hadoop学习(七)----mapReduce原理以及操作过程

前面我们使用HDFS进行了相关的操作，也了解了HDFS的原理和机制，有了分布式文件系统我们如何去处理文件呢，这就的提到hadoop的第二个组成部分-MapReduce。

MapReduce充分借鉴了分而治之的思想，将一个数据的处理过程分为Map（映射）和Reduce（处理）两步。那么用户只需要将数据以需要的格式交给reduce函数处理就能轻松实现分布式的计算，很多的工作都由mapReduce框架为我们封装好，大大简化了操作流程。

1 MapReduce的编程思想

MapReduce的设计思路来源于LISP和其他的函数式编程语言中的映射和化简操作。数据操作的最小单位是一个键值对。用户在使用MapReduce编程模型的时候第一步就是要将数据转化为键值对的形式，map函数会以键值对作为输入，经过map函数的处理，产生新的键值对作为中间结果，然后MapReduce计算框架会自动将这些中间结果数据做聚合处理，然后将键相同的数据分发给reduce函数处理。reduce函数以键值对的形式对处理结果进行输出。要用表达式的形式表达的话，大致如下：

{key1,value1}----->{key2,List<value2>}----->{key3,value3}

2 MapReduce的运行环境

与HDFS相同的是，MapReduce计算框也是主从架构。支撑MapReduce计算框架的是JobTracker和TaskTracker两类后台进程。

2.1 JobTracker

Job Tracker 在集群中扮演了主的角色，它主要负责任务调度和集群资源监控这两个功能，但并不参与具体的计算。一个Hadoop 集群只有一个JobTracker ，存在单点故障的可能，所以必须运行在相对可靠的节点上，一JobTracker 出错，将导致集群所有正在运行的任务全部失败。

与HDFS 的NameNode 和DataNode 相似， TaskTracker 也会通过周期性的心跳向JobTracker汇报当前的健康状况和状态，心跳信息里面包括了自身计算资源的信息、被占用的计算资源的信息和正在运行中的任务的状态信息。JobTracker 则会根据各个TaskTracker 周期性发送过来的心跳信息综合考虑TaskTracker 的资源剩余量、作业优先级、作业提交时间等因素，为TaskTracker分配合适的任务。

2.2 TaskTracker

TaskTracker 在集群中扮模了从的角色，它主要负责汇报心跳和执行JobTracker 的命令这两个功能。一个集群可以有多个TaskTracker ，但一个节点只会有一个TaskTracker ，并且TaskTracker和DataNode 运行在同一个节点之中，这样，一个节点既是计算节点又是存储节点。TaskTracker会周期性地将各种信息汇报给JobTracker ，而JobTracker 收到心跳信息，会根据心跳信息和当前作业运行情况为该TaskTracker 下达命令，主要包括启动任务、提交任务、杀死任务、杀死作业和重新初始化5 种命令。

2.3 客户端

用户通过客户端提交编写的MapReduce程序给JobTracker。

3 MapReduce 作业和任务

Map Reduce 作业（ job ）是用户提交的最小单位，而Map/Reduce 任务（ task ）是MapReduce

计算的最小单位。当用户向Hadoop 提交一个MapReduce 作业时， JobTracker 的作业分解模块会将其分拆为

任务交由各个TaskTracker 执行，在MapReduce 计算框架中，任务分为两种-Map 任务和Reduce 任务。

4 MapReduce 的计算资源划分

一个MapReduce 作业的计算工作都由TaskTracker 完成。用户向Hadoop 提交作业，Job Tracker 会将该作业拆分为多个任务，并根据心跳信息交由空闲的TaskTracker 启动。一个Task Tracker 能够启动的任务数量是由TaskTracker 配置的任务槽（ slot ）决定。槽是Hadoop 的计算资源的表示模型， Hadoop 将各个节点上的多维度资源（ CPU 、内存等）抽象成一维度的槽，这样就将多维度资源分配问题转换成一维度的槽分配的问题。在实际情况中，Map 任务和Reduce任务需要的计算资源不尽相同， Hadoop 又将槽分成Map 槽和Reduce 槽，并且Map 任务只能使用Map槽， Reduce 任务只能使用Reduce槽。

