MapReduce_mapreduce 命令

MapReduce思想

• MapReduce的核心思想是“先分再合，分而治之”。
• 所谓“分而治之”就是把一个复杂的问题，按照一定的“分解”方法分为等价的规模较小的若干部分，然后逐个解决，分别找出各个部分的结果，然后把各部分的结果组成整个问题的最终结果。
• 这种思想来源于日常生活与工作时的经验。即使是发布过论文实现分布式计算的谷歌也只实现了这种思想，而不是自己创始。
• Map表示第一阶段，负责“拆分”：即把负责的任务分解为若干个“简单的子任务”来并行处理。可以进行拆分的前提是这些小任务可以并行计算，彼此间几乎没有依赖关系。
• Reduce表示第二阶段，负责“合并”：即对map阶段的结果进行全局汇总。
• 这两个阶段合起来正是MapReduce思想的体现。

MapReduce的设计构思

如何对付大数据处理场景

• 对相互间不具有计算依赖关系的大数据计算任务，实现并行最自然的办法就是采取MapReduce分而治之的策略
• 首先Map阶段进行拆分，把大数据拆分成若干份小数据，多个程序同时并行计算产生中间结果；然后是Reduce聚合阶段，通过程序对并行的结果进行最终的汇总计算，得出最终的结果。
• 不可拆分的计算任务或者相互间有依赖关系的数据无法进行并行计算！

构建抽象编程模型

• MapReduce借鉴了函数式语言的思想，用Map和Reduce两个函数提供了高层的并行编程抽象模型。
  map：对一组数据元素进行某种重复式的处理；
  reduce：对Map的中间结果进行某种进一步的结果整理。

• MapReduce中定义了如下的Map和Reduce两个抽象的编程接口，由用户编程去实现：
  map：(k1;v1)→(k2;v2)
  reduce：(k2;[v2])→(k3;v3)

• 通过以上两个编程接口，大家可以看出MapReduce处理数据类型是<key,value>键值对。

统一架构、隐藏底层细节

• 如何提供统一的计算框架，如果没有统一封装底层细节，那么程序员则需要考虑诸如数据存储、划分、分发、结果、收集、错误恢复等诸多细节；为此，MapReduce设计并提供了统一的计算框架，为程序员隐藏了绝大多数系统层面的处理细节。
• MapReduce最大的亮点在于通过抽象模型和计算框架把需要做什么（what nedd to do）与具体怎么做（how to do）分开了，为程序员提供了一个抽象和高层的编程接口和框架。
• 程序员仅需要关心其应用层的具体计算问题，仅需编写少量的处理应用本身计算问题的业务程序代码。
• 至于如何具体完成这个并行计算任务所相关的诸多系统层细节被隐藏起来，交给计算框架去处理：从分布代码的执行，到大到数千小到单个节点集群的自动调度使用。

MapReduce介绍

分布式计算概念

• 分布式计算是一种计算方法和集中式计算是相对的
• 随着计算技术的发展，有些应用需要非常巨大的计算能力才能完成，如果采用集中式计算，需要耗费相当长的时间来完成。
• 分布式计算将该应用分解成许多小的部分，分配给多台计算机进行处理。这样可以节约整体计算时间，大大提高计算效率。

MapReduce介绍

• Hadoop MapReduce是一个分布式计算框架，用于青松编写分布式应用程序，这些应用程序以可靠，容错的方式并行处理大型硬件集群（数千个节点）上的大量数据（多TB数据集）。
• MapReduce是一种面向海量数据处理的一种指导思想，也是一种用于大规模数据进行分布式计算的编程模型。

MapReduce产生背景

• MapReduce最早由google于2004年在一篇名为《MapReduce：Simplified Data Processingon Large Clusters》的论文中提出。
• 论文中谷歌把分布式数据处理的过程拆分为Map和Reduce两个操作函数（受到函数式编程语言的启发），随后被Apache Hadoop参考并作为开源版本提供支持，叫作Hadoop MapReduce。
• 他的出现解决了人们在最初面料海量数据束手无策的问题，同时它还是易于使用和高度可扩展的，使得开发者无需关心分布式系统底层的复杂性也可很容易的编写分布式数据处理程序，并在成千上万台普通的商用服务器中运行。

