Google的MapReduce和Hadoop的MapReduce基本原理
Google的MapReduce和Hadoop的MapReduce基本原理
MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的并行处理。它由Google提出，随后被Apache Hadoop项目实现。本文将详细介绍Google的MapReduce和Hadoop的MapReduce的基本原理和执行流程。
MapReduce框架的执行过程可以概述为以下几个关键步骤：
输入分割：用户程序中的MapReduce库首先将输入文件分割成M个片段，每个片段通常大小在16MB到64MB之间，用户可以通过可选参数控制。
启动作业：程序在集群的多台机器上启动多个副本，其中一个机器作为master，其余作为worker。
任务分配：master负责分配M个map任务和R个reduce任务给空闲的worker。
Map任务执行：被分配map任务的worker读取相应输入片段的内容，解析出键/值对，并将其传递给用户定义的Map函数。Map函数生成的中间键/值对在内存中缓冲。
中间数据写入：缓冲的中间数据定期写入本地磁盘，并根据分区函数划分为R个区域。这些缓冲数据在本地磁盘上的位置信息被发送回master。
Reduce任务执行：master通知reduce worker这些位置信息，reduce worker使用远程过程调用从map worker的本地磁盘读取缓冲数据。读取完所有中间数据后，reduce worker按中间键排序，并将每个唯一的中间键及其对应的值集合传递给用户定义的Reduce函数。
输出结果：Reduce函数的输出被追加到最终输出文件中，每个reduce任务对应一个输出文件。
作业完成：所有map和reduce任务完成后，master唤醒用户程序，MapReduce调用在用户程序中返回。
MapReduce的工作流程就像是在厨房里准备一场大型宴会：首先，大厨（Master节点）将大量的食材（数据）切成小块（分割数据），然后分配给一群厨师（Worker节点）去处理。每个厨师根据食谱（Map函数）进行初步烹饪，比如统计每种食材的使用量。接着，他们将处理好的食材暂时存放起来。随后，大厨将相同类型的半成品收集起来，交给另一组厨师进行最终烹饪（Reduce函数），比如将所有相同的食材合并成一道菜。最后，当所有菜肴都准备好后，大厨将它们端上桌，供宾客享用（输出结果）。如果某个厨师无法完成任务，大厨会迅速找其他厨师来替补，确保宴会能够顺利进行。整个过程是自动化的，每个步骤都紧密协调，以确保最终的菜肴既美味又及时。
Hadoop MapReduce的执行流程与Google MapReduce有许多相似之处，因为Hadoop的设计受到了Google MapReduce论文的启发。以下是Hadoop MapReduce执行流程的概述图。
在Hadoop 3.x版本中，MapReduce作业的执行流程分为两个主要阶段：Map阶段和Reduce阶段。以下是这两个阶段的详细描述：
Map阶段：
作业提交：用户通过客户端提交MapReduce作业，包括Map和Reduce任务。
资源申请：ApplicationMaster向ResourceManager申请执行Map任务所需的资源。
任务分配：ResourceManager根据集群资源情况，将Map任务分配给NodeManager执行。
Map任务执行：NodeManager在分配的容器中启动Map任务，Map任务读取输入数据，处理后生成中间键/值对。
中间数据输出：Map任务将处理结果输出到本地磁盘，为后续的Shuffle和Sort阶段做准备。
Reduce阶段：
Shuffle阶段：Map任务的输出被传输到Reduce任务。这个过程称为Shuffle，它包括排序和合并Map任务的输出，以便为Reduce任务提供有序的输入。
资源申请：ApplicationMaster向ResourceManager申请执行Reduce任务所需的资源。
任务分配：ResourceManager将Reduce任务分配给NodeManager执行。
Reduce任务执行：NodeManager在分配的容器中启动Reduce任务，Reduce任务读取经过Shuffle阶段排序的中间数据，进行汇总和处理。
输出结果：Reduce任务将最终结果写入到HDFS（Hadoop Distributed File System）中。
在整个过程中，ApplicationMaster负责协调Map和Reduce任务的执行，监控任务进度，并与ResourceManager和NodeManager进行通信。此外，Hadoop 3.x引入了更多的优化和改进，例如改进的Shuffle机制、更好的资源隔离和更高效的数据本地化，以提高MapReduce作业的性能和可靠性。
JobTracker是Hadoop 1.x版本中的关键组件，它负责管理和调度MapReduce作业。在Hadoop 1.x版本中，JobTracker与TaskTracker配合工作，其中JobTracker负责作业的调度和监控，而TaskTracker则在各个节点上执行实际的任务。
随着Hadoop生态系统的发展，为了解决Hadoop 1.x版本中的可扩展性和资源管理问题，Hadoop 2.x版本引入了YARN（Yet Another Resource Negotiator）作为集群资源管理器。在Hadoop 2.x版本中，JobTracker的职责被拆分，其中作业调度和监控的职责由ResourceManager组件承担，而任务的执行则由NodeManager组件负责。
下面是Hadoop MapReduce作业提交的Java代码示例：
// 设置Hadoop用户名为"hadoop"
System.setProperty("HADOOP_USER_NAME","hadoop");
// 创建Hadoop配置对象
Configuration configuration= new Configuration();
// 设置默认的文件系统为HDFS，并指定HDFS的地址
configuration.set("fs.defaultFS","hdfs://192.168.1.200:8020");
// 创建一个Job对象
Job job = Job.getInstance(configuration);
// 设置Job的Mapper类
job.setMapperClass(WordCountMapper.class);
// 设置Job的Reducer类
job.setReducerClass(WordCountReducer.class);
// 设置Mapper输出的Key和Value类型
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
// 设置Reducer输出的Key和Value类型
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
// 获取FileSystem对象
FileSystem fs=FileSystem.get(new URI("hdfs://192.168.1.200:8020"),configuration,"hadoop");
// 设置输出路径
Path output=new Path("/map/output");
// 如果输出路径已存在，则删除它
if(fs.exists(output)){
fs.delete(output,true);
}
// 设置作业的输入路径
FileInputFormat.setInputPaths(job,new Path("/map/input"));
// 设置作业的输出路径
FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path("/map/output"));
// 提交作业并等待作业完成
boolean result=job.waitForCompletion(true);
// 根据作业执行结果退出程序，成功返回0，失败返回-1
System.exit( result ? 0:-1);
本文详细介绍了MapReduce的基本原理和执行流程，对于理解大数据处理和分布式计算具有重要的参考价值。