mapreduce

MapReduce是处理/产生海量数据集的编程模型。，通过map（）函数处理key-value对，产生中间key-value对，使用reduce（）函数合并相同key的中间key/value中的value。

大数据量处理中的几种情况可使用MapReduece来解决：
（1）URL访问频率统计，map函数处理请求和应答（URL,1）的log，reduce函数把具有相同URL的值合并，输出格式为成对的(URL,总个数)；
（2）逆向Web-Link图：map函数输出所有包含指向目标URL的网页，用（目标URL，源URL）这样的结构对输出。reduce函数聚合所有关联相同目标URL的列表、源URL列表，输出格式为（目标URL，list（源URL））。
（3）逆序索引，和（2）中相似，map函数分析文档，产生（word，document）序列组，reduce函数处理指定word的所有序列组，并且对相关documentID进行排序，输出一个（word，list（document））组。

mapreduce函数包括一个主控程序master和作业程序worker。(1)首先把输入分成M块，（16M-64M），master把M个map任务和R个reduce任务分配给worker。
(2)worker读取map任务处理输入，分析出key/value对，传递给用户定义的reduce函数，map产生的中间结果暂存到内存。
（3）map函数缓冲到内存的结果被定时刷写到本地硬盘上，通过分区函数，写入R个区中。中间结果存储的硬盘位置发送回master，master把位置信息传送给reduce函数的worker。
（4）执行reduce函数的worker得到中间ley/value对的位置时，worker调用远程方法读取中间数据，当reduce函数的worker读取了所有中间数据，就是用中间数据的key进行排序，如果中间结果集太大，则是用外排序的方法。
（5）reduce函数的worker遍历根据中间结果集的key遍历排序后的数据，把key和相关中间结果value集合传递给reduce函数。reduce函数最后把输出结果存放在master机器的一个输出文件中。
（6）map任务和reduce任务执行完毕，master激活用户程序。
(7)以上过程执行完后，mapreduce的执行数据存放在R个输出文件中。

mapreduce的容错

master定期发送命令轮询每一台worker机器，如果一定时间内worker机器没有响应，则master认为该worker失效。将这台worker完成的map任务全部设置成初始空闲状态，被其它worker调度执行。该机器正在处理的map和reduce任务设置成空闲状态，让其它worker重新执行。

失效机器上的map任务需要重新执行。因为中间结果存储在访问失效的这台机器上，导致中间结果不能访问。已经完成的reduce任务不用重新执行，因为结果保存在全局文件系统中。

如果map任务开始由A执行，后失效后由B执行，则所有执行reduce任务的worker都会接到通知，所有需要但是还没来得及从A上读数据的worker都会从B上读取数据。

在master中，会定期设定checkpoint，如果master任务失败，则从上次最后一个检查点开始启动另一个master进程。

map和reduce任务的可靠性由输出

引用

进行原子提交完

成的，每个正在进行的任务把结果写到一个私有的临时文件中，全部写完后，进行提交，把临时文件变成永久保存的文件。