MapReduce特点

• 易于编程
  MapReduce框架提供了用于二次开发的接口；简单地实现一些接口，就可以完成一个分布式程序。任务计算交给计算框架去处理，将分布式程序部署到Hadoop集群上运行，集群节点可以扩展到成百上千个等。
• 良好的扩展性
  当计算机资源不能得到满足的时候，可以通过增加机器来扩展它的计算能力。基于MapReduce的分布式计算得特点可以岁节点数目增长保持近似于线性的增长，这个特点是MapReduce处理海量数据的关键，通过将计算节点增至几百或者几千可以很容易地处理数百TB甚至PB级别的离线数据。
• 高容错性
  Hadoop集群是分布式搭建和部署得，任何单一机器节点宕机了，它可以把上面的计算任务转移到另一个节点上运行，不影响整个作业得完成，过程完全是由Hadoop内部完成的。
• 适合海量数据的离线处理
  可以处理GB、TB和PB级别的数据量

MapReduce局限性

MapReduce虽然有很多的优势，也有相对得局限性，局限性不代表不能做，而是在有些场景下实现的效果比较差，并不适合用MapReduce来处理，主要表现在以下结果方面：

• 实时计算性能差
  MapReduce主要应用于离线作业，无法做到秒级或者是亚秒级得数据相应
• 不能进行流式计算
  流失计算特点是数据源源不断得计算，并且数据是动态的；而MapReduce作为一个离线计算框架，主要是针对静态数据集得，数据是不能动态变化的

MapReduce实例进程

一个完整的MapReduce程序在分布式运行时有三类

• MRAppMaster：负责整个MR程序的过程调度及状态协调
• MapTask：负责map阶段的整个数据处理流程
• ReduceTask：负责reduce阶段的整个数据处理流程

阶段组成

• 一个MapReduce编程称模型中只能包含一个Map阶段和一个Reduce阶段，或者只有Map阶段；
• 不能有诸多个map阶段、多个reduce阶段的情景出现；
• 如果用户的夜幕逻辑非常复杂，那就只能多个MapReduce程序串行运行。

MapReduce数据类型

• 注意：整个MapReduce程序中，数据都是以kv键值对的形式流转的；
• 在实际编程解决各种业务问题中，需要考虑每个阶段的输入输出kv分别是什么；
• MapReduce内置了很多默认属性，比如排序，分组等，都和数据的k有关，所以说kv的类型数据确定及其重要的。

MapReduce官方实例–圆周率PI评估计算

概述

• 一个最终完整版本的MR程序需要用户编写的代码和Hadoop自己实现的代码整合在一起才可以；
• 其中用户负责map、reduce两个阶段的业务问题，Hadoop负责底层所有的技术问题；
• 由于MapReduce计算引擎天生的弊端（慢），当下企业中直接使用率已经日薄西山了，所以在企业中工作很少涉及到MapReduce直接编程，但是某些软件的背后还依赖MapReduce引擎。
• 可以通过官方提供的示例来感受MapReduce及其内部执行流程，因为后续的新的计算引擎比如Spark，当中就有MapReduce深深地影子存在。

示例说明

• 示例程序路径：/export/server/hadoop-3.3.0/share/hadoop/mapreduce/
• 示例程序：hadoop-mapreduce-examples-3.3.0.jar
• MapReduce程序提交命令：[hadoop jar
• yarn jar ] hadoop-mapreduce-examples-3.3.0.jar args…
• 提交到TARN集群上分布式执行。

评估圆周率π（PI）的值

• Monte Carlo方法
  该方法原理建议百度去看一下
• 运行MapReduce程序评估以下圆周率的值，之行中可以去YARN页面上观察程序的执行情况。
  一个参数：pi表示MapReduce程序执行圆周率计算任务；
  第二个参数：用于指定map阶段运行的任务task次数，并发度，这里是10；
  第三个参数：用于指定每个map任务取样的个数，这里是50.

