将总计大数据的纷繁任务分解成若干概括小任务,将这条record举办各类想要拿到的变换输出为中等结果威尼斯人官网

引子

为何需要MapReduce?

因为MapReduce能够“分而治之”,将总计大数据的错综复杂任务分解成若干简便小任务。“简单”的意思是:总括范围变小、就近节点统计数据、并行任务。

下边摆放一张《Hadoop权威指南》的流程图

【一句话版本】

输入文件 ->【map任务】split –> map –> partition –> sort
–> combine(写内存缓冲区) ~~ spill(独立线程写磁盘) –> merge
–> map输出结果  ~~~ 【reduce任务】copy –> merge –>reduce
–> 输出文件

mapreduce是什么?

是一个编程模型, 分为map和reduce. map接受一条record,
将这条record举行各类想要得到的转移输出为中等结果,
而reduce把key相同的中等结果放在一块儿(key, iterable value list),
举行联谊输出0个或者1个结果.

Map阶段

split:文件首先会被切开成split,split和block的关联是1:1或者N:1,如下图所示。

map :

M个map任务初始并行处理分配到的两个split数据。输出数据格式如
<k,v>。

Partition:

效率:将map阶段的输出分配给相应的reducer,partition数 == reducer数

默认是HashPartitioner。之后将出口数据<k,v,partition>写入内存缓冲区memory
buff。

spill:

当memory
buff的数额到达一定阈值时,默认80%,将出发溢写spill,先锁住这80%的内存,将这有些数额写进本地磁盘,保存为一个临时文件。此阶段由单独线程控制,与写memory
buff线程同步进行。

sort & combine:

在spill写文件在此以前,要对80%的多寡(格式<k,v,partition>)举行排序,先partition后key,保证每个分区内key有序,假如job设置了combine,则再拓展combine操作,将<aa1,2,p1>
<aa1,5,p1> 这样的数额统一成<aa1,7,p1>。
最后输出一个spill文件。

merge:

几个spill文件通过多路归并排序,再统一成一个文件,那是map阶段的末尾输出。同时还有一个目录文件(file.out.index),记录每个partition的起始地方、长度。

mapreduce(mr)不是咋样

mr不是一个新定义, mr来自函数式编程中已部分概念.
Google对mr做出的贡献不在于创立了这些编程模板,
而是把mr整合到分布式的蕴藏和任务管理中去, 实现分布式的总括.
所以就mr而言,重点并不在这么些编程模板上, 而是怎样通过分布式去落实mr的.
这是自我接下去要体贴的重点.

reduce阶段

copy:多线程并发从各样mapper上拉属于本reducer的数据块(按照partition),获取后存入内存缓冲区,使用率高达阈值时写入磁盘。

merge:平昔启动,由于不同map的出口文件是没有sort的,因此在写入磁盘前需要merge,知道没有新的map端数据写入。最后启动merge对所有磁盘中的数据统一排序,形成一个最后文件作为reducer输入文件。至此shuffle阶段截止。

reduce:和combine类似,都是将一如既往的key合并总计,最后结果写到HDFS上。

一个mr过程的overview:

经过分割[1],
输入数据变成一个有M个split的子集(每一个split从16M到64M不等[2]).
map函数被分布到多台服务器上去执行map任务.
使得输入的split可以在不同的机器上被并行处理.

map函数的出口通过用split函数来划分中间key, 来形成R个partition(例如,
hash(key) mod R), 然后reduce调用被分布到多态机器上去.
partition的数量和分割函数由用户来指定.

一个mr的完好过程:

1> mr的库首先划分输入文件成M个片, 然后再集群中起先大量的copy程序

2> 那一个copy中有一个非凡的: 是master. 此外的都是worker.
有M个map任务和R个reduce任务将被分配.
mater会把一个map任务依旧是一个reduce任务分配给idle worker(空闲机器).

3> 一个被分配了map任务的worker读取相关输入split的内容.
它从输入数据中分析出key/value pair,
然后把key/value对传递给用户自定义的map函数, 有map函数爆发的中游key/value
pair被缓存在内存中

4> 缓存到内存的中kv paoir会被周期性的写入当地磁盘上. 怎么写?
通过partitioning function把他们写入R个分区. 那多少个buffered
pair在地头磁盘的地点会被传到给master.
master会在背后把那多少个岗位转发给reduce的worker.

