Hadoop mapreduce原理学习

       转自 http://blog.csdn.net/thomas0yang/article/details/8562910

       最近整了很长一段时间才了解了map reduce的工作原理，shuffle是mapreduce的心脏，了解了这个过程，有助于编写效率更高的mapreduce程序和hadoop调优。自己画了一幅流程图（点击查看全图）：

 

 

另外，还找到一篇文章，很好，引用一下。

 

Hadoop

是Apache 下的一个项目，由HDFS、MapReduce、HBase、Hive 和ZooKeeper等成员组成。其中，HDFS 和MapReduce 是两个最基础最重要的成员。

HDFS是Google GFS 的开源版本，一个高度容错的分布式文件系统，它能够提供高吞吐量的数据访问，适合存储海量（PB 级）的大文件（通常超过64M），其原理如下图所示：

 

采用Master/Slave 结构。NameNode 维护集群内的元数据，对外提供创建、打开、删除和重命名文件或目录的功能。DatanNode 存储数据，并提负责处理数据的读写请求。DataNode定期向NameNode 上报心跳，NameNode 通过响应心跳来控制DataNode。

 

InfoWord将MapReduce 评为2009 年十大新兴技术的冠军。MapReduce 是大规模数据（TB 级）计算的利器，Map 和Reduce 是它的主要思想，来源于函数式编程语言，它的原理如下图所示：Map负责将数据打散，Reduce负责对数据进行聚集，用户只需要实现map 和reduce 两个接口，即可完成TB级数据的计算，常见的应用包括：日志分析和数据挖掘等数据分析应用。另外，还可用于科学数据计算，如圆周率PI 的计算等。Hadoop MapReduce的实现也采用了Master/Slave 结构。Master 叫做JobTracker，而Slave 叫做TaskTracker。用户提交的计算叫做Job，每一个Job会被划分成若干个Tasks。JobTracker负责Job 和Tasks 的调度，而TaskTracker负责执行Tasks。

 

 

 

MapReduce中的Shuffle和Sort分析

MapReduce 是现今一个非常流行的分布式计算框架，它被设计用于并行计算海量数据。第一个提出该技术框架的是Google 公司，而Google 的灵感则来自于函数式编程语言，如LISP，Scheme，ML 等。MapReduce 框架的核心步骤主要分两部分：Map 和Reduce。当你向MapReduce 框架提交一个计算作业时，它会首先把计算作业拆分成若干个Map 任务，然后分配到不同的节点上去执行，每一个Map 任务处理输入数据中的一部分，当Map 任务完成后，它会生成一些中间文件，这些中间文件将会作为Reduce 任务的输入数据。Reduce 任务的主要目标就是把前面若干个Map 的输出汇总到一起并输出。从高层抽象来看，MapReduce的数据流图如图1 所示：

 

本文的重点是剖析MapReduce的核心过程----Shuffle和Sort。在本文中，Shuffle是指从Map产生输出开始，包括系统执行排序以及传送Map输出到Reducer作为输入的过程。在这里我们将去探究Shuffle是如何工作的，因为对基础的理解有助于对MapReduce程序进行调优。

 

首先从Map端开始分析，当Map开始产生输出的时候，他并不是简单的把数据写到磁盘，因为频繁的操作会导致性能严重下降，他的处理更加复杂，数据首先是写到内存中的一个缓冲区，并作一些预排序，以提升效率，如图：

每个Map任务都有一个用来写入输出数据的循环内存缓冲区，这个缓冲区默认大小是100M，可以通过io.sort.mb属性来设置具体的大小，当缓冲区中的数据量达到一个特定的阀值(io.sort.mb * io.sort.spill.percent，其中io.sort.spill.percent 默认是0.80)时，系统将会启动一个后台线程把缓冲区中的内容spill 到磁盘。在spill过程中，Map的输出将会继续写入到缓冲区，但如果缓冲区已经满了，Map就会被阻塞直道spill完成。spill线程在把缓冲区的数据写到磁盘前，会对他进行一个二次排序，首先根据数据所属的partition排序，然后每个partition中再按Key排序。输出包括一个索引文件和数据文件，如果设定了Combiner，将在排序输出的基础上进行。Combiner就是一个Mini Reducer，它在执行Map任务的节点本身运行，先对Map的输出作一次简单的Reduce，使得Map的输出更紧凑，更少的数据会被写入磁盘和传送到Reducer。Spill文件保存在由mapred.local.dir指定的目录中，Map任务结束后删除。

