[Big Data - Hadoop - MapReduce hadoop] study notes: MapReduce framework Detailed

Began to talk MapReduce, MapReduce is a computing framework Hadoop, I start from the beginning to learn Hadoop Hive, and then hdfs, when I learned hdfs time, and felt hdfs mapreduce close relationship. This may be my idea to do research about technology, I began to learn a set of technologies is always thinking of this technology in the end can do, only when I really understand the technology to solve this problem, I will be able to follow-up study gradually accelerate, while learning hdfs when I discovered that to understand the meaning of hadoop framework, hdfs and mapreduce are inextricably linked, so when I write a distributed file system, I always feel superficial understanding, and today I started writing a mapreduce , writing time to progress today than last week, but in the end can not write this article, only try to speak.

　　Mapreduce初析

　　Mapreduce is a computational framework, since it is done for Frame, then the manifestation of have input (INPUT) , the MapReduce operation input (INPUT), a good definition model per se is calculated to give an output (Output) , the output is the results we need.

　　We should learn from this is to run the rule calculation model. In operation, when a mapreduce computing tasks, the task process is divided into two phases: map stage and reduce stage, each stage is a key-value pair (key / value) as input (input) and output (output). The good programmer to do is define the function of these two phases: map function and a reduce function.

　　Mapreduce base instance

　　Before explaining the operating principle mapreduce, first we look at the world in mapreduce instance hello WordCount, in this instance of any version of hadoop installation program where there will be, we can easily find, I posted the code here, behind me easy to explain, code show as below:

/**   * Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one   * or more contributor license agreements.  See the NOTICE file   * distributed with this work for additional information   * regarding copyright ownership.  The ASF licenses this file   * to you under the Apache License, Version 2.0 (the   * "License"); you may not use this file except in compliance   * with the License.  You may obtain a copy of the License at   *   *     http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0   *   * Unless required by applicable law or agreed to in writing, software   * distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,   * WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.   * See the License for the specific language governing permissions and   * limitations under the License.   */ package  org.apache.hadoop.examples;   import  java.io.IOException; import  java.util.StringTokenizer;   import  org.apache.hadoop.conf.Configuration; import  org.apache.hadoop.fs.Path; import  org.apache.hadoop.io.IntWritable; import  org.apache.hadoop.io.Text; import  org.apache.hadoop.mapreduce.Job; import  org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; import  org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer; import  org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat; import  org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat; import  org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;   public  class  WordCount {      public  static  class  TokenizerMapper         extends  Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{            private  final  static  IntWritable one = new  IntWritable( 1 );      private  Text word = new  Text();              public  void  map(Object key, Text value, Context context                      ) throws  IOException, InterruptedException {        StringTokenizer itr = new  StringTokenizer(value.toString());        while  (itr.hasMoreTokens()) {          word.set(itr.nextToken());          context.write(word, one);        }      }    }        public  static  class  IntSumReducer         extends  Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> {      private  IntWritable result = new  IntWritable();        public  void  reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,                         Context context                         ) throws  IOException, InterruptedException {        int  sum = 0 ;        for  (IntWritable val : values) {          sum += val.get();        }        result.set(sum);        context.write(key, result);      }    }      public  static  void  main(String[] args) throws  Exception {      Configuration conf = new  Configuration();      String[] otherArgs = new  GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();      if  (otherArgs.length != 2 ) {        System.err.println( "Usage: wordcount <in> <out>" );        System.exit( 2 );      }      Job job = new  Job(conf, "word count" );      job.setJarByClass(WordCount. class );      job.setMapperClass(TokenizerMapper. class );      job.setCombinerClass(IntSumReducer. class );      job.setReducerClass(IntSumReducer. class );      job.setOutputKeyClass(Text. class );      job.setOutputValueClass(IntWritable. class );      FileInputFormat.addInputPath(job, new  Path(otherArgs[ 0 ]));      FileOutputFormat.setOutputPath(job, new  Path(otherArgs[ 1 ]));      System.exit(job.waitForCompletion( true ) ? 0  : 1 );    } }

 

　　How to run it, not tired out here, and everyone can Baidu under, a lot of online information in this regard. Here is an example of code using a new api, we may see a lot of books in WordCount mapreduce are examples on the old version of the api, here I do not give the old version of the api, api because the old version is not recommended to use the , we do the best to develop the new version of the api, api new version and the old version api where there are differences in:

1. The new api on: org.apache.hadoop.mapreduce, legacy api on: org.apache.hadoop.mapred
2. The new api using virtual classes, using the older version of the interface, virtual classes, more conducive to expansion, this is an experience we can learn from this experience under the hadoop.

