MapReduce编程模型

本篇文章介绍一下MapReduce^[1]分布式计算

先回顾一下Hadoop架构：
Hadoop由HDFS分布式存储、MR分布式计算、Yarn资源调度三部分组成

Hadoop

MR

• MR是采用一种分而治之^[2]的思想设计出来的分布式计算框架

• MR由两个阶段组成：
  • Map阶段(切分成一个个小的任务)
  • Reduce阶段(汇总小任务的结果)

MR分治

Map阶段

• map阶段有一个关键的map()函数。
• 此函数的输入是键值对。
• 输出是一系列的键值对，输出写到本地磁盘。

Reduce阶段

• reduce阶段有一个关键的函数reduce函数。
• 此函数的输入也是键值对(即map的输出kv对)。
• 输出也是一系列的键值对，结果最终写入HDFS。

Map&Reduce工作流程图如下：

Map和Reduce工作流程

下面以MR的词频统计为例，详细介绍MR工作流程。
需求：统计一批英文文章中，每个单词出现的总次数。
假设：现在有一个输入文件"Gone With The Wind"，这个文件有三个block：block1, block2, block3。三个block的内容依次如下图。

MR原理图

• Map阶段
  • 每一个block对应一个分片split^[3] (默认split与block一一对应)。
  • 每一个split对应一个map任务(map task)。所以这里三个block将会对应三个map task(map1, map2, map3)，这3个任务的逻辑完全一样。
  • 以map1为例。map1会读取block1的数据，一次读取block1的一行数据，然后会产生一个kv对(其中，key是当前所读行的行首相对于当前block开始处的字节偏移量；value是当前行的内容；如假设当前所读行是第一行，那么当前行的内容是"Dear Bear River"，则kv对是(0, "Dear Bear River"))，作为map()的参数传入，调用map()。
  • map()方法。将value当前行内容按空格切分，得到三个单词Dear|Bear|River，然后将每个单词变成键值对(Dear, 1)|(Bear, 1)|(River, 1)，最终结果输出为文件，写入map任务所在节点的本地磁盘中(其中还有一个Shuffle的过程，下文会详细讲解)。
  • block的第一行数据被处理完后，接着处理第二行，当map任务将当前block所有的数据全部处理完后，此map任务即运行结束。
• Reduce阶段
  • reduce任务(reduce task)的个数由用户程序指定，main()内的job.setNumReduceTask(4)指定reduce任务是4个(reduce1, reduce2, reduce3, reduce4)。
  • 以reduce1为例。reduce1通过网络，连接到map1，将map1输出结果中属于reduce1的分区的数据通过网络获取到reduce1端(拷贝阶段)。同样地，也会连接到map2，map3获取数据。最终reduce1端获得4个(Dear, 1)键值对；由于key键相同，它们分到同一个组^[4]。4个(Dear, 1)键值对，转换成[Dear, Iterable(1, 1, 1, )]，作为两个参数传入(其中还有一个Shuffle的过程，下文会详细讲解)，调用reduce()。
  • reduce()方法。计算Dear的总数为4，并将(Dear, 4)作为键值对输出，最终结果输出成文件，写入HDFS。

MR中key的作用

MR编程中，key有特殊的作用：
① 数据中，若要针对某个值进行分组、聚合时，需将此值作为MR中的reduce的输入的key。 如上边词频统计例子，按单词进行分组，每组中对出现次数做聚合（计算总和）；所以需要将每个单词作为reduce输入的key，MapReduce框架自动按照单词分组，进而求出每组即每个单词的总次数。

聚合

② 另外，key还具有可排序的特性，因为MR中的key类需要实现WritableComparable接口；而此接口又继承Comparable接口（可查看源码）。

排序

MR编程时，要充分利用以上两点；结合实际业务需求，设置合适的key。

Shuffle

前面在讲map和reduce的工作原理的时候，对于map的处理结果只是简单地说保存在磁盘，而对于reduce，也只是简单地说了从map端获取处理结果作为其输入。这两个过程其实并不是那么那么简单，当中还有一个shuffle的过程。

Shuffle简图 Shuffle细节图

其中，分区用到了分区器，默认分区器是HashPartitioner，源码：

public class HashPartitioner<K2, V2> implements Partitioner<K2, V2> {

  public void configure(JobConf job) {}

  /** Use {@link Object#hashCode()} to partition. */
  public int getPartition(K2 key, V2 value,
                          int numReduceTasks) {
    return (key.hashCode() & Integer.MAX_VALUE) % numReduceTasks;
  }

