Hadoop学习(五)-MapReduce架构原理

概述

hadoop主要是用于应对海量数据的存储和计算的,前面hdfs文件系统,则重点是用于海量数据的存储。那么有了这么多数据,我们又该怎么在这些数据里面来提取我们需要的信息呢?这个时候hadoop中出现了一个非常重要的成员MapReduce。
MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。注意这个并行运算,它不再是我们传统意义上的串行计算,它可以在不同的进程中进行并行的运算。概念”Map(映射)”和”Reduce(归约)”,是它们的主要思想,都是从函数式编程语言里借来的,还有从矢量编程语言里借来的特性。它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下,将自己的程序运行在分布式系统上。 当前的软件实现是指定一个Map(映射)函数,用来把一组键值对映射成一组新的键值对,指定并发的Reduce(归约)函数,用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。
下面就MapReduce内部执行过程和原理做下介绍。

MapReduce作业运行流程

Hadoop学习(五)-MapReduce架构原理
1、在客户端启动一个作业。
2、向NodeManager请求一个Job ID。
3、将运行作业所需要的资源文件复制到HDFS上,包括MapReduce程序打包的JAR文件、配置文件和客户端计算所得的输入划分信息。这些文件都存放在NodeManager专门为该作业创建的文件夹中。文件夹名为该作业的Job ID。JAR文件默认会有10个副本(mapred.submit.replication属性控制);输入划分信息告诉了NodeManager应该为这个作业启动多少个map任务等信息。
4、NodeManager接收到作业后,将其放在一个作业队列里,等待作业调度器对其进行调度(这里是不是很像微机中的进程调度呢,呵呵),当作业调度器根据自己的调度算法调度到该作业时,会根据输入划分信息为每个划分创建一个map任务,并将map任务分配给ResourceManager执行。对于map和reduce任务,ResourceManager根据主机核的数量和内存的大小有固定数量的map槽和reduce槽。这里需要强调的是:map任务不是随随便便地分配给某个ResourceManager的,这里有个概念叫:数据本地化(Data-Local)。意思是:将map任务分配给含有该map处理的数据块的ResourceManager上,同时将程序JAR包复制到该ResourceManager上来运行,这叫“运算移动,数据不移动”。而分配reduce任务时并不考虑数据本地化。
5、ResourceManager每隔一段时间会给NodeManager发送一个心跳,告诉NodeManager它依然在运行,同时心跳中还携带着很多的信息,比如当前map任务完成的进度等信息。当NodeManager收到作业的最后一个任务完成信息时,便把该作业设置成“成功”。当JobClient查询状态时,它将得知任务已完成,便显示一条消息给用户。
以上是在客户端NodeManager、ResourceManager的层次来分析MapReduce的工作原理的,下面我们再细致一点,从map任务和reduce任务的层次来分析分析吧。

 Hadoop学习(五)-MapReduce架构原理ap、Reduce任务中Shuffle和排序的过程" class="headerlink" title="Map、Reduce任务中Shuffle和排序的过程">Map、Reduce任务中Shuffle和排序的过程

Hadoop学习(五)-MapReduce架构原理
流程分析
1、每个输入分片会让一个map任务来处理,默认情况下,以HDFS的一个块的大小(默认为64M)为一个分片,当然我们也可以设置块的大小。map输出的结果会暂且放在一个环形内存缓冲区中(该缓冲区的大小默认为100M,由io.sort.mb属性控制),当该缓冲区快要溢出时(默认为缓冲区大小的80%,由io.sort.spill.percent属性控制),会在本地文件系统中创建一个溢出文件,将该缓冲区中的数据写入这个文件。
2、在写入磁盘之前,线程首先根据reduce任务的数目将数据划分为相同数目的分区,也就是一个reduce任务对应一个分区的数据。这样做是为了避免有些reduce任务分配到大量数据,而有些reduce任务却分到很少数据,甚至没有分到数据的尴尬局面。其实分区就是对数据进行hash的过程。然后对每个分区中的数据进行排序,如果此时设置了Combiner,将排序后的结果进行Combia操作,这样做的目的是让尽可能少的数据写入到磁盘。
3、当map任务输出最后一个记录时,可能会有很多的溢出文件,这时需要将这些文件合并。合并的过程中会不断地进行排序和combia操作,目的有两个:1.尽量减少每次写入磁盘的数据量;2.尽量减少下一复制阶段网络传输的数据量。最后合并成了一个已分区且已排序的文件。为了减少网络传输的数据量,这里可以将数据压缩,只要将mapred.compress.map.out设置为true就可以了。

4、将分区中的数据拷贝给相对应的reduce任务。有人可能会问:分区中的数据怎么知道它对应的reduce是哪个呢?其实map任务一直和其父NodeManager保持联系,而NodeManager又一直和ResourceManager保持心跳。所以ResourceManager中保存了整个集群中的宏观信息。只要reduce任务向ResourceManager获取对应的map输出位置就ok了哦。
到这里,map端就分析完了。那到底什么是Shuffle呢?Shuffle的中文意思是“洗牌”,如果我们这样看:一个map产生的数据,结果通过hash过程分区却分配给了不同的reduce任务,其实就是一个对数据洗牌的过程。
5、Reduce会接收到不同map任务传来的数据,并且每个map传来的数据都是有序的。如果reduce端接受的数据量相当小,则直接存储在内存中(缓冲区大小由mapred.job.shuffle.input.buffer.percent属性控制,表示用作此用途的堆空间的百分比),如果数据量超过了该缓冲区大小的一定比例(由mapred.job.shuffle.merge.percent决定),则对数据合并后溢写到磁盘中。
6、随着溢写文件的增多,后台线程会将它们合并成一个更大的有序的文件,这样做是为了给后面的合并节省时间。其实不管在map端还是reduce端,MapReduce都是反复地执行排序,合并操作,现在终于明白了有些人为什么会说:排序是hadoop的灵魂。
7、合并的过程中会产生许多的中间文件(写入磁盘了),但MapReduce会让写入磁盘的数据尽可能地少,并且最后一次合并的结果并没有写入磁盘,而是直接输入到reduce函数。

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