　　There are many other differences are explained the advantages of the new version of api, api because I advocate the use of the new version, here is not talked about this, because no longer need the old version, so this comparison also lacks meaning.

　　Now I do a simple explanation for the code, we see mapreduce to write a program, we achieve a map function and a reduce function. We take a look at the map method:

public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {…}

　　There are three parameters, the first two Object key, Text value is input key and value, this third parameter Context context value is entered and the record key, for example: context.write (word, one); in addition further context It will record the state of operation of the map.

　　The method reduce function:

public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {…}

　　reduce函数的输入也是一个key/value的形式，不过它的value是一个迭代器的形式Iterable<IntWritable> values，也就是说reduce的输入是一个key对应一组的值的value，reduce也有context和map的context作用一致。

　　至于计算的逻辑就是程序员自己去实现了。

　　下面就是main函数的调用了，这个我要详细讲述下，首先是：

Configuration conf = new Configuration();

　　运行mapreduce程序前都要初始化Configuration，该类主要是读取mapreduce系统配置信息，这些信息包括hdfs还有mapreduce，也就是安装hadoop时候的配置文件例如：core-site.xml、hdfs-site.xml和mapred-site.xml等等文件里的信息，有些童鞋不理解为啥要这么做，这个是没有深入思考mapreduce计算框架造成，我们程序员开发mapreduce时候只是在填空，在map函数和reduce函数里编写实际进行的业务逻辑，其它的工作都是交给mapreduce框架自己操作的，但是至少我们要告诉它怎么操作啊，比如hdfs在哪里啊，mapreduce的jobstracker在哪里啊，而这些信息就在conf包下的配置文件里。

　　接下来的代码是：

    String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();
    if (otherArgs.length != 2) {
      System.err.println("Usage: wordcount <in> <out>");
      System.exit(2);
    }

　　If的语句好理解，就是运行WordCount程序时候一定是两个参数，如果不是就会报错退出。至于第一句里的GenericOptionsParser类，它是用来解释常用hadoop命令，并根据需要为Configuration对象设置相应的值，其实平时开发里我们不太常用它，而是让类实现Tool接口，然后再main函数里使用ToolRunner运行程序，而ToolRunner内部会调用GenericOptionsParser。

　　接下来的代码是：

    Job job = new Job(conf, "word count");
    job.setJarByClass(WordCount.class);
    job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
    job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
    job.setReducerClass(IntSumReducer.class);

　　第一行就是在构建一个job，在mapreduce框架里一个mapreduce任务也叫mapreduce作业也叫做一个mapreduce的job，而具体的map和reduce运算就是task了，这里我们构建一个job，构建时候有两个参数，一个是conf这个就不累述了，一个是这个job的名称。

　　第二行就是装载程序员编写好的计算程序，例如我们的程序类名就是WordCount了。这里我要做下纠正，虽然我们编写mapreduce程序只需要实现map函数和reduce函数，但是实际开发我们要实现三个类，第三个类是为了配置mapreduce如何运行map和reduce函数，准确的说就是构建一个mapreduce能执行的job了，例如WordCount类。

　　第三行和第五行就是装载map函数和reduce函数实现类了，这里多了个第四行，这个是装载Combiner类，这个我后面讲mapreduce运行机制时候会讲述，其实本例去掉第四行也没有关系，但是使用了第四行理论上运行效率会更好。

　　接下来的代码：

    job.setOutputKeyClass(Text.class);
    job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