Hadoop 的资源管理采用了静态资源设置方案，即每个节点配置好Map 槽和Reduce 槽的数量（配置项为mapred-site.xml 的mapred.task:tracker.map.tasks.maximum 和mapred.taskTracker.reduce.tasks.maximum),一旦Hadoop启动后将无法动态更改。

5 MapReduce 的局限性

从MapReduce 的特点可以看出MapReduce 的优点非常明显，但是MapReduce 也有其局限性，井不是处理海量数据的普适方法。它的局限性主要体现在以下几点：

MapReduce 的执行速度慢。一个普通的MapReduce作业一般在分钟级别完成，复杂的作业或者数据量更大的情况下，也可能花费一小时或者更多，好在离线计算对于时间远没有OLTP那么敏感。所以MapReduce 现在不是，以后也不会是关系型数据库的终结者。MapReduce的慢主要是由于磁盘1/0 , MapReduce 作业通常都是数据密集型作业，大量的中间结果需要写到磁盘上并通过网络进行传输，这耗去了大量的时间。
MapReduce过于底层。与SQL相比，MapReduce显得过于底层。对于普通的查询，一般人是不会希望写一个map 函数和reduce函数的。对于习惯于关系型数据库的用户，或者数据分析师来说，编写map 函数和reduce 函数无疑是一件头疼的事情。好在Hive的出现，大大改善了这种状况。
不是所有算法都能用MapReduce 实现。这意味着，不是所有算法都能实现并行。例如机器学习的模型训练，这些算法需要状态共享或者参数间有依赖，且需要集中维护和更新。

6 来一个Hello world

本次hello world为word count程序，通过这个小程序来了解一下MapReduce的用法。

Mapper类：

import java.io.IOException;

import java.util.StringTokenizer;

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;

import org.apache.hadoop.io.Text;

import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

public class TokenizerMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> {

    //声时一个IntWritable变量，作计数用，每出现一个key，给其一个value=1的值

    IntWritable one = new IntWritable(1);

    Text word = new Text();

    public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException,InterruptedException {

        //Hadoop读入的value是以行为单位的，其key为该行所对应的行号，因为我们要计算每个单词的数目，

        //默认以空格作为间隔，故用StringTokenizer辅助做字符串的拆分，也可以用string.split("")来作。

        StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());

        //遍历每一个单词

        while(itr.hasMoreTokens()) {

            word.set(itr.nextToken());

            context.write(word, one);

        }

    }

}

以上就是Map打散过程。

上面我们看到有IntWritable这个数据类型，这里的Text相当于jdk中的String IntWritable相当于jdk的int类型，hadoop有8个基本数据类型，它们均实现了WritableComparable接口：

类	描述
BooleanWritable	标准布尔型数值
ByteWritable	单字节数值
DoubleWritable	双字节数
FloatWritable	浮点数
IntWritable	整型数
LongWritable	长整型数
Text	使用UTF8格式存储的文本
NullWritable	当《key,value》中的key或value为空时使用

下面接着写reduce类：

import java.io.IOException;

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;

import org.apache.hadoop.io.Text;

import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

public class MyReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {

    IntWritable result = new IntWritable();

    public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException,InterruptedException {

        int sum = 0;

        //因为map已经将文本处理为键值对的形式，所以在这里只用取出map中保存的键值

        for(IntWritable val:values) {

            sum += val.get();

        }

        result.set(sum);

        context.write(key,result);

    }

}

下面是主函数：

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;

import org.apache.hadoop.fs.Path;

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;

import org.apache.hadoop.io.Text;

import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;

import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;

import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;

public class WordCount {

    public static void main(String[] args) throws Exception {

        Configuration conf = new Configuration();

        String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();

