Hadoop之MapReduce工作原理

    Hadoop由两部分组成，分别是分布式文件系统HDFS和分布式计算框架MapReduce。其中，分布式文件系统HDFS主要用于大规模数据的分布式存储，而MapReduce则构建在分布式文件系统上，对于存储在分布式文件系统的数据进行分布式计算。

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1  MapReduce设计目标

    HadoopMapReduce诞生于搜索领域，主要解决搜索引擎面临的海量数据处理扩展性差的问题。它的实现很大程度上借鉴了Google MapReduce的设计思想，包括简化编程接口、提高系统容错性等。总结HadoopMapReduce设计目标，主要有以下几个：

1、易于编程：传统的分布式程序设计非常复杂，用户需要关注的细节非常多，比如数据分片、数据传输、节点间通信等。因而设计分布式程序的门槛非常高。Hadoop的一个重要设计目标是简化分布式程序设计，将所有并行程序均需要关注的设计细节抽象成公共模块并交由系统实现，而用户只需专注于自己的应用程序逻辑实现，这样简化了分布式程序设计且提高了开发效率。

2、良好的扩展性：随着公司业务的发展，积累的数据量会越来越大，当数据量增加到一定程度后，现有的集群可能已经无法满足其计算能力和存储能力，这时候管理员可能期望通过添加机器以达到线性扩展集群能力的目的。

3、高容错性：在分布式环境下。随着集群规模的增加，集群中的故障率（这里的故障包括磁盘损坏、机器宕机、节点间通讯失败等硬件故障和坏数据或者用户程序bug产生的软件故障）会显著增加，进而导致任务失败和数据丢失的可能性增加，为此，Hadoop通过计算迁移或者数据迁移等策略提高集群的可用性与容错性。

2  MapReduce原理

2.1 MapReduce编程模型

    MapReduce采用"分而治之"的思想，把对大规模数据集的操作，分发给一个主节点管理下的各个分节点共同完成，然后通过整合各个节点的中间结果，得到最终结果。简单地说，MapReduce就是"任务的分解与结果的汇总"。

在Hadoop中，用于执行MapReduce任务的机器角色有两个：一个是JobTracker；另一个是TaskTracker，JobTracker是用于调度工作的，TaskTracker是用于执行工作的。一个Hadoop集群中只有一台JobTracker。

在分布式计算中，MapReduce框架负责处理了并行编程中分布式存储、工作调度、负载均衡、容错均衡、容错处理以及网络通信等复杂问题，把处理过程高度抽象为两个函数：map和reduce，map负责把任务分解成多个任务，reduce负责把分解后多任务处理的结果汇总起来。

需要注意的是，用MapReduce来处理的数据集（或任务）必须具备这样的特点：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。

2.2 Hadoop MapReduce架构

同HDFS一样，Hadoop MapReduce也采用了Master/Slaves（M/S）架构，如下图所示，它主要由以下几个组件组成：Client、JobTracker、TaskTracker和Task。

    下面分别对这几个组件进行介绍：

    A、Client

    用户编写的MapReduce程序通过Client提交到JobTracker端。同时。用户可以通过Client提供的一些接口查看作业运行状态。在Hadoop内部用“作业”（Job）表示MapReduce程序。一个MapReduce程序可以对应若干个作业，而每个作业被分解成若干个Map/Reduce任务（Task）。

    B、JobTracker

    JobTracker主要负责资源监控和作业调度。JobTracker监控所有TaskTracker与作业的健康状况，一旦发现失败情况后，其会将相应的任务转移到其它节点。同时，JobTracker会跟踪任务的执行进度、资源使用量等信息，并将这些信息告诉任务调度器，而调度器会在资源出现空闲时，选择合适的任务使用这些资源。在Hadoop中，任务调度器是一个可插拔的模块，用户可以根据自己的需要设计相应的调度器。