　　这个是定义输出的key/value的类型，也就是最终存储在hdfs上结果文件的key/value的类型。

　　最后的代码是：

    FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));
    FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));
    System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);

　　第一行就是构建输入的数据文件，第二行是构建输出的数据文件，最后一行如果job运行成功了，我们的程序就会正常退出。FileInputFormat和FileOutputFormat是很有学问的，我会在下面的mapreduce运行机制里讲解到它们。

　　好了，mapreduce里的hello word程序讲解完毕，我这个讲解是从新办api进行，这套讲解在网络上还是比较少的，应该很具有代表性的。

　　Mapreduce运行机制

　　下面我要讲讲mapreduce的运行机制了，前不久我为公司出了一套hadoop面试题，里面就问道了mapreduce运行机制，出题时候我发现这个问题我自己似乎也将不太清楚，因此最近几天恶补了下，希望在本文里能说清楚这个问题。

　　下面我贴出几张图，这些图都是我在百度图片里找到的比较好的图片：

　　图片一：

　　图片二：

　　图片三：

　　图片四：

　　图片五：

　　图片六：

　　我现在学习技术很喜欢看图，每次有了新理解就会去看看图，每次都会有新的发现。

　　谈mapreduce运行机制，可以从很多不同的角度来描述，比如说从mapreduce运行流程来讲解，也可以从计算模型的逻辑流程来进行讲解，也许有些深入理解了mapreduce运行机制还会从更好的角度来描述，但是将mapreduce运行机制有些东西是避免不了的，就是一个个参入的实例对象，一个就是计算模型的逻辑定义阶段，我这里讲解不从什么流程出发，就从这些一个个牵涉的对象，不管是物理实体还是逻辑实体。

　　首先讲讲物理实体，参入mapreduce作业执行涉及4个独立的实体：

1. 客户端（client）：编写mapreduce程序，配置作业，提交作业，这就是程序员完成的工作；
2. JobTracker：初始化作业，分配作业，与TaskTracker通信，协调整个作业的执行；
3. TaskTracker：保持与JobTracker的通信，在分配的数据片段上执行Map或Reduce任务，TaskTracker和JobTracker的不同有个很重要的方面，就是在执行任务时候TaskTracker可以有n多个，JobTracker则只会有一个（JobTracker只能有一个就和hdfs里namenode一样存在单点故障，我会在后面的mapreduce的相关问题里讲到这个问题的）
4. Hdfs：保存作业的数据、配置信息等等，最后的结果也是保存在hdfs上面

　　那么mapreduce到底是如何运行的呢？

 

　　首先是客户端要编写好mapreduce程序，配置好mapreduce的作业也就是job，接下来就是提交job了，提交job是提交到JobTracker上的，这个时候JobTracker就会构建这个job，具体就是分配一个新的job任务的ID值，接下来它会做检查操作，这个检查就是确定输出目录是否存在，如果存在那么job就不能正常运行下去，JobTracker会抛出错误给客户端，接下来还要检查输入目录是否存在，如果不存在同样抛出错误，如果存在JobTracker会根据输入计算输入分片（Input Split），如果分片计算不出来也会抛出错误，至于输入分片我后面会做讲解的，这些都做好了JobTracker就会配置Job需要的资源了。分配好资源后，JobTracker就会初始化作业，初始化主要做的是将Job放入一个内部的队列，让配置好的作业调度器能调度到这个作业，作业调度器会初始化这个job，初始化就是创建一个正在运行的job对象（封装任务和记录信息），以便JobTracker跟踪job的状态和进程。初始化完毕后，作业调度器会获取输入分片信息（input split），每个分片创建一个map任务。接下来就是任务分配了，这个时候tasktracker会运行一个简单的循环机制定期发送心跳给jobtracker，心跳间隔是5秒，程序员可以配置这个时间，心跳就是jobtracker和tasktracker沟通的桥梁，通过心跳，jobtracker可以监控tasktracker是否存活，也可以获取tasktracker处理的状态和问题，同时tasktracker也可以通过心跳里的返回值获取jobtracker给它的操作指令。任务分配好后就是执行任务了。在任务执行时候jobtracker可以通过心跳机制监控tasktracker的状态和进度，同时也能计算出整个job的状态和进度，而tasktracker也可以本地监控自己的状态和进度。当jobtracker获得了最后一个完成指定任务的tasktracker操作成功的通知时候，jobtracker会把整个job状态置为成功，然后当客户端查询job运行状态时候（注意：这个是异步操作），客户端会查到job完成的通知的。如果job中途失败，mapreduce也会有相应机制处理，一般而言如果不是程序员程序本身有bug，mapreduce错误处理机制都能保证提交的job能正常完成。