        //判断一下命令行输入路径/输出路径是否齐全，即是否为两个参数

        if(otherArgs.length != 2) {

            System.err.println("Usage: wordcount <in> <out>");

            System.exit(2);

        }

        //此程序的执行，在hadoop看来是一个Job，故进行初始化job操作

        Job job = new Job(conf, "wordcount");

        //可以认为成，此程序要执行WordCount.class这个字节码文件

        job.setJarByClass(WordCount.class);

        //在这个job中，我用TokenizerMapper这个类的map函数

        job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);

        //在这个job中，我用MyReducer这个类的reduce函数

        job.setCombinerClass(MyReducer.class);

        job.setReducerClass(MyReducer.class);

        //在reduce的输出时，key的输出类型为Text

        job.setOutputKeyClass(Text.class);

        //在reduce的输出时,value的输出类型为IntWritable

        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

        //初始化要计算word的文件的路径

        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));

        //初始化要计算word的文件的之后的结果的输出路径

        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));

        //提交job到hadoop上去执行了，意思是指如果这个job真正的执行完了则主函数退出了，若没有真正的执行完就退出了。

        System.exit(job.waitForCompletion(true)?0:1);

    }

}

工程目录结构如下：

然后就是打jar包，我用的是idea，打包的过程就不表，自己百度一下。我打的jar包名为：hadoop.jar。打完之后将jar包上传至服务器。

在你的hadoop服务开启的状态下，输入如下命令：

#hadoop jar hadoop.jar cn.edu.hust.demo1.WordCount /user/input /user/output

中间的是主程序的路径，后面第一个路径是你的单词文档的路径，我将单词文档上传到/user/input下，/user/output的路径为输出路径。这个路径在执行上面这个命令之前不能存在，不然会报错。

执行完等一会之后，如果出现上面的输出表示运行成功。

下面是输出路径的内容：

我上传的txt 单词文件内容为：

hello world big

hello world xiaoming

the world is beautiful

xiaoming is my friend

运行完程序之后的单词统计结果为：

由此我们的单词统计就完成了。

下面我们借着词频统计来说一下MapReduce的运行过程。

7 MapReduce的运行过程深入了解

从前面的WordCount可以看出，一个MapReduce作业经过了input,map,combine,reduce,output 五个阶段,其中combine阶段并不一定发生， map输出的中间结果被分发到reducer的过程被称为shuffle （数据混洗）。

7.1 从输入到输出的状态

在shuffle阶段还会发生copy（复制）和sort（排序)。

在MapReduce 的过程中，一个作业被分成Map和Reduce计算两个阶段，它们分别由两个或者多个Map任务和Reduce任务组成，这个在前面已经说过了。Reduce任务默认会在Map任务数量完成5%后才开始启动。

Map任务的执行过程可概括为：

首先通过用户指定的Inputformat类（如WordCount中的FilelnputFormat 类）中的getSplits方法和next方法将输入文件切片并解析成键值对作为map函数的输入。
然后map函数经过处理之后输出并将中间结果交给指定的Partitioner处理，确保中间结果分发到指定的Reduce任务处理，此时如果用户指定了Combiner，将执行combine操作。
最后map函数将中间结果保存到本地。

Reduce 任务的执行过程可概括为：

首先需要将已经完成的Map任务的中问结果复制到Reduce任务所在的节点，待数据复制完成后，再以key进行排序，通过排序，将所有key相同的数据交给reduce函数处理，处理完成后，结果直接输出到HDFS上。

7.2 input过程

如果使用HDFS上的文件作为MapReduce的输入（由于用户的数据大部分数据是以文件的

形式存储在HDFS上，所以这是最常见的情况）MapReduce计算框架首先会用

org.apache.hadoop.mapreduce.InputFormat类的子类FilelnputFormat类将作为输入的HDFS 上的文件切分形成输入分片（InputSplit），每个InputSplit将作为一个Map任务的输入，再将InputSplit解析为键值对。InputSplit的大小和数量对于MapReduce作业的性能有非常大的影响，因此有必要深入了解InputSplit 。