    C、TaskTracker

    TaskTracker会周期性地通过Heartbeat将本节点上资源的使用情况和任务的运行进度汇报给JobTracker，同时接收JobTracker发送过来的命令并执行相应的操作（例如启动新任务、杀死任务等）。

    TaskTracker使用“slot”等量划分本节点的数量，“slot”代表计算资源（CPU、内存等）。

    一个Task获取到一个slot后才有机会运行，而Hadoop调度器的作用就是将各个TaskTracker上的空闲slot分配给Task使用。

    Slot分为Map slot和Reduce slot两种，分别提供Map Task和Reduce Task。TaskTracker通过slot数目限定Task的并发度。

    D、Task

    Task分为Map Task和Reduce Task两种，均有TaskTracker启动。我们知道，HDFS以固定大小的block为基本单位存储数据，而对于MapReduce而言，其处理基本单位是分片(split).

    split是一个逻辑概念，它只包含一些元数据信息，比如数据起始位置、数据长度、数据所在节点等等。它的划分方法完全由用户自己决定，但是建议split的划分大小与HDFS的block大小一致。

    需要注意的是，split的多少决定Map Task的数目，因为每个split会交由一个Map Task处理。

    Split与blcok的对应关系图：

    MapTask先将对应的split迭代解析成一个个key/value对，依次调用用户自定义的map函数进行处理，最终将临时结果存放到本地磁盘上，其中临时数据被分成若干个partition，每个partition将被一个ReduceTask处理。

    ReduceTask分为三个阶段：第一步，从远程节点上读取Map Task中间结果，称为Shuffle阶段。第二步，按照key对key/value进行排序，称为Sort阶段。第三步，依次读取，调用用户自定义的reduce函数处理，并将最终结果存到HDFS上，称为Reduce阶段。

2.3 Hadoop MapReduce作业的生命周期

    这段主要讲解Map Reduce的物理实体作业的生命周期，即从作业提交到运行结束的整个过程。如下图所示：

步骤 1　作业提交与初始化。用户提交作业后，首先由 JobClient 实例将作业相关信息，比如将程序 jar 包、作业配置文件、分片元信息文件等上传到分布式文件系统（一般为HDFS）上，其中，分片元信息文件记录了每个输入分片的逻辑位置信息。然后JobClient 通过 RPC通知JobTracker。JobTracker收到新作业提交请求后，由作业调度模块对作业进 行初始化 ：为作业创建一个JobInProgress对象以跟踪作业运行状况，而 JobInProgress 则会为每个Task创建一个TaskInProgress 对象以跟踪每个任务的运行状态，TaskInProgress 可能需要管理多个“Task 运行尝试”（称为“Task Attempt”）。

步骤 2　任务调度与监控。前面提到，任务调度和监控的功能均由JobTracker 完成。 TaskTracker 周期性地通过Heartbeat向JobTracker汇报本节点的资源使用情况，一旦出现空闲资源，JobTracker会按照一定的策略选择一个合适的任务使用该空闲资源，这由任务调 度器完成。任务调度器是一个可插拔的独立模块，且为双层架构，即首先选择作业，然后从该作业中选择任务，其中，选择任务时需要重点考虑数据本地性。此外，JobTracker跟踪作业的整个运行过程，并为作业的成功运行提供全方位的保障。首先，当TaskTracker或者Task失败时，转移计算任务 ；其次，当某个Task执行进度远落后于同一作业的其他 Task 时， 为之启动一个相同 Task，并选取计算快的Task结果作为最终结果。

步骤 3　 任务运行环境准备。运行环境准备包括JVM启动和资源隔离，均由TaskTracker 实现。TaskTracker为每个Task启动一个独立的JVM 以避免不同Task在运行过程中相互影响；同时，TaskTracker使用了操作系统进程实现资源隔离以防止Task滥用资源。

步骤 4　任务执行。TaskTracker为 Task 准备好运行环境后，便会启动Task。在运行过 程中，每个 Task 的最新进度首先由 Task 通过 RPC 汇报给TaskTracker，再由 TaskTracker 汇报给JobTracker。