 

　　下面我从逻辑实体的角度讲解mapreduce运行机制，这些按照时间顺序包括：输入分片（input split）、map阶段、combiner阶段、shuffle阶段和reduce阶段。

1. 输入分片（input split）：在进行map计算之前，mapreduce会根据输入文件计算输入分片（input split），每个输入分片（input split）针对一个map任务，输入分片（input split）存储的并非数据本身，而是一个分片长度和一个记录数据的位置的数组，输入分片（input split）往往和hdfs的block（块）关系很密切，假如我们设定hdfs的块的大小是64mb，如果我们输入有三个文件，大小分别是3mb、65mb和127mb，那么mapreduce会把3mb文件分为一个输入分片（input split），65mb则是两个输入分片（input split）而127mb也是两个输入分片（input split），换句话说我们如果在map计算前做输入分片调整，例如合并小文件，那么就会有5个map任务将执行，而且每个map执行的数据大小不均，这个也是mapreduce优化计算的一个关键点。
2. map阶段：就是程序员编写好的map函数了，因此map函数效率相对好控制，而且一般map操作都是本地化操作也就是在数据存储节点上进行；
3. combiner阶段：combiner阶段是程序员可以选择的，combiner其实也是一种reduce操作，因此我们看见WordCount类里是用reduce进行加载的。Combiner是一个本地化的reduce操作，它是map运算的后续操作，主要是在map计算出中间文件前做一个简单的合并重复key值的操作，例如我们对文件里的单词频率做统计，map计算时候如果碰到一个hadoop的单词就会记录为1，但是这篇文章里hadoop可能会出现n多次，那么map输出文件冗余就会很多，因此在reduce计算前对相同的key做一个合并操作，那么文件会变小，这样就提高了宽带的传输效率，毕竟hadoop计算力宽带资源往往是计算的瓶颈也是最为宝贵的资源，但是combiner操作是有风险的，使用它的原则是combiner的输入不会影响到reduce计算的最终输入，例如：如果计算只是求总数，最大值，最小值可以使用combiner，但是做平均值计算使用combiner的话，最终的reduce计算结果就会出错。
4. shuffle阶段：将map的输出作为reduce的输入的过程就是shuffle了，这个是mapreduce优化的重点地方。这里我不讲怎么优化shuffle阶段，讲讲shuffle阶段的原理，因为大部分的书籍里都没讲清楚shuffle阶段。Shuffle一开始就是map阶段做输出操作，一般mapreduce计算的都是海量数据，map输出时候不可能把所有文件都放到内存操作，因此map写入磁盘的过程十分的复杂，更何况map输出时候要对结果进行排序，内存开销是很大的，map在做输出时候会在内存里开启一个环形内存缓冲区，这个缓冲区专门用来输出的，默认大小是100mb，并且在配置文件里为这个缓冲区设定了一个阀值，默认是0.80（这个大小和阀值都是可以在配置文件里进行配置的），同时map还会为输出操作启动一个守护线程，如果缓冲区的内存达到了阀值的80%时候，这个守护线程就会把内容写到磁盘上，这个过程叫spill，另外的20%内存可以继续写入要写进磁盘的数据，写入磁盘和写入内存操作是互不干扰的，如果缓存区被撑满了，那么map就会阻塞写入内存的操作，让写入磁盘操作完成后再继续执行写入内存操作，前面我讲到写入磁盘前会有个排序操作，这个是在写入磁盘操作时候进行，不是在写入内存时候进行的，如果我们定义了combiner函数，那么排序前还会执行combiner操作。每次spill操作也就是写入磁盘操作时候就会写一个溢出文件，也就是说在做map输出有几次spill就会产生多少个溢出文件，等map输出全部做完后，map会合并这些输出文件。这个过程里还会有一个Partitioner操作，对于这个操作很多人都很迷糊，其实Partitioner操作和map阶段的输入分片（Input split）很像，一个Partitioner对应一个reduce作业，如果我们mapreduce操作只有一个reduce操作，那么Partitioner就只有一个，如果我们有多个reduce操作，那么Partitioner对应的就会有多个，Partitioner因此就是reduce的输入分片，这个程序员可以编程控制，主要是根据实际key和value的值，根据实际业务类型或者为了更好的reduce负载均衡要求进行，这是提高reduce效率的一个关键所在。到了reduce阶段就是合并map输出文件了，Partitioner会找到对应的map输出文件，然后进行复制操作，复制操作时reduce会开启几个复制线程，这些线程默认个数是5个，程序员也可以在配置文件更改复制线程的个数，这个复制过程和map写入磁盘过程类似，也有阀值和内存大小，阀值一样可以在配置文件里配置，而内存大小是直接使用reduce的tasktracker的内存大小，复制时候reduce还会进行排序操作和合并文件操作，这些操作完了就会进行reduce计算了。
5. reduce阶段：和map函数一样也是程序员编写的，最终结果是存储在hdfs上的。

