MapReduce学习笔记（包含实践部分）

分布式并行编程

适用于数据密集型应用：

MapRduce模型简介

两个函数模型：

将复杂的集群计算，高度融合在map函数模型以及reduce函数模型。

分而治之原则：

MapRduce对大规模数据处理时，将数据集切分成独立的小分片，对每个小分片单独启动map任务，同时在多态机器上并行处理，同时遵循计算向数据靠拢的原则。

计算向数据靠拢：

数据不发生迁移，高速且高效。
在集群中选取map机器，和reduce机器，当进行小分片计算的时候将应用程序发到数据所在的机器（原因：HDFS以块为物理单位进行存取，在若干数据节点（机器)上储存一个数据集），

master/slave架构

包含一个master和若干slave（worker）服务器：

Map核心函数

任务：将一个键值对经过map后化为新的键值对格式，不论是输入还是输出的键值对内容，用户设定。

1、输入是键值对。
2、比如对文本进行解析时可按照如图所示行号加字幕的逻辑，输出了另一个键值对，一个字母以及出现次数
3、输出是对输入键值对的一个map的结果。

Reduce核心函数

与map大同小异
1、输入是一个键和一堆值的列表。
2、输出是对输入键值的一个reduce的结果。
3、是输出的键值内容是用户设定算法输出的。

MapRduce体系结构（学有余力，了解即可）

主要包含四个部分：client（客户端）；JobTracker（作业跟踪器）；Task Scheduler（任务调度器）；TaskTracker（任务跟踪器）；

client（客户端）

1、提供用户编写的程序到JobTracker
2、查看作业的运行状态：一个应用程序分发到小分片之前表现为job的形式，分发后且包含多个task。

JobTracker（作业跟踪器，管家）

Task Scheduler（任务调度器）

可插拔模块，允许客户自己编写，可以采用用户自己的任务调度模块

TaskTracker（任务跟踪器）

MapRduce工作流程

大致流程

1、多个map任务的结果分区（采用shuffle方法，区数与reduce数相同）给reduce完成数学处理，之后再给hdfs
2、MR分片的来源是HDFS，其输出也是给HDFS
3、不同的map任务之间不会进行通信，用户不能显式的在机器之间发送信息

以两个节点的集群为例的执行过程

1、从HDFS中获取文件，使用InputFomat进行分片，（逻辑分片，不是真的物理分片，这里指记录开始和结束位置，用户定义）
2、RR读取分片，以键值对的格式输出，分片数和map数相同，之后在map中按照用户自定义的处理逻辑进行处理生成中间结果键值对
3、通过Shuffle处理键值对，分发给Reduce（这里发生了分发到不同reduce机器的过程，图中显示为两个节点之间的x状连线）
4、通过Reduce中按照用户自定义的处理逻辑进行处理之后通过OutputFomat对数据格式进行检查，以及输出模块是否存在等进行检查，最后放入HDFS。
5、分片长和块相同64或128mb，map数和分片数相同，reduce任务个数取决于reduce slot的个数。

Shuffle过程原理

例子：

1、从HDFS分布式文件系统中输入，并且分片一一对应分片。
2、map中包含了用户的处理逻辑，处理后的键值对放入缓存（并不会直接写入磁盘，也不会直接发到reduce）。
3、当缓存达到溢写比例的时候，经过数据分区，排序，合并后进行溢写，将数据放入磁盘，生成磁盘文件，
4、通知reduce任务，reduce机会将其所需要的数据从不同的map生成的磁盘文件中取走并进行归并之后进行使用。
合并（,变为）,归并（,生成>的）

MapRduce应用执行过程

步骤一：程序部署，在master-worker框架下
步骤二：

实例分析WordCount

MapRduce具体应用

MapRduce编程实践