5> 当reduce的worker接收到master发来的岗位消息后,
它经过远程访问来读map worker溢写到磁盘上的数据. 当reduce
worker把持有的中等结果都读完了后头, 它要依照中间结果的key做一个sort
–> 这样的话, key相同的record会被group到一起. 这多少个sort是必须的,
因为一般相同的reduce task会收到众多不一的key(假使不做sort,
就没法把key相同的record group在一块儿了). 要是中间结果太大跨越了内存容量,
需要做一个外表的sort.

6> reducer worker会对每一个unique key举行一次遍历, 把每一个unique
key和它corresponding的value list传送给用户定义的reduce function中去.
reduce的出口被append到这几个reduce的partition的最终的输出文件中去

7> 当所有的map任务和reduce任务都完成后, master结点会唤醒user program.
这一个时候, 在user program中的对mapreduce的call会重临到用户的code中去.

最终, mr执行的出口会被分到R个出口文件中去(每个reduce输出一个partition,
共R个.) 常常来讲, 用户不需要把这R个出口文件合并成一个,
因为他俩通常会被看成下一个mapreduce程序的输入.
或者是因此此外程序来调用他们,
这些程序必须可以handle有五个partition作为输入的意况.

master的数据结构:
master维护的最紧倘若metadata.
它为每一个map和reduce任务存储他们的状态(idle, in-progress,
or completed).
master就像一个管道,通过它,中间文件区域的职位从map任务传递到reduce任务.由此,对于每个完成的map任务,master存储由map任务爆发的R个中间文件区域的深浅和地方.当map任务完成的时候,地方和分寸的换代音讯被接受.这个信息被逐渐扩张的传递给那一个正在干活的reduce任务.

Fault Tolerance

荒唐分为2中 worker的故障和master的故障.

worker故障:

master会周期性的ping每个worker.
假诺在一个缺陷的岁月段内没有收受worker重临的信息,
master会把这个worker标记成失效. 失利的职责是何等重做的吧?
每一个worker完成的map任务会被reset为idle的情景,
所以它可以被布置给其余的worker.
对于一个failed掉的worker上的map任务和reduce任务,
也通同样可以经过这种办法来处理.

master失败:

master唯有一个, 它的破产会导致single point failure. 就是说,
假使master败北, 就会终止mr统计. 让用户来检查这一个状态,
遵照需要重新履行mr操作.

在错误面前的拍卖体制(类似于exactly once?)

当map当user提供的map和reduce operator是有关输入的彰着的操作,
大家提供的分布式implementation可以提供相同的输出. 什么一样的出口呢?
和一个非容错的依次执行的程序一样的输出. 是何等形成这一点的?

是依靠于map和reduce任务输出的原子性提交来贯彻这一个特性的.
对持有的task而言, task会把出口写到private temporary files中去.
一个map任务会时有暴发R个这样的临时文件,
一个reduce任务会产生1个这么的临时文件. 当map任务完成的时候,
worker会给master发一个音讯, 那么些音讯包含了R个临时文件的name.
如若master收到了一条已经完结的map任务的新的到位音信,
master会忽略这么些消息.否则的话, master会纪录这R个文本的名字到祥和的data
structure中去.

当reduce任务成功了, reduce worker会自动把温馨输出的临时文件重命名为final
output file. 如果相同的在多态机器上进行, 那么在一如既往的final output
file上都会履行重命名. 通过这种格局来担保最终的出口文件只包含被一个reduce
task执行过的数据.

存储地点

mr是假设利用网络带宽的?
舆论中说, 利用把输入数据(HDFS中)存储在机械的地点磁盘来save网络带宽.
HDFS把每个文件分为64MB的block.
然后每个block在其余机器上做replica(一般是3份). 做mr时,
master会考虑输入文件的职位信息,
并努力在某个机器上配备一个map任务.什么样的机器?
包含了这么些map任务的数码的replica的机械上. 假使失败以来,
则尝试就近安排(比如安排到一个worker machine上, 这些machine和带有input
data的machine在同一个network switch上), 这样的话,
想使得大部分输入数据在地头读取, 不消耗网络带宽.

