有必要了解的大数据知识(二) Hadoop

前言

接上文，复习整理大数据相关知识点，这章节从MapReduce开始...

MapReduce介绍

MapReduce思想在生活中处处可见。或多或少都曾接触过这种思想。MapReduce的思想核心是“分而治之”，适用于大量复杂的任务处理场景（大规模数据处理场景）。

Map负责“分”，即把复杂的任务分解为若干个“简单的任务”来并行处理。可以进行拆分的前提是这些小任务可以并行计算，彼此间几乎没有依赖关系。

Reduce负责“合”，即对map阶段的结果进行全局汇总。

MapReduce运行在yarn集群

1. ResourceManager
2. NodeManager

这两个阶段合起来正是MapReduce思想的体现。

MapReduce设计思想和架构

MapReduce是一个分布式运算程序的编程框架，核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序，并发运行在Hadoop集群上。

Hadoop MapReduce构思:

分而治之

对相互间不具有计算依赖关系的大数据，实现并行最自然的办法就是采取分而治之的策略。并行计算的第一个重要问题是如何划分计算任务或者计算数据以便对划分的子任务或数据块同时进行计算。不可分拆的计算任务或相互间有依赖关系的数据无法进行并行计算！

统一构架，隐藏系统层细节

如何提供统一的计算框架，如果没有统一封装底层细节，那么程序员则需要考虑诸如数据存储、划分、分发、结果收集、错误恢复等诸多细节；为此，MapReduce设计并提供了统一的计算框架，为程序员隐藏了绝大多数系统

层面的处理细节。

MapReduce最大的亮点在于通过抽象模型和计算框架把需要做什么(what need to do)与具体怎么做(how to do)分开了，为程序员提供一个抽象和高层的编程接口和框架。程序员仅需要关心其应用层的具体计算问题，仅需编写少量的处理应用本身计算问题的程序代码。如何具体完成这个并行计算任务所相关的诸多系统层细节被隐藏起来,交给计算框架去处理：从分布代码的执行，到大到数千小到单个节点集群的自动调度使用。

构建抽象模型：Map和Reduce

MapReduce借鉴了函数式语言中的思想，用Map和Reduce两个函数提供了高层的并行编程抽象模型

Map: 对一组数据元素进行某种重复式的处理；

Reduce: 对Map的中间结果进行某种进一步的结果整理。

Map和Reduce为程序员提供了一个清晰的操作接口抽象描述。MapReduce

处理的数据类型是键值对。

MapReduce中定义了如下的Map和Reduce两个抽象的编程接口，由用户去编程实现:

Map: (k1; v1) → [(k2; v2)]

Reduce: (k2; [v2]) → [(k3; v3)]

MapReduce 框架结构

一个完整的mapreduce程序在分布式运行时有三类实例进程：

1. MRAppMaster 负责整个程序的过程调度及状态协调
2. MapTask 负责map阶段的整个数据处理流程
3. ReduceTask 负责reduce阶段的整个数据处理流程

MapReduce编程规范

MapReduce 的开发一共有八个步骤, 其中 Map 阶段分为 2 个步骤，Shuffle 阶段 4个步骤，Reduce 阶段分为 2 个步骤

Map 阶段 2 个步骤

1. 设置 InputFormat 类, 将数据切分为 Key-Value(K1和V1) 对, 输入到第二步
2. 自定义 Map 逻辑, 将第一步的结果转换成另外的 Key-Value（K2和V2） 对, 输出结果

Shuffle 阶段 4 个步骤

1. 对输出的 Key-Value 对进行分区
2. 对不同分区的数据按照相同的 Key 排序
3. (可选) 对分组过的数据初步规约, 降低数据的网络拷贝
4. 对数据进行分组, 相同 Key 的 Value 放入一个集合中

Reduce 阶段 2 个步骤

1. 对多个 Map 任务的结果进行排序以及合并, 编写 Reduce 函数实现自己的逻辑, 对输入的 Key-Value 进行处理, 转为新的 Key-Value（K3和V3）输出
2. 设置 OutputFormat 处理并保存 Reduce 输出的 Key-Value 数据

转换为代码,例子如下

Map阶段

public class WordCountMapper extends Mapper<Text,Text,Text, LongWritable> {

    /**
     * K1-----V1
     * A -----A
     * B -----B
     * C -----C
     *
     * K2-----V2
     * A -----1
     * B -----1
     * C -----1
     *
     * @param key
     * @param value
     * @param context
     * @throws IOException
     * @throws InterruptedException
     */
    @Override
    protected void map(Text key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        context.write(key,new LongWritable(1));
    }
}

