Hadoop架构设计、执行原理具体解释

1、Map-Reduce的逻辑过程

如果我们须要处理一批有关天气的数据。其格式例如以下：

• 依照ASCII码存储。每行一条记录
• 每一行字符从0開始计数，第15个到第18个字符为年
• 第25个到第29个字符为温度。当中第25位是符号+/-

0067011990999991950051507+0000+

0043011990999991950051512+0022+

0043011990999991950051518-0011+

0043012650999991949032412+0111+

0043012650999991949032418+0078+

0067011990999991937051507+0001+

0043011990999991937051512-0002+

0043011990999991945051518+0001+

0043012650999991945032412+0002+

0043012650999991945032418+0078+

如今须要统计出每年的最高温度。

Map-Reduce主要包含两个步骤：Map和Reduce

每一步都有key-value对作为输入和输出：

• map阶段的key-value对的格式是由输入的格式所决定的。假设是默认的TextInputFormat。则每行作为一个记录进程处理。当中key为此行的开头相对于文件的起始位置。value就是此行的字符文本
• map阶段的输出的key-value对的格式必须同reduce阶段的输入key-value对的格式相相应

对于上面的样例，在map过程，输入的key-value对例如以下：

(0,0067011990999991950051507+0000+)

(33,0043011990999991950051512+0022+)

(66,0043011990999991950051518-0011+)

(99,0043012650999991949032412+0111+)

(132,0043012650999991949032418+0078+)

(165,0067011990999991937051507+0001+)

(198,0043011990999991937051512-0002+)

(231,0043011990999991945051518+0001+)

(264,0043012650999991945032412+0002+)

(297,0043012650999991945032418+0078+)

在map过程中。通过对每一行字符串的解析，得到年-温度的key-value对作为输出：

(1950, 0)

(1950, 22)

(1950, -11)

(1949, 111)

(1949, 78)

(1937, 1)

(1937, -2)

(1945, 1)

(1945, 2)

(1945, 78)

在reduce过程。将map过程中的输出。依照同样的key将value放到同一个列表中作为reduce的输入

(1950, [0, 22, –11])

(1949, [111, 78])

(1937, [1, -2])

(1945, [1, 2, 78])

在reduce过程中，在列表中选择出最大的温度，将年-最大温度的key-value作为输出：

(1950, 22)

(1949, 111)

(1937, 1)

(1945, 78)

其逻辑过程可用例如以下图表示：

下图大概描写叙述了Map-Reduce的Job执行的基本原理：

以下我们讨论JobConf。其有非常多的项能够进行配置：

• setInputFormat：设置map的输入格式。默觉得TextInputFormat，key为LongWritable,value为Text
• setNumMapTasks：设置map任务的个数。此设置通常不起作用，map任务的个数取决于输入的数据所能分成的inputsplit的个数
• setMapperClass：设置Mapper。默觉得IdentityMapper
• setMapRunnerClass：设置MapRunner, maptask是由MapRunner执行的。默觉得MapRunnable，其功能为读取inputsplit的一个个record，依次调用Mapper的map函数
• setMapOutputKeyClass和setMapOutputValueClass：设置Mapper的输出的key-value对的格式
• setOutputKeyClass和setOutputValueClass：设置Reducer的输出的key-value对的格式
• setPartitionerClass和setNumReduceTasks：设置Partitioner。默觉得HashPartitioner，其依据key的hash值来决定进入哪个partition，每一个partition被一个reduce task处理，所以partition的个数等于reducetask的个数
• setReducerClass：设置Reducer，默觉得IdentityReducer
• setOutputFormat：设置任务的输出格式，默觉得TextOutputFormat
• FileInputFormat.addInputPath：设置输入文件的路径，能够使一个文件，一个路径，一个通配符。能够被调用多次加入多个路径
• FileOutputFormat.setOutputPath：设置输出文件的路径，在job执行前此路径不应该存在

当然不用全部的都设置。由上面的样例。能够编写Map-Reduce程序例如以下：

public class MaxTemperature {

publicstatic void main(String[] args) throws IOException {

if (args.length != 2) {

System.err.println("Usage: MaxTemperature <inputpath> <outputpath>");

System.exit(-1);

}

JobConf conf = new JobConf(MaxTemperature.class);

conf.setJobName("Max temperature");

FileInputFormat.addInputPath(conf, new Path(args[0]));

FileOutputFormat.setOutputPath(conf, new Path(args[1]));

conf.setMapperClass(MaxTemperatureMapper.class);

conf.setReducerClass(MaxTemperatureReducer.class);

conf.setOutputKeyClass(Text.class);

conf.setOutputValueClass(IntWritable.class);