}

• map端

  • 每个map任务都有一个对应的环形内存缓冲区(如上图)，对于map()输出的kv对并不是立马就写入磁盘，而是先写入到一个环形缓冲区(默认大小是100M)，当内容占据80%的缓冲区空间后，由一个后台线程将缓冲区中的数据溢出写到一个磁盘文件。
  • 在溢写的过程中，map任务可以继续向环形缓冲区写入数据；但是若写入速度大于溢出写的速度，最终造成100m占满后，map任务会暂停向环形缓冲区中写数据的过程；只执行溢出写的过程；直到环形缓冲区的数据全部溢出写到磁盘，才恢复向缓冲区写入。
  • 后台线程溢写磁盘过程，有以下几个步骤：
    • 先对每个溢写的kv对做分区；分区的个数由MR程序的reduce任务数决定； 默认使用HashPartitioner计算当前kv对属于哪个分区；计算公式：(key.hashCode() & Integer.MAX_VALUE) % numReduceTasks(见上面源码)
    • 每个分区中，根据kv对的key做内存中排序。
    • 若设置了map端本地聚合combiner，则对每个分区中，排好序的数据做combine^[5]操作。
    • 若设置了对map输出压缩的功能，会对溢写数据压缩。
  • 随着不断的向环形缓冲区中写入数据，会多次触发溢写（每当环形缓冲区写满100m），本地磁盘最终会生成多个溢出文件。
  • 合并溢写文件：在map task完成之前，所有溢出文件会被合并成一个大的溢出文件；且是已分区、已排序的输出文件(如上图，每个计算节点上保存的合并后的文件都有4个分区，每个分区内的kv对都是已经排好了序)。

• 在合并溢写文件时，如果至少有3个溢写文件，并且设置了map端combine的话，会在合并的过程中触发combine操作；
• 但是若只有2个或1个溢写文件，则不触发combine操作（因为combine操作，本质上是一个reduce，需要启动JVM虚拟机，有一定的开销）

• reduce端
• reduce task会在每个map task运行完成后，通过HTTP获得map task输出中，属于自己的分区数据（许多kv对），如果map输出数据比较小，先保存在reduce的jvm内存中，否则直接写入reduce磁盘。一旦内存缓冲区达到阈值（默认0.66）或map输出数的阈值（默认1000），则触发归并merge，结果写到本地磁盘。
• 若MR编程指定了combine，在归并过程中会执行combine操作。
• 随着溢出写的文件的增多，后台线程会将它们合并大的、排好序的文件。
• reduce task将所有map task复制完后，将合并磁盘上所有的溢出文件，默认一次合并10个，最后一批合并，部分数据来自内存，部分来自磁盘上的文件。
• 合并完成之后，进入“归并、排序、分组阶段”。
• 最后每组数据调用一次reduce方法。

小结：

shuffle主要指的是map端的输出作为reduce端输入的过程。

• map端
  • map()输出结果先写入环形缓冲区。
  • 缓冲区100M；写满80M后，开始溢出写磁盘文件。
  • 此过程中，会进行分区、排序、combine（可选）、压缩（可选）
  • map任务完成前，会将多个小的溢出文件，合并成一个大的溢出文件（已分区、排序）。
• reduce端
  • 拷贝阶段：reduce任务通过http将map任务属于自己的分区数据拉取过来。
  • 开始merge及溢出写磁盘文件。
  • 所有map任务的分区全部拷贝过来后，进行阶段合并、排序、分组阶段。
  • 每组数据调用一次reduce()。
  • 结果写入HDFS。

拓展阅读：

• MR如何解决数据倾斜
• MR中split划分分析

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1. MapReduce可简称为MR。 ↩

2. 如果有一组大任务(复杂，计算量大，耗时较长的任务)，使用单台服务器无法计算或者叫段时间内计算出结果时，可将此大任务切分成一个个小的任务，小任务分别在不同服务器上并行的执行，最终再汇总每个小任务的结果。 ↩

3. split 是一个逻辑概念，它只包含一些元数据信息，比如 、数据起始位置、数据长度、数据所在节点等。它的划分方法完全由用户自己决定。 ↩

4. 实际情况是存在多个不同的键，然后会根据键分组，相同的键分到一个组。 ↩

5. 将如kv对("poem", 3)和("poem", 5)键值对合并的过程，叫combine操作，将map()结果写入磁盘之前进行combine可以减少带宽消耗。 ↩