Reduce阶段

public class WordCountReducer extends Reducer<Text, LongWritable, Text, LongWritable> {
    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable<LongWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        long count = 0L;
        for (LongWritable value : values) {
            count += value.get();
        }
        context.write(key, new LongWritable(count));
    }
}

shuffle阶段,举一个分区的例子:

public class WordCountPartitioner extends Partitioner<Text, LongWritable> {

    @Override
    public int getPartition(Text text, LongWritable longWritable, int i) {
        if (text.toString().length() > 5) {
            return 1;
        }
        return 0;
    }
}

主方法

public class JobMain extends Configured implements Tool {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        ToolRunner.run(new Configuration(),new JobMain(),args);
    }

    @Override
    public int run(String[] strings) throws Exception {
        Job job = Job.getInstance(super.getConf(), "wordcout");
        job.setJarByClass(JobMain.class);
        //输入
        job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
        TextInputFormat.addInputPath(job,new Path("/"));
        //map
        job.setMapperClass(WordCountMapper.class);
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(LongWritable.class);

        //shuffle阶段
        job.setPartitionerClass(WordCountPartitioner.class);
        job.setNumReduceTasks(2);

        //reduce阶段
        job.setReducerClass(WordCountReducer.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(LongWritable.class);

        //输出
        job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);
        TextOutputFormat.setOutputPath(job,new Path("/"));
        return 0;
    }
}

MapTask运行机制

具体步骤:

1. 读取数据组件 InputFormat (默认 TextInputFormat) 会通过 getSplits 方法对输入目录中文件进行逻辑切片规划得到 splits, 有多少个 split 就对应启动多少个MapTask . split 与 block 的对应关系默认是一对一
2. 将输入文件切分为 splits 之后, 由 RecordReader 对象 (默认是LineRecordReader)进行读取, 以 \n 作为分隔符, 读取一行数据, 返回 <key，value> . Key 表示每行首字符偏移值, Value 表示这一行文本内容
3. 读取 split 返回 <key,value> , 进入用户自己继承的 Mapper 类中，执行用户重写的 map 函数, RecordReader 读取一行这里调用一次
4. Mapper 逻辑结束之后, 将 Mapper 的每条结果通过 context.write 进行collect数据收集. 在 collect 中, 会先对其进行分区处理，默认使用 HashPartitioner。

• MapReduce 提供 Partitioner 接口, 它的作用就是根据 Key 或 Value 及Reducer 的数量来决定当前的这对输出数据最终应该交由哪个 Reduce task处理, 默认对 Key Hash 后再以 Reducer 数量取模. 默认的取模方式只是为了平均 Reducer 的处理能力, 如果用户自己对 Partitioner 有需求, 可以订制并设置到 Job 上。

1. 接下来, 会将数据写入内存, 内存中这片区域叫做环形缓冲区, 缓冲区的作用是批量收集Mapper 结果, 减少磁盘 IO 的影响. 我们的 Key/Value 对以及 Partition 的结果都会被写入缓冲区. 当然, 写入之前，Key 与 Value 值都会被序列化成字节数组。

• 环形缓冲区其实是一个数组, 数组中存放着 Key, Value 的序列化数据和 Key,Value 的元数据信息, 包括 Partition, Key 的起始位置, Value 的起始位置以及Value 的长度. 环形结构是一个抽象概念
• 缓冲区是有大小限制, 默认是 100MB. 当 Mapper 的输出结果很多时, 就可能会撑爆内存, 所以需要在一定条件下将缓冲区中的数据临时写入磁盘, 然后重新利用这块缓冲区. 这个从内存往磁盘写数据的过程被称为 Spill, 中文可译为溢写. 这个溢写是由单独线程来完成, 不影响往缓冲区写 Mapper 结果的线程.溢写线程启动时不应该阻止 Mapper 的结果输出, 所以整个缓冲区有个溢写的比例 spill.percent . 这个比例默认是 0.8, 也就是当缓冲区的数据已经达到阈值 buffer size * spill percent = 100MB * 0.8 = 80MB , 溢写线程启动,锁定这 80MB 的内存, 执行溢写过程. Mapper 的输出结果还可以往剩下的20MB 内存中写, 互不影响

