理，最终转化为Key-Value的数据结构；Reducer端主要是获取Mapper出来的结果，对结果进行统计。

2、MapReduce框架

整个过程如上图所示，包含4个独立的实体，如下所示：

client：提交MapReduce作业，比如，写的MR程序，还有CLI执行的命令等。
jobtracker：协调作业的运行，就是一个管理者。
tasktracker：运行作业划分后的任务，就是一个执行者。
hdfs：用来在集群间共享存储的一种抽象的文件系统。

说明：

其实，还有namenode就是一个元数据仓库，就像windows中的注册表一样。secondarynamenode可以看成namenode的备份。datanode可以看成是用来存储作业划分后的任务。在DRCP中，master是namenode，secondarynamenode，jobtracker，其它的3台slaver都是tasktracker，datanode，且tasktracker都需要运行在HDFS的datanode上面。

MapReduce框架中组成部分及它们之间的关系，如下所示：

Mapper和Reducer

运行在Hadoop上的MapReduce应用程序最基本的组成部分包括：一是Mapper抽象类，一是Reducer抽象类，一是创建JobConf的执行程序。

JobTracker

JobTracker是一个master服务，软件启动之后JobTracker接收Job，负责调度Job的每一个子任务Task运行于TaskTracker上，并且监控它们的运行，如果发现有失败的Task就重新运行它，一般情况下应该把JobTracker部署在单独的机器上。

TaskTracker

TaskTracker是运行在多个节点上的slaver服务。TaskTracker主动与JobTracker通信(与DataNode和NameNode相似，通过心跳来实现)接收作业，并负责直接执行每一个任务。

JobClient

每一个Job都会在用户端通过JobClient类将应用程序以及配置参数Configuration打包成JAR文件存储在HDFS中，并把路径提交到JobTracker的master服务，然后由master创建每一个Task(即MapTask和ReduceTask)将它们分发到各个TaskTracker服务中去执行。

JobInProgress

JobClient提交Job后，JobTracker会创建一个JobInProgress来跟踪和调度这个Job，并把它添加到Job队列之中。JobInProgress会根据提交的任务JAR中定义的输入数据集(已分解成FileSplit)创建对应的一批TaskInProgress用于监控和调度MapTask，同时创建指定书目的TaskInProgress用于监控和调度ReduceTask，默认为1个ReduceTask。

TaskInProgress

JobTracker启动任务时通过每一个TaskInProgress来运行Task，这时会把Task对象(即MapTask和ReduceTask)序列化写入相应的TaskTracker服务中，TaskTracker收到后会创建对应的TaskInProgress(此TaskInProgress实现非JobTracker中使用的TaskInProgress，作用类似)用于监控和调度该Task。启动具体的Task进程通过TaskInProgress管理，通过TaskRunner对象来运行。TaskRunner会自动装载任务JAR文件并设置好环境变量后，启动一个独立的Java
Child进程来执行Task，即MapTask或者ReduceTask，但它们不一定运行在同一个TaskTracker中。

MapTask和ReduceTask

一个完整的Job会自动依次执行Mapper、Combiner(在JobConf指定Combiner时执行)和Reducer，其中Mapper和Combiner是由MapTask调用执行，Reduce则由ReduceTask调用，Combiner实际也是Reducer接口类的实现。Mapper会根据Job JAR中定义的输入数据集<key1, value1>对读入，处理完成生成临时的<key2, value2>对，如果定义了Combiner，MapTask会在Mapper完成调用该Combiner将相同Key的值做合并处理，以减少输出结果集。MapTask的任务全部完成后，交给ReduceTask进程调用Reducer处理，生成最终结果<Key3,
value3>对。

二、MapReduce工作原理

1、作业的提交

JobClient的submitJob()方法实现的作业提交过程，如下所示：

通过JobTracker的getNewJobId()方法，向jobtracker请求一个新的作业ID。参见步骤2。
检查作业的输出说明，也就是说要指定输出目录的路径，但是输出目录还不能存在(防止覆盖输出结果)，如果不满足条件，就会将错误抛给MapReduce程序。
检查作业的输入说明，也就是说如果输入路径不存在，作业也没法提交，如果不满足条件，就会将错误抛给MapReduce程序。
将作业运行所需的资源，比如作业JAR文件、配置文件等复制到HDFS中。参见步骤3。
通过JobTracker的submitJob()方法，告诉jobtracker作业准备执行。参见步骤4。