先开启hadoop

start-all.sh
1

cd /export/server/hadoop-3.3.0/
cd /share
cd hadoop/
cd mapreduce/
hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-3.3.0.jar pi 2 2

1
2
3
4
5
6

MapReduce官方实例–WordCount单词词频统计

WordCount概述

• WordCount算是大数据计算领域经典的入门案例，相当于Hello World。
• 虽然WordCount业务极其简单，但是希望能够通过案例感受背后MapReduce的执行流程和默认的行为机制，这才是关键。

WordCount编程实现思路

• map阶段的核心：把输入的数据经过切割，全部标记1，因此输出就是<单词,1>
• shuffle阶段核心：经过MR程序内部自带默认的排序分组等功能，把key相同的单词会作为一组数据构成新的kv对。
• reduce阶段核心：处理shuffle完的一组数据，该组数据就是该单词所有的键值对。对所有的1进行累加求和，就是单词的总次数。

WordCount程序提交

• 上传课程资料中的文本文件1.txt到HDFS文件系统的/input目录下，如果没有这个目录，使用shell创建
  hadoop fs -mkdir /input
  hadoop fs -put 1.txt/input
• 准备好之后，执行官方MapReduce实例，对上述文件进行单词次数统计
  第一个参数：WordCount表示执行单词统计任务；
  第二个参数：指定输入文件的路径；
  第三个参数：指定输出结果的路径（该路径不能已存在）。

先开启hadoop

start-all.sh
1

cd /export/server/hadoop-3.3.0/
cd /share
cd hadoop/
cd mapreduce/
hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-3.3.0.jar /input  /output

1
2
3
4
5
6

map阶段执行过程

• 第一阶段：把输入目录下的文件按照一定的标准逐个进行逻辑切片，形成切片规划。
  默认Split size = BBlock size(128M)，每个切片由一个MapTask处理。（getSplits）
• 第二阶段：对切片中的数据按照一定的规则读取解析返回<key,value>对。
  默认是按行读取数据。key是每一行的其实位置偏移量，value是本行的文本内容。（TextInputFormat）
• 第三阶段：调用Mapper类中的map方法处理数据。
  每读取解析出来的一个<key,value>，调用一次map方法。
• 第四阶段：按照一定的规则对Map输出的键值对进行分区partition。默认不分区，因为只有一个reducetask。分区的数量就是reducetask运行的数量。
• 第五阶段：Map输出数据写入内存缓冲区，达到比例溢出到磁盘上。溢出spill的时候跟去key进行排序sort。默认根据key字典序排序。
• 第六阶段：对所有溢出文件进行最终的merge合并，成为一个文件。

Reduce阶段执行过程

• 第一阶段：ReduceTask会主动从MapTask复制拉取属于需要自己处理的数据。
• 第二阶段：把拉取来数据，全部合并merge，即把分散的数据合并成一个大的数据。再对合并后的数据排序。
• 第三阶段：对排序后的键值对调用reduce方法。键相等的键值对调用一次reduce方法。最后把这些输出的键值对写入到HDFS文件中。

shuffle机制

shuffle概念

• Shuffle的本意是洗牌、混洗的意思，把一组有规则的数据尽量打乱成无规则的数据。
• 而在MapReduce中，Shuffle更像是洗牌的你过程，指的是将map端的无规则输出按指定的规则“打乱”成具有一定规则的数据，以便reduce端接收处理。
• 一般把从Map产生输出开始到Reduce取得数据作为输入之前的过程称作shuffle。

Map端Shuffle

• Collect阶段：将MapTask的结果手机输出到默认大小为100M的环形缓冲区，保存之前会对key进行分区的计算，默认Hash分区。
• Spill阶段：当内存中的数据量达到一定的阈值的时候，就会将数据写入本地磁盘，在将数据写入磁盘之前需要对数据进行一次排序的操作，如果配置了combiner，还会将有相同分区号和key的数据进行排序。
• Merge阶段：把所有溢出的临时文件进行一次合并操作，以确保一个MapTask最终只产生一个中间数据文件。

Reduce端shuffle

• Copy阶段：ReduceTask启动Fetcher线程到已经完成MapTask的节点上复制一份属于自己的数据。
• Merge阶段：在ReduceTask远程复制数据的同时，会在后台开启两个线程对内存到本地的数据文件进行合并操作。
• Sort阶段：在对数据进行合并的同时，会进行排序操作，由于MapTask阶段已经对数据进行了局部的排序，ReduceTask只需要保证Copy的数据的最终整体有效性即可。

shuffle机制弊端

• Shuffle是MapReduce程序的核心与精髓，是MapReduce的灵魂所在。
• Shuffle也是MapReduce被诟病最多的地方所在。MapReduce相比较于Spark、Flink计算引擎慢的原因，跟Shuffle机制有很大的关系。
• Shuffle中频繁涉及到数据在内存、磁盘之间的多次往复。