1. 当溢写线程启动后, 需要对这 80MB 空间内的 Key 做排序 (Sort). 排序是 MapReduce模型默认的行为, 这里的排序也是对序列化的字节做的排序
   • 如果 Job 设置过 Combiner, 那么现在就是使用 Combiner 的时候了. 将有相同 Key 的 Key/Value 对的 Value 加起来, 减少溢写到磁盘的数据量.Combiner 会优化 MapReduce 的中间结果, 所以它在整个模型中会多次使用
   • 那哪些场景才能使用 Combiner 呢? 从这里分析, Combiner 的输出是Reducer 的输入, Combiner 绝不能改变最终的计算结果. Combiner 只应该用于那种 Reduce 的输入 Key/Value 与输出 Key/Value 类型完全一致, 且不影响最终结果的场景. 比如累加, 最大值等. Combiner 的使用一定得慎重, 如果用好, 它对 Job 执行效率有帮助, 反之会影响 Reducer 的最终结果
2. 合并溢写文件, 每次溢写会在磁盘上生成一个临时文件 (写之前判断是否有 Combiner),如果 Mapper 的输出结果真的很大, 有多次这样的溢写发生, 磁盘上相应的就会有多个临时文件存在. 当整个数据处理结束之后开始对磁盘中的临时文件进行 Merge 合并, 因为最终的文件只有一个, 写入磁盘, 并且为这个文件提供了一个索引文件, 以记录每个reduce对应数据的偏移量

ReduceTask工作机制

Reduce 大致分为 copy、sort、reduce 三个阶段，重点在前两个阶段。copy 阶段包含一个 eventFetcher 来获取已完成的 map 列表，由 Fetcher 线程去 copy 数据，在此过程中会启动两个 merge 线程，分别为 inMemoryMerger 和 onDiskMerger，分别将内存中的数据 merge 到磁盘和将磁盘中的数据进行 merge。待数据 copy 完成之后，copy 阶段就完成了，开始进行 sort 阶段，sort 阶段主要是执行 finalMerge 操作，纯粹的 sort 阶段，完成之后就是 reduce 阶段，调用用户定义的 reduce 函数进行处理

详细步骤:

1. Copy阶段 ，简单地拉取数据。Reduce进程启动一些数据copy线程(Fetcher)，通过HTTP方式请求maptask获取属于自己的文件。
2. Merge阶段 。这里的merge如map端的merge动作，只是数组中存放的是不同map端copy来的数值。Copy过来的数据会先放入内存缓冲区中，这里的缓冲区大小要比map端的更为灵活。merge有三种形式：内存到内存；内存到磁盘；磁盘到磁盘。默认情况下第一种形式不启用。当内存中的数据量到达一定阈值，就启动内存到磁盘的merge。与map 端类似，这也是溢写的过程，这个过程中如果你设置有Combiner，也是会启用的，然后在磁盘中生成了众多的溢写文件。第二种merge方式一直在运行，直到没有map端的数据时才结束，然后启动第三种磁盘到磁盘的merge方式生成最终的文件。
3. 合并排序 。把分散的数据合并成一个大的数据后，还会再对合并后的数据排序。
4. 对排序后的键值对调用reduce方法 ，键相等的键值对调用一次reduce方法，每次调用会产生零个或者多个键值对，最后把这些输出的键值对写入到HDFS文件中。

Shuffle具体流程

map 阶段处理的数据如何传递给 reduce 阶段，是 MapReduce 框架中最关键的一个流程，这个流程就叫 shuffle

shuffle: 洗牌、发牌 ——（核心机制：数据分区，排序，分组，规约，合并等过程）

1. Collect阶段 ：将 MapTask 的结果输出到默认大小为 100M 的环形缓冲区，保存的是key/value，Partition 分区信息等。
2. Spill阶段 ：当内存中的数据量达到一定的阀值的时候，就会将数据写入本地磁盘，在将数据写入磁盘之前需要对数据进行一次排序的操作，如果配置了 combiner，还会将有相同分区号和 key 的数据进行排序。
3. Merge阶段 ：把所有溢出的临时文件进行一次合并操作，以确保一个 MapTask 最终只产生一个中间数据文件。
4. Copy阶段 ：ReduceTask 启动 Fetcher 线程到已经完成 MapTask 的节点上复制一份属于自己的数据，这些数据默认会保存在内存的缓冲区中，当内存的缓冲区达到一定的阀值的时候，就会将数据写到磁盘之上。
5. Merge阶段 ：在 ReduceTask 远程复制数据的同时，会在后台开启两个线程对内存到本地的数据文件进行合并操作。
6. Sort阶段 ：在对数据进行合并的同时，会进行排序操作，由于 MapTask 阶段已经对数据进行了局部的排序，ReduceTask 只需保证 Copy 的数据的最终整体有效性即可。Shuffle 中的缓冲区大小会影响到 mapreduce 程序的执行效率，原则上说，缓冲区越大，磁盘io的次数越少，执行速度就越快

缓冲区的大小可以通过参数调整, 参数：mapreduce.task.io.sort.mb 默认100M