每当内存中的数据达到spill阀值的时候，都会产生一个新的spill文件，所以在Map任务写完他的最后一个输出记录的时候，可能会有多个spill文件，在Map任务完成前，所有的spill文件将会被归并排序为一个索引文件和数据文件。如图3 所示。这是一个多路归并过程，最大归并路数由io.sort.factor 控制(默认是10)。如果设定了Combiner，并且spill文件的数量至少是3（由min.num.spills.for.combine 属性控制），那么Combiner 将在输出文件被写入磁盘前运行以压缩数据。

对写入到磁盘的数据进行压缩（这种压缩同Combiner 的压缩不一样）通常是一个很好的方法，因为这样做使得数据写入磁盘的速度更快，节省磁盘空间，并减少需要传送到Reducer 的数据量。默认输出是不被压缩的， 但可以很简单的设置mapred.compress.map.output为true 启用该功能。压缩所使用的库由mapred.map.output.compression.codec来设定

 

当spill 文件归并完毕后，Map 将删除所有的临时spill 文件，并告知TaskTracker 任务已完成。Reducers 通过HTTP 来获取对应的数据。用来传输partitions 数据的工作线程个数由tasktracker.http.threads 控制，这个设定是针对每一个TaskTracker 的，并不是单个Map，默认值为40，在运行大作业的大集群上可以增大以提升数据传输速率。

 

现在让我们转到Shuffle的Reduce部分。Map的输出文件放置在运行Map任务的TaskTracker的本地磁盘上（注意：Map输出总是写到本地磁盘，但是Reduce输出不是，一般是写到HDFS），它是运行Reduce任务的TaskTracker所需要的输入数据。Reduce任务的输入数据分布在集群内的多个Map任务的输出中，Map任务可能会在不同的时间内完成，只要有其中一个Map任务完成，Reduce任务就开始拷贝他的输出。这个阶段称为拷贝阶段，Reduce任务拥有多个拷贝线程，可以并行的获取Map输出。可以通过设定mapred.reduce.parallel.copies来改变线程数。

Reduce是怎么知道从哪些TaskTrackers中获取Map的输出呢？当Map任务完成之后，会通知他们的父TaskTracker，告知状态更新，然后TaskTracker再转告JobTracker，这些通知信息是通过心跳通信机制传输的，因此针对以一个特定的作业，jobtracker知道Map输出与tasktrackers的映射关系。Reducer中有一个线程会间歇的向JobTracker询问Map输出的地址，直到把所有的数据都取到。在Reducer取走了Map输出之后，TaskTracker不会立即删除这些数据，因为Reducer可能会失败，他们会在整个作业完成之后，JobTracker告知他们要删除的时候才去删除。

如果Map输出足够小，他们会被拷贝到Reduce TaskTracker的内存中（缓冲区的大小由mapred.job.shuffle.input.buffer.percnet控制），或者达到了Map输出的阀值的大小(由mapred.inmem.merge.threshold控制)，缓冲区中的数据将会被归并然后spill到磁盘。

拷贝来的数据叠加在磁盘上，有一个后台线程会将它们归并为更大的排序文件，这样做节省了后期归并的时间。对于经过压缩的Map 输出，系统会自动把它们解压到内存方便对其执行归并。

当所有的Map 输出都被拷贝后，Reduce 任务进入排序阶段（更恰当的说应该是归并阶段，因为排序在Map 端就已经完成），这个阶段会对所有的Map 输出进行归并排序，这个工作会重复多次才能完成。

 

假设这里有50 个Map 输出（可能有保存在内存中的），并且归并因子是10（由io.sort.factor控制，就像Map 端的merge 一样），那最终需要5 次归并。每次归并会把10个文件归并为一个，最终生成5 个中间文件。在这一步之后，系统不再把5 个中间文件归并成一个，而是排序后直接“喂”给Reduce 函数，省去向磁盘写数据这一步。最终归并的数据可以是混合数据，既有内存上的也有磁盘上的。由于归并的目的是归并最少的文件数目，使得在最后一次归并时总文件个数达到归并因子的数目，所以每次操作所涉及的文件个数在实际中会更微妙些。譬如，如果有40 个文件，并不是每次都归并10 个最终得到4 个文件，相反第一次只归并4 个文件，然后再实现三次归并，每次10 个，最终得到4 个归并好的文件和6 个未归并的文件。要注意，这种做法并没有改变归并的次数，只是最小化写入磁盘的数据优化措施，因为最后一次归并的数据总是直接送到Reduce 函数那里。在Reduce 阶段，Reduce 函数会作用在排序输出的每一个key 上。这个阶段的输出被直接写到输出文件系统，一般是HDFS。在HDFS 中，因为TaskTracker 节点也运行着一个DataNode 进程，所以第一个块备份会直接写到本地磁盘。到此，MapReduce 的Shuffle 和Sort 分析完毕。