2、作业的初始化

JobTracker接收到对其submitJob()方法调用之后，就会把此调用放入一个内部队列当中，交由作业调度器进行调度。(说明：Hadoop作业的调度器常见的有3个：先进先出调度器；容量调度器；公平调度器。Hadoop作业调度器采用的是插件机制，即作业调度器是动态加载的、可插拔的，同时第三方可以开发自己的作业调度器，参考资料”大规模分布式系统架构与设计实战”)。参见步骤5。
初始化包括创建一个表示正在运行作业的对象——封装任务的记录信息，以便跟踪任务的状态和进程。参见步骤5。
接下来要创建运行任务列表，作业调度器首先从共享文件系统中获取JobClient已计算好的输入分片信息，然后为每个分片创建一个map任务(也就是说mapper的个数与分片的数目相同)。参见步骤6。(创建reduce任务的数量由JobConf的mapred.reduce.task属性决定，它是用setNumReduceTasks()方法来设置的，然后调度器创建相应数量的要运行的reduce任务，默认情况只有一个reducer)

3、任务的分配

tasktracker本身运行一个简单的循环来定期发送”心跳(heartbeat)”给jobtracker。什么是心跳呢？就是tasktracker告诉jobtracker它是否还活着，同时心跳也充当两者之间的消息通信，比如tasktracker会指明它是否已经做好准备来运行新的任务了，如果是，管理者jobtracker就会给执行者tasktracker分配一个任务。参见步骤7。
当然，在管理者jobtracker为执行者tasktracker选择任务之前，jobtracker必须先选定任务所在的作业。一旦选择好作业，jobtracker就可以给tasktracker选定一个任务。如何选择一个作业呢？当然是Hadoop作业的调度器了，它就像是Hadoop的中枢神经系统一样，默认的方法是简单维护一个作业优先级列表。(对于调度算法的更深理解可以学习操作系统的作业调度算法，进程调度算法，比如先来先服务(FCFS)调度算法，短作业优先(SJF)调度算法，优先级调度算法，高响应比优先调度算法，时间片轮转调度算法，多级反馈队列调度算法等。如果从更高的角度来看调度算法，其实是一种控制和决策的策略选择。)

4、任务的执行

作业选择好了，任务也选择好了，接下来要做的事情就是任务的运行了。首先，从HDFS中把作业的JAR文件复制到tasktracker所在的文件系统，同时，tasktracker将应用程序所需要的全部文件从分布式缓存复制到本地磁盘，也就是从HDFS文件系统复制到ext4等文件系统之中。参见步骤8。
tasktracker为任务新建一个本地工作目录，并把JAR文件中的内容解压到这个文件夹中，新建一个TaskRunner实例来运行该任务。
TaskRunner启动一个新的JVM(参见步骤9)来运行每个任务(参见步骤10)，以便用户定义的map和reduce函数的任何缺陷都不会影响TaskTracker守护进程(比如导致它崩溃或者挂起)。需要说明一点的是，对于map和reduce任务，tasktracker有固定数量的任务槽，准确数量由tasktracker核的数量和内存大小来决定，比如一个tasktracker可能同时运行两个map任务和reduce任务。map任务和reduce任务中关于数据本地化部分不再讲解，因为DRCP没有用到，只要理解本地数据级别就可以了，比如node-local，rack-local，off-switch。
子进程通过umbilical接口与父进程进行通信，任务的子进程每隔几秒便告诉父进程它的进度，直到任务完成。

5、进度和状态的更新

MapReduce是Hadoop的一个离线计算框架，运行时间范围从数秒到数小时，因此，对于我们而言直到作业进展是很重要的。
一个作业和每个任务都有一个状态信息，包括作业或任务的运行状态(比如，运行状态，成功完成，失败状态)、Map和Reduce的进度、计数器值、状态消息和描述(可以由用户代码来设置)等。
这些消息通过一定的时间间隔由Child JVM—>TaskTracker—>JobTracker汇聚。JobTracker将产生一个表明所有运行作业及其任务状态的全局视图。可以通过Web UI查看。同时JobClient通过每秒查询JobTracker来获得最新状态，输出到控制台上。
现在可能会有一个疑问，这些状态信息在作业执行期间不断变化，它们是如何与客户端进行通信的呢？详细细节不在讲解，参考资料《Hadoop权威指南》。

6、作业的完成

当jobtracker收到作业最后一个任务已完成的通知后，便把作业的状态设置为”成功”。然后，在JobClient查询状态时，便知道作业已成功完成，于是JobClient打印一条消息告知用户，最后从runJob()方法返回。