JobClient.runJob(conf);

}

}

3、Map-Reduce数据流(data flow)

Map-Reduce的处理过程主要涉及下面四个部分：

• clientClient：用于提交Map-reduce任务job
• JobTracker：协调整个job的执行。其为一个Java进程，其main class为JobTracker
• TaskTracker：执行此job的task，处理input split，其为一个Java进程，其mainclass为TaskTracker
• HDFS：hadoop分布式文件系统，用于在各个进程间共享Job相关的文件

3.1、任务提交

JobClient.runJob()创建一个新的JobClient实例，调用其submitJob()函数。

• 向JobTracker请求一个新的job ID
• 检測此job的output配置
• 计算此job的input splits
• 将Job执行所需的资源复制到JobTracker的文件系统中的目录中，包含jobjar文件。job.xml配置文件，input splits
• 通知JobTracker此Job已经能够执行了

提交任务后，runJob每隔一秒钟轮询一次job的进度，将进度返回到命令行，直到任务执行完成。

3.2、任务初始化

当JobTracker收到submitJob调用的时候，将此任务放到一个队列中，job调度器将从队列中获取任务并初始化任务。

初始化首先创建一个对象来封装job执行的tasks, status以及progress。

在创建task之前，job调度器首先从共享文件系统中获得JobClient计算出的input splits。

其为每一个input split创建一个map task。

每一个task被分配一个ID。

3.3、任务分配

TaskTracker周期性的向JobTracker发送heartbeat。

在heartbeat中。TaskTracker告知JobTracker其已经准备执行一个新的task。JobTracker将分配给其一个task。

在JobTracker为TaskTracker选择一个task之前。JobTracker必须首先依照优先级选择一个Job，在最高优先级的Job中选择一个task。

TaskTracker有固定数量的位置来执行map task或者reduce task。

默认的调度器对待map task优先于reduce task

当选择reduce task的时候。JobTracker并不在多个task之间进行选择，而是直接取下一个，由于reducetask没有数据本地化的概念。

3.4、任务运行

TaskTracker被分配了一个task，以下便要执行此task。

首先。TaskTracker将此job的jar从共享文件系统中复制到TaskTracker的文件系统中。

TaskTracker从distributed cache中将job执行所须要的文件复制到本地磁盘。

其次，其为每一个task创建一个本地的工作文件夹。将jar解压缩到文件文件夹中。

其三，其创建一个TaskRunner来执行task。

TaskRunner创建一个新的JVM来执行task。

被创建的child JVM和TaskTracker通信来报告执行进度。

3.4.1、Map的过程

MapRunnable从inputsplit中读取一个个的record，然后依次调用Mapper的map函数，将结果输出。

map的输出并非直接写入硬盘，而是将其写入缓存memory buffer。

当buffer中数据的到达一定的大小。一个背景线程将数据開始写入硬盘。

在写入硬盘之前，内存中的数据通过partitioner分成多个partition。

在同一个partition中，背景线程会将数据依照key在内存中排序。

每次从内存向硬盘flush数据。都生成一个新的spill文件。

当此task结束之前。全部的spill文件被合并为一个整的被partition的并且排好序的文件。

reducer能够通过http协议请求map的输出文件，tracker.http.threads能够设置http服务线程数。

3.4.2、Reduce的过程

当map task结束后。其通知TaskTracker。TaskTracker通知JobTracker。

对于一个job，JobTracker知道TaskTracer和map输出的相应关系。

reducer中一个线程周期性的向JobTracker请求map输出的位置，直到其取得了全部的map输出。

reduce task须要其相应的partition的全部的map输出。

reduce task中的copy过程即当每一个map task结束的时候就開始拷贝输出。由于不同的maptask完毕时间不同。

reduce task中有多个copy线程，能够并行拷贝map输出。

当非常多map输出复制到reduce task后。一个背景线程将其合并为一个大的排好序的文件。

当全部的map输出都复制到reduce task后，进入sort过程，将全部的map输出合并为大的排好序的文件。

最后进入reduce过程，调用reducer的reduce函数，处理排好序的输出的每一个key。最后的结果写入HDFS。

3.5、任务结束

当JobTracker获得最后一个task的执行成功的报告后，将job得状态改为成功。

当JobClient从JobTracker轮询的时候。发现此job已经成功结束，则向用户打印消息，从runJob函数中返回。

如有不懂，欢迎拨打10010或10086。转何哲江。