在List getSplits(JobContext job)方法中会对JobTracker进行拆分，确定需要多少个taskTracker。

该方法中调用了computeSplitSize(blockSize, minSize, maxSize)方法。用来计算拆分多少个taskTracker。我们看到三个参数：blockSize, minSize, maxSize，

其中minSize由mapred-site.xml文件中的配置项mapred.min.split.size决定，默认为l;
maxSize由mapred-site.xml文件中的配置项mapred.max.split.size决定，默认为9223372036854775807;
而blockSize也是由hdfs-site.xml文件中的配置项dfs.block.size决定，默认为67108864字节(64MB)。

一般来说， dfs.block.size的大小是确定不变的，所以得到目标InputSplit大小，只需改变mapred.min.split.size和mapred.max.split.size的大小即可。

对于Map任务来说，处理的单位为一个InputSplit。而InputSplit是一个逻辑概念， InputSplit所包含的数据是仍然是存储在HDFS 的块里面，它们之间的关系如下图所示：

InputSplit 可以不和块对齐，根据前面的公式也可以看出，一个InputSplit的大小可以大于一个块的大小亦可以小于一个块的大小。Hadoop在进行任务调度的时候，会优先考虑本节点的数据，如果本节点没有可处理的数据或者是还需要其他节点的数据， Map 任务所在的节点会从其他节点将数据通过网络传输给自己。当InputSplit的容量大于块的容量，Map任务就必须从其他节点读取一部分数据，这样就不能实现完全数据本地性，所以当使用FileIputFormat实现InputFormat时，应尽量使InputSplit的大小和块的大小相同以提高Map任务计算的数据本地性。

7.3 Map及中间结果的输出

InputSplit将解析好的键值对交给用户编写的map函数处理，处理后的中间结果会写到本地磁盘上，在刷写磁盘的过程中，还做了partition（分区）和sort（排序）的操作。map 函数产生输出时，并不是简单地刷写磁盘。为了保证I/0 效率，采取了先写到内存的环形缓冲区，并作一次预排序。

每个Map任务都有一个环形内存缓冲区，用于存储map函数的输出。默认情况下，缓冲

区的大小是100 MB ，该值可以通过mapred-site.xml文件的io.sort.mb的配置项配置。一旦缓冲区内容达到阀值（由mapred-site.xml文件的io.sort.spill.percent 的值决定，默认为0.80或80%），一个后台线程便会将缓冲区的内容溢写（spill）到磁盘中。在写磁盘的过程中，map函数的输出继续被写到缓冲区，但如果在此期间缓冲区被填满,map会阻塞直到写磁盘过程完成。写磁盘会以轮询的方式写到mapred.local.dir(mapred-site.xml文件的配置项）配置的作业特定目录下。

在写磁盘之前，线程会根据数据最终要传送到的Reducer把缓冲区的数据划分成（默认是按照键）相应的分区。在每个分区中，后台线程技键进行内排序，此时如果有一个Combiner,它会在排序后的输出上运行。

如果己经指定Combiner且溢出写次数至少为3时，Combiner就会在输出文件写到磁盘之前运行。如前文所述，Combiner可以多次运行，并不影响输出结果。运行Combiner 的意义在于使map 输出的中间结果更紧凑，使得写到本地磁盘和传给Reducer的数据更少。

为了提高磁盘I/O 性能，可以考虑压缩map的输出，这样会让写磁盘的速度更快，节约磁盘空间，从而使传送给Reducer的数据量减少。默认情况下，map的输出是不压缩的，但只要将mapred-site.xml文件的配置项mapred.compress.map.output设为true 即可开启压缩功能。使用的压缩库由mapred-site.xml文件的配置项mapred.map.output.compression.codec指定。

map输出的中间结果存储的格式为IFile,IFile是一种支持行压缩的存储格式。Reducer通过HTTP方式得到输出文件的分区。将map输出的中间结果（map 输出）发送

