第三章 MapReduce计算模型

 

 

 

3.1 为什么用MapReduce

分布式+海量数据

 

3.2 MapReduce计算模型

JobTracker，用户管理和调度工作

TaskTracker，用于执行工作

Job，每个个MapReduce任务被初始化为一个Job，每个Job又分为两个阶段，分别用Map函数和Reduce函数表示这两个阶段

InputSplit，存储的不是数据本身，而是一个分片长度和一个记录数据位置的数据

 

新的API包为org.appache.hadoop.mapreduce，旧API包为org.appache.hadoop.mapred

新/旧版API区别：

1、新，Mapper/Reducer为类，方便扩展，旧，Mapper/Reduce为接口

2、新API中广泛使用Context对象，并使用MapContext进行MapReduce间的通信

3、Job的配置统一由Configuration完成

4、Job类负责Job的控制，JobClient类被删除

 

WordCount程序执行流程图

1、按照TextInputFormat被处理成两个InputSplit，然后输入到两个Map中，Map程序会读取InputSplit指定位置的数据，然后交由Map函数处理

2、处理后的数据写入到本地磁盘，而不是HDFS，Map的数据在Job完成后可以删除

3、Reduce读取Map的输出作为自己的输入，合并value然后写入HDFS 

参照图3-2来对照图3-3WordCount程序

 

简单控制流：JobTracker调度任务给TaskTracker，TaskTracker执行任务时会把进度返回给JobTracker，JobTracker会记录进度的进行状况，如果某个TaskTracker上任务失败，JobTracker会把这个任务分配给另一个TaskTracker，知道任务完成。

 

3.3 MapReduce任务的优化

1、任务调度

优先将任务分配给空闲的机器，尽量将Map任务分配给InputSplit所在的机器，减少网络I/O消耗

2、数据预处理与InputSplit大小

MapReduce擅长处理少量大数据，不擅长处理大量小数据。在提交MapRedcue任务前可以先对数据进行一次预处理，将数据合并为少量大数据。一个block作为一个InputSplit，合理的设置block块大小。一个Map任务在一分钟左右比较合适

3、Map和Reduce任务的数量

Map/Reduce任务槽，是这个集群能够同时运行Map/Reduce任务的最大数量。例如：1200台的集群，设置每台机器可以运行10个Map任务，5个Reduce任务，这个集群的Map任务槽书为12000，Reduce任务槽为6000。一般Reduce任务数量是Reduce任务槽数的0.95或1.75倍，0.95时，如果一个Reduce任务失败，可以迅速找到一台空闲的机器重新运行这个任务，1.75时，执行速度快的机器可以获得更多的Reduce任务。

4、Combine函数

这是一个本地合并函数，WordCount程序中，词频最高的可能是“the”，每个Map任务肯那个产生千万个<the,1>记录，这些记录如果一一的传递给Reduce任务将会很耗时。可以通过Combine函数合并这些数据，减少网络I/O操作。可以使用Combine函数计算出这个block块中“the”的数量。

 5、压缩

可以选择对Map的输出或最终的输出进行压缩

6、自定义comparator

实现自定义类型时，自定义comparator来进行二进制流的比较，省去数据的反序列化

 

3.4 Hadoop流

 通过流的方式Hadoop可以支持任何语言编写Map/Reduce函数

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3.5 Hadoop Pipes

在Hadoop上运行C++程序的方法， Hadoop的流使用的是标准的输入/输出，Pipes使用的是Sockets