分布式计算框架MapReduce
- MapReduce简介
- MapReduce计算模型
- Map和Reduce函数
- Shuffle机制
MapReduce简介
1.MapReduce是Hadoop生态中的一款分布式运算框架，它提供了非常完善的分布式架构，可以让不熟悉分布式计算的人员也能编写出优秀的分布式系统，因此可以让开发人员将精力专注到业务逻辑本身。
2.MapReduce采用“分而治之”的核心思想，可以先将一个大型任务拆分成若干个简单的子任务，然后将每个子任务交给一个独立的节点去处理。当所有节点的子任务都处理完毕后，再汇总所有子任务的处理结果，从而形成最终的结果。
3.MapReduce在发展史上经过一次重大改变，旧版MapReduce（MapReduce 1.0）采用的是典型的Master/Slave结构，Master表现为JobTracker进程，而Slave表现为TaskTracker。但是这种结果过于简单，例如Master的任务过于集中，并且存在单点故障等问题。因此，MapReduce进行了一次重要的升级，舍弃JobTracker和TaskTracker，而改用了ResourceManager进程负责处理资源，并且使用ApplicationMaster进程管理各个具体的应用，用NodeManager进程对各个节点的工作情况进行监听。升级后的MapReduce称为MapReduce 2.0，但也许由于“MapReduce”这个词已使用太久，有些参考资料中经常使用“MapReduce”来代指YARN。YARN的具体组成结构和各部分的作用，会在第5章中进行详细介绍。
4.如果要统计一个拥有海量单词的词库，就可以先将整个词库拆分成若干个小词库，然后将各个小词库发送给不同的节点去计算，当所有节点将分配给自己的小词库中的单词统计完毕后，再将各个节点的统计结果进行汇总，形成最终的统计结果。
MapReduce计算模型
1.MapReduce将复杂的、运行于大规模集群上的并行计算过程高度地抽象到了两个函数：Map和Reduce。
2.MapReduce框架会为每个Map任务输入一个数据子集（split），Map任务生成的结果会继续作为Reduce任务的输入，最终由Reduce任务输出最后结果，并写入分布式文件系统。
3.编程容易，不需要掌握分布式并行编程细节，也可以很容易把自己的程序运行在分布式系统上，完成海量数据的计算。
Map和Reduce函数
键值对：<key,value>
第一步：将数据抽象为键值对形式，接着map函数会以键值对作为输入，经过map函数的处理，产生一系列新的键值对作为中间结果输出到本地。
第二步：MapReduce框架自动将这些中间结果数据按照键做聚合处理，并将键相同的数据分发给reduce函数处理。
第三步：reduce函数以键和对应的值的集合作为输入，经过reduce函数处理后，产生另外一系列键值对作为最终输出。
{key1,value1}→{key2,List< value2>}→{key3,value3}
函数 | 输入 | 输出 | 说明 |
Map | <k1,v1>如：<行号,”a b c”> | List(<k2,v2>) 如：<“a”,1><“b”,1> <“c”,1> | 1.将小数据集进一步解析成一批<key,value>对，输入Map函数中进行处理 2.每一个输入的<k1,v1>会输出一批<k2,v2>是计算的中间结果。 |
Reduce | <k2,List(v2)>如：<“a”,<1,1,1>> | <k3,v3> <“a”,3> | 输入的中间结果<k2,List(v2)>中的List(v2)表示是一批属于同一个k2的value |
Shuffle机制
1.Map阶段的产物会经过一个名为Shuffle的阶段。
2.在Shuffle阶段中进行排序、分区、合并操作，Shuffle阶段的产物是以“key=单词，value=出现次数的数组”形式输出。
3.首先，Shuffle会持续接收Map阶段发来的数据，并将数据写入到一个“环形缓冲区”中，当缓冲区被填满时就会将覆盖掉的部分数据溢出存放到“溢出文件”中。
4.其次，Shuffle会对溢出文件中的数据进行排序（Sort），然后再将排序后的数据进行分（Partition），例如，将字母A-字母K开头的放在0个分区，将字母L-字母Q开头的放在第1个分区……
5.同样Shuffle会生成很多个排序且分区后的溢出文件，最后，会将所有溢出文件中相同分区号的内容进行合并（Combine），形成本Map阶段最终的第0区内容、第1区……内容。
6.与此同时，其他Map阶段也会生成当前Map最终的第0区内容、第1区内容……最后Shuffle会对所有Map阶段相同分区号的内容再次进行合并，从而形成最终的第0区内容、第1区内容……最后不同区号中的内容就会发送到不同的Reduce中进行处理。