步骤 5　作业完成。待所有 Task 执行完毕后，整个作业执行成功。

2.4 Hadoop MapReduce作业的运行机制

    这些按照时间顺序包括：输入分片（input split）、map阶段、combiner阶段、shuffle阶段和reduce阶段。

    1) 输入分片（input split）：在进行map计算之前，mapreduce会根据输入文件计算输入分片（input split），每个输入分片（input split）针对一个map任务，输入分片（input split）存储的并非数据本身，而是一个分片长度和一个记录数据的位置的数组，输入分片（input split）往往和hdfs的block（块）关系很密切，假如我们设定hdfs的块的大小是64mb，如果我们输入有三个文件，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（input split），65mb则是两个输入分片（input split）而127mb也是两个输入分片（input split），换句话说我们如果在map计算前做输入分片调整，例如合并小文件，那么就会有5个map任务将执行，而且每个map执行的数据大小不均，这个也是mapreduce优化计算的一个关键点。

    2)  map阶段：就是程序员编写好的map函数了，因此map函数效率相对好控制，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；

    3)  combiner阶段：combiner阶段是程序员可以选择的，combiner其实也是一种reduce操作，因此我们看见WordCount类里是用reduce进行加载的。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计算出中间文件前做一个简单的合并重复key值的操作，例如我们对文件里的单词频率做统计，map计算时候如果碰到一个hadoop的单词就会记录为1，但是这篇文章里hadoop可能会出现n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，那么文件会变小，这样就提高了宽带的传输效率，毕竟hadoop计算力宽带资源往往是计算的瓶颈也是最为宝贵的资源，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计算的最终输入，例如：如果计算只是求总数，最大值，最小值可以使用combiner，但是做平均值计算使用combiner的话，最终的reduce计算结果就会出错。

    4)  shuffle阶段：将map的输出作为reduce的输入的过程就是shuffle了，这个是mapreduce优化的重点地方。这里我不讲怎么优化shuffle阶段，讲讲shuffle阶段的原理，因为大部分的书籍里都没讲清楚shuffle阶段。Shuffle一开始就是map阶段做输出操作，一般mapreduce计算的都是海量数据，map输出时候不可能把所有文件都放到内存操作，因此map写入磁盘的过程十分的复杂，更何况map输出时候要对结果进行排序，内存开销是很大的，map在做输出时候会在内存里开启一个环形内存缓冲区，这个缓冲区专门用来输出的，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，写入磁盘和写入内存操作是互不干扰的，如果缓存区被撑满了，那么map就会阻塞写入内存的操作，让写入磁盘操作完成后再继续执行写入内存操作，前面我讲到写入磁盘前会有个排序操作，这个是在写入磁盘操作时候进行，不是在写入内存时候进行的，如果我们定义了combiner函数，那么排序前还会执行combiner操作。每次spill操作也就是写入磁盘操作时候就会写一个溢出文件，也就是说在做map输出有几次spill就会产生多少个溢出文件，等map输出全部做完后，map会合并这些输出文件。这个过程里还会有一个Partitioner操作，对于这个操作很多人都很迷糊，其实Partitioner操作和map阶段的输入分片（Input split）很像，一个Partitioner对应一个reduce作业，如果我们mapreduce操作只有一个reduce操作，那么Partitioner就只有一个，如果我们有多个reduce操作，那么Partitioner对应的就会有多个，Partitioner因此就是reduce的输入分片，这个程序员可以编程控制，主要是根据实际key和value的值，根据实际业务类型或者为了更好的reduce负载均衡要求进行，这是提高reduce效率的一个关键所在。到了reduce阶段就是合并map输出文件了，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，程序员也可以在配置文件更改复制线程的个数，这个复制过程和map写入磁盘过程类似，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，复制时候reduce还会进行排序操作和合并文件操作，这些操作完了就会进行reduce计算了。

    5)  reduce阶段：和map函数一样也是程序员编写的，最终结果是存储在hdfs上的。

    如图所示：