到Reducer的工作线程的数量由mapred-site.xml文件的tasktracker.http.threads 配置项决定，此配置针对每个节点，即每个TaskTracker,而不是每个Map任务，默认是40，可以根据作业大小，集群规模以及节点的计算能力而增大。

7.4 shuffle

shuffle,也叫数据混洗。在某些语境中，代表map函数产生输出到reduce的消化输入的整个过程，上面我们也有一个流程图中看到shuffle是在combine和reduce之间的过程，前面map已经处理完了数据那为什么还要shuffle呢，这就是shuffle的功能：完成数据和合并和排序。

前面我们说了，Map任务输出的结果位于运行Map任务的TaskTracker所在的节点的本地磁盘上。TaskTracker需要为这些分区文件（map输出）运行Reduce任务。但是 Reduce任务可能需要多个Map 任务的输出作为其特殊的分区文件。每个Map 任务的完成时间可能不同，当只要有一个任务完成，Reduce 任务就开始复制其输出。这就是shuffle中的copy阶段。Reduce任务有少量复制线程，可以井行取得Map 任务的输出，默认值是5个线程，该值可以通过设置mapred-site.xml的mapred.reduce.parallel.copies配置项来改变。

如果map输出相当小，则会被复制到Reducer所在的TaskTracker的内存的缓冲区中，缓冲区的大小由mapred-site.xml文件中的mapred.job.shuffie.input.buffer.percent配置项指定。否则，

map输出将会被复制到磁盘。一旦内存缓冲区达到阀值大小（由mapred-site.xml 文件的

mapred.job.shuffle.merge.percent 配置项决定）或缓冲区的文件数达到阀值大小（由

mapred-site.xml文件的mapred.inmem.merge.threshold配置项决定）,则合并后溢写到磁盘中。

随着溢写到磁盘的文件增多，后台线程会将它们合并为更大的、有序的文件，这会为后面的合并节省时间为了合并,压缩的中间结果都将在内存中解压缩。

复制完所有的map输出，shuffle进入sort阶段。这个阶段将合并map的输出文件，并维持其顺序排序，其实做的是归并排序。排序的过程是循环进行，如果有50个map的输出文件，而合并因子（由mapred-site.xml文件的io.sort.factor配置项决定，默认为10）为10,合并操作将进行5次，每次将10个文件合,并成一个文件,最后会有5个文件，这5个文件由于不满足合并条件（文件数小于合并因子），则不会进行合井，将会直接把这5 个文件交给reduce函数处理。至此，shuffle 阶段完成。

从shuffle的过程可以看出,Map任务处理的是一个InputSplit,而Reduce任务处理的是所有Map任务同一个分区的中间结果。

reduce阶段操作的实质就是对经过shuffle处理后的文件调用reduce函数处理。由于经过了shuffle的处理，文件都是按键分区且有序，对相同分区的文件调用一次reduce函数处理。与map的中间结果不同的是,reduce的输出一般为HDFS。

7.5 sort

上面我们讲到shuffle的过程在合并Map的时候顺带做了排序。其实排序贯穿Map和Reduce的所有任务，在MapReduce任务中一共发生了三次排序：

当map函数产生输出时，会首先写入内存的环形缓冲区，当达到设定的阀值，在刷写磁盘之前，后台线程会将缓冲区的数据划分戚相应的分区。在每个分区中，后台线程技键进行内排序。
在Map任务完成之前，磁盘上存在多个己经分好区并排好序的、大小和缓冲区一样的溢写文件，这时溢写文件将被合并成一个己分区且己排序的输出文件。由于溢写文件己经经过第一次排序，所以合并文件时只需再做一次排序就可使输出文件整体有序。
在shuffle 阶段，需要将多个Map任务的输出文件合并，由于经过第二次排序，所以合并文件时只需再做一次排序就可使输出文件整体有序。

在这3次排序中第一次是在内存缓冲区做的内排序，使用的算法是快速排序，第二次排序和第三次排序都是在文件合并阶段发生的，使用的是归并排序。

至此mapReduce的工作过程我们就说完啦，多看几次好好消化消化吧！