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[转]MAP/REDUCE:Google和Nutch实现异同及其他

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设计要素
nutch包含以下几个部分:
辅助类
Log:记载运行信息;
Time:记载时间信息;
协议类
目的:各种进程之间的通信协议
Client和M/R系统通信协议:完成客户端和M/R系统的通信;
Job和Task系统通信协议:由于一个任务要分布完成,所以需要任务和子任务之间的通信协议;
MapTask和ReduceTask通信协议:由于MAP和REDUCE是一个任务的顺序执行过程,所以需要两者之间的通信协议来对两个步骤进行协调,主要是文件输入输出协调;
进程通信协议:子进程和父进程通信协议;
 任务管理
      3.1任务定义与管理(JOB):运行,状态管理,JOB和GOOGLE的MASTER是一个概念么?好像不一样;JOB应当等价于MapReduceSpecification类,那么nutch的master在哪里呢?
      3.2map管理;(运行,状态管理)
      3.3Reduce管理;(运行,状态管理)
      3.4map和Reduce协调管理;
      3.5.任务文件切割以及记录读写等管理;(文件由记录组成,切割时候注意边界);输入输出文件读写等管理;  
关系定义:
一个M/R系统同时并行处理若干个JOB,每个JOB需要记载其运行状态等;
每个JOB对应一个大型输入文件,通过文件切割,建立若干个TASK分布在不同机器上处理切割过的文件片段,达到并行处理的目的;
每个TASK可以分为顺序执行的两部分:MAP/REDUCE,MAP阶段分布在M个机器执行,负责把输入文件的《KEY,VALUE>转换为《key1,value1>形式,不负责数据整理,只负责数据形式转换;REDUCE阶段分布在K个机器执行,负责对MAP阶段的输出结果进行排序和统计等整理,形成《key1,list(value1)>输出形式;
 
Nutch和GOOGLE的区别与联系:
大体上Nntch是按照GOOGLE的论文做的,但是有几点区别,总体感觉Nntch在完整性和复杂性方面还不如GOOGLE的系统;
GOOGLE更像一个软件框架,客户在这个框架下写自己的程序,而nutch更像一个固定功能的系统,当然之所以nutch的mapper和reducer类基本只起到一个接口的作用,也是为了体现框架的意图,由用户继承并定义新类来使用框架完成自己的任务,但是nutch的 jobclient和jobsubmission使得它更像一个静态的功能而非框架;
GOOGLE的实现版本框架,其中的变化点在于
用户自定义mapper;
用户自定义reducer;
用户可以对输入文件格式解析进行自定义;
用户通过一个类来设定系统参数并将map/reduce类和输入文件绑定起来;
用户自定义partition类,该类主要由reducer调用,功能是通过HASH(KEY)使得同一个KEY的能够映射到一台机器上,这样方便统计处理;
 
其中的不变点,也就是框架本身提供的功能:
    a.系统运行流程:首先将输入文件切割,然后分布到不同机器执行map运算,运算结果通知master,master通知reducer去累计结果输出;这个基本上是固定的;
    b.系统通信协议:master通过周期性的ping workers来判断是否该进程还有效;map运算结果要传送给master; master通知reducer输入数据所在位置;reducer通过RPC调用来获得输入数据等;
    c.容错处理:自动发现硬件错误并提供补偿措施,主要的补偿措施是如果发现某个任务失效,则将任务调配到另外一台机器重新计算;
    d.master记载控制信息并承担控制工作:比如记录任务分配信息;每个子任务(map/reduce)状态信息;轮询子任务获得状态信息;负责通信工作(类似于设计模式中的“中介者”模式);发现错误的话进行调整工作(放置到一台好的机器重新运行);
GOOGLE的方案有一些优化工作,比如计数器的实现,backup(就是往往最后完成的几个子任务拖整个任务的后腿,GOOGLE的策略是:当发现一个任务接近完成时候,启动几个后备子任务,哪个先完成算哪个,可以有效提高速度),partition函数;master的 checkpoint为了恢复master的工作等;这些工作nutch还没有实现;
GOOGLE方案的一些类:
    Counter:累计计数器;
    MapReduceSpecification:参数设定等;方法见论文;
    MapReduceInput:输入文件参数设定以及mapper绑定;
    MapReduceOutput:输出文件参数设定以及reducer 类绑定;
    Mapper:抽象类,用户继承进行自定义;Emit()函数
    Reducer: 抽象类,用户继承进行自定义;Emit()函数
    MapReduceResult:存放结果的类;
    MapReduce(MapReduceSpecification, MapReduceResult)方法,是启动整个MAPREDUCE的控制流程函数;
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