　　Mapreduce的相关问题

　　这里我要谈谈我学习mapreduce思考的一些问题，都是我自己想出解释的问题，但是某些问题到底对不对，就要广大童鞋帮我确认了。

1. jobtracker的单点故障：jobtracker和hdfs的namenode一样也存在单点故障，单点故障一直是hadoop被人诟病的大问题，为什么hadoop的做的文件系统和mapreduce计算框架都是高容错的，但是最重要的管理节点的故障机制却如此不好，我认为主要是namenode和jobtracker在实际运行中都是在内存操作，而做到内存的容错就比较复杂了，只有当内存数据被持久化后容错才好做，namenode和jobtracker都可以备份自己持久化的文件，但是这个持久化都会有延迟，因此真的出故障，任然不能整体恢复，另外hadoop框架里包含zookeeper框架，zookeeper可以结合jobtracker，用几台机器同时部署jobtracker，保证一台出故障，有一台马上能补充上，不过这种方式也没法恢复正在跑的mapreduce任务。
2. 做mapreduce计算时候，输出一般是一个文件夹，而且该文件夹是不能存在，我在出面试题时候提到了这个问题，而且这个检查做的很早，当我们提交job时候就会进行，mapreduce之所以这么设计是保证数据可靠性，如果输出目录存在reduce就搞不清楚你到底是要追加还是覆盖，不管是追加和覆盖操作都会有可能导致最终结果出问题，mapreduce是做海量数据计算，一个生产计算的成本很高，例如一个job完全执行完可能要几个小时，因此一切影响错误的情况mapreduce是零容忍的。
3. Mapreduce还有一个InputFormat和OutputFormat，我们在编写map函数时候发现map方法的参数是之间操作行数据，没有牵涉到InputFormat，这些事情在我们new Path时候mapreduce计算框架帮我们做好了，而OutputFormat也是reduce帮我们做好了，我们使用什么样的输入文件，就要调用什么样的InputFormat，InputFormat是和我们输入的文件类型相关的，mapreduce里常用的InputFormat有FileInputFormat普通文本文件，SequenceFileInputFormat是指hadoop的序列化文件，另外还有KeyValueTextInputFormat。OutputFormat就是我们想最终存储到hdfs系统上的文件格式了，这个根据你需要定义了，hadoop有支持很多文件格式，这里不一一列举，想知道百度下就看到了。

　　好了，文章写完了，呵呵，这篇我自己感觉写的不错，是目前hadoop系列文章里写的最好的，我后面会再接再厉的。加油！！！

 

转载于:https://www.cnblogs.com/licheng/p/6686977.html