说明：

MapReduce容错，即作业失败情况不再讲解，参考资料《Hadoop权威指南》。

三、Shuffle阶段和Sort阶段

如果说以上是从物理实体的角度来讲解MapReduce的工作原理，那么以上便是从逻辑实体的角度来讲解MapReduce的工作原理，如下所示：

输入分片: 在进行map计算之前，mapreduce会根据输入文件计算输入分片，每个输入分片针对一个map任务，输入分片存储的并非数据本身，而是一个分片长度和一个记录数据位置的数组，输入分片往往和hdfs的block关系很密切。假如我们设定hdfs块的大小是64MB，如果我们有三个输入文件，大小分别是3MB、65MB和127MB，那么mapreduce会把3MB文件分为一个输入分片，65MB则是两个输入分片，而127MB也是两个输入分片，就会有5个map任务将执行。
map阶段: 就是编写好的map函数，而且一般map操作都是本地化操作，也就是在数据存储节点上进行。
combiner阶段: combiner阶段是可以选择的，combiner本质也是一种reduce操作。Combiner是一个本地化的reduce操作，它是map运算的后续操作，主要是在map计算出中间文件后做一个简单的合并重复key值的操作，比如，我们对文件里的单词频率做统计，如果map计算时候碰到一个hadoop单词就会记录为1，这篇文章里hadoop可能会出现多次，那么map输出文件冗余就会很多，因此在reduce计算前对相同的key做一个合并操作，文件就会变小，这样就提高了宽带的传输效率。但是combiner操作是有风险的，使用它的原则是combiner的输入不会影响到reduce计算的最终结果，比如：如果计算只是求总数，最大值，最小值可以使用combiner，但是如果做平均值计算使用combiner，那么最终的reduce计算结果就会出错。
shuffle阶段: 将map的输出作为reduce输入的过程就是shuffle。一般mapreduce计算的都是海量数据，map输出的时候不可能把所有文件都放到内存中进行操作，因此map写入磁盘的过程十分的复杂，更何况map输出的时候要对结果进行排序，内存开销是很大的。map在做输出的时候会在内存里开启一个环形内存缓冲区，这个缓冲区是专门用来输出的，默认大小是100MB，并且在配置文件里为这个缓冲区设定了一个阀值，默认是0.80（这个大小和阀值都是可以在配置文件里进行配置的），同时map还会为输出操作启动一个守护线程，如果缓冲区的内存达到了阀值的80%时候，这个守护线程就会把内容写到磁盘上，这个过程叫spill。另外的20%内存可以继续写入要写进磁盘的数据，写出磁盘和写入内存操作是互不干扰的，如果缓存区被填满了，那么map就会阻塞写入内存的操作，让写出磁盘操作完成后再继续执行写入内存操作。写出磁盘前会有个排序操作，这个是在写出磁盘操作的时候进行的，不是在写入内存的时候进行的，如果还定义了combiner函数，那么排序后还会执行combiner操作。每次spill操作也就是写出磁盘操作的时候就会写一个溢出文件，即在做map输出的时候有几次spill操作就会产生多少个溢出文件。这个过程里还会有一个partitioner操作，其实partitioner操作和map阶段的输入分片很像，一个partitioner对应一个reduce作业，如果mapreduce操作只有一个reduce操作，那么partitioner就只有一个。如果有多个reduce操作，那么partitioner对应的就会有多个。因此，可以把partitioner看作reduce的输入分片。到了reduce阶段就是合并map输出文件，partitioner会找到对应的map输出文件，然后进行复制操作，复制操作时reduce会开启几个复制线程，这些线程默认个数是5个（也可以在配置文件中更改复制线程的个数），这个复制过程和map写出磁盘的过程类似，也有阀值和内存大小，阀值一样可以在配置文件里配置，而内存大小是直接使用reduce的tasktracker的内存大小，复制的时候reduce还会进行排序操作和合并文件操作，这些操作完毕之后就会进行reduce计算。
reduce阶段: 和map函数一样，是编写好的reduce函数，最终结果是存储在hdfs上的。

参考文献：

[1] MapReduce编程模型的要点: http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a1f59bf0100tgqj.html

[2] Hadoop权威指南(第三版)

[3] Hadoop应用开发技术详解

[4] mapreduce中reducers个数设置: http://www.2cto.com/os/201312/263998.html

[5] 操作系统典型调度算法: http://see.xidian.edu.cn/cpp/html/2595.html

[6] MapReduce框架结构: http://www.cppblog.com/javenstudio/articles/43073.html

[7] MapReduce框架详解: http://www.cnblogs.com/sharpxiajun/p/3151395.html