任务粒度

把map的输入拆成了M个partition, 把reduce的输入拆分成R个partition.
因为R经常是用户指定的,所以我们设定M的值.
让每一个partition都在16-64MB(对应于HDFS的贮存策略, 每一个block是64MB)
此外, 平时把R的值设置成worker数量的小的倍数.

备用任务

straggler(落伍者): 一个mr的总的执行时间总是由落伍者决定的.
导致一台machine 慢的原由有不少:可能硬盘出了问题,
可能是key的分红出了问题等等. 这里通过一个通用的用的体制来拍卖这个情景:
当一个MapReduce操作看似成功的时候,master调度备用(backup)任务过程来执行剩下的、处于处理中状态(in-progress)的职责。无论是最初的推行进程、依然备用(backup)任务过程完成了职责,我们都把这多少个任务标记成为已经到位。我们调优了那个机制,常常只会占据比常规操作多多少个百分点的精打细算资源。我们发现使用这样的编制对于滑坡超大MapReduce操作的总处理时间效果显然。

技巧

  1. partition 函数
    map的输出会划分到R个partition中去.
    默认的partition的章程是拔取hash举行分区. 不过有时候,
    hash不可以满意我们的需求. 比如: 输出的key的值是URLs,
    我们期待每个主机的享有条条框框保持在同一个partition中,
    那么大家就要协调写一个分区函数, 如hash(Hostname(urlkey) mod R)

  2. 逐一保证
    俺们保证在给定的partition中, 中间的kv pair的值增量顺序处理的.
    这样的逐一保证对各类partition生成一个静止的出口文件.

  3. Combiner函数
    在一些状况下,Map函数发生的中等key值的重复数据会占很大的比重.
    假设把这个重新的keybu’zu我们允许用户指定一个可选的combiner函数,combiner函数首先在位置将那个记录举行五回联合,然后将合并的结果再通过网络发送出去。
    Combiner函数在每台执行Map任务的机器上都会被实施两遍。由此combiner是map侧的一个reduce.
    一般景色下,Combiner和Reduce函数是同等的。Combiner函数和Reduce函数之间唯一的分别是MapReduce库怎么着控制函数的出口。Reduce函数的出口被保留在结尾的输出文件里,而Combiner函数的出口被写到中间文件里,然后被发送给Reduce任务。

  4. 输入输出类型
    支撑多种. 比如文本的话, key是offset, value是这一行的内容.
    每种输入类型的竖线都不可能不可能把输入数据分割成split.
    那多少个split可以由单独的map任务来展开持续处理.
    使用者可以由此提供一个reader接口的实现来辅助新的输入类型.
    而且reader不一定需要从文件中读取数据.

  5. 跳过损耗的纪要
    偶尔,
    用户程序中的bug导致map或者reduce在拍卖某些record的时候crash掉.
    大家提供一种忽略这些record的模式,
    mr会检测检测哪些记录导致确定性的crash,并且跳过这一个记录不处理。
    具体做法是: 在实践MR操作在此以前, MR库会通过全局变量保存record的sequence
    number, 倘诺用户程序出发了一个系统信号, 信息处理函数将用”最终一口气”
    通过UDP包向master发送处理的终极一条纪录的序号.
    当master看到在处理某条特定的record不止失利几回时,
    就对它举行标记需要被跳过,
    在下次再度履行有关的mr任务的时候跳过这条纪录.

在Google给的例证中, 有几许值得注意.
通过benchmark的测试, 能了解key的分区情形. 而一般对于急需排序的次第来说,
会增加一个预处理的mapreduce操效率于采样key值的遍布状况.
通过采样的数额来统计对最终排序处理的分区点.

顿时最成功的行使: 重写了Google网络搜索服务所使用到的index系统

小结: mr的牛逼之处在于:
1>
MapReduce封装了并行处理、容错处理、数据本地化优化、负载均衡等等技术难点的底细,这使得MapReduce库易于使用。
2> 编程模板好. 大量不一类型的问题都足以经过MapReduce简单的缓解。

3> 部署方便.

总计的阅历:

1>
约束编程格局使得相互和分布式总括分外容易,也便于构造容错的计量环境(暂时不懂)
2> 网络带宽是稀少资源, 大量的系统优化是对准减少网络传输量为目标的:
本地优化策略使得大量的数码从当地磁盘读取, 中间文件写入当地磁盘,
并且只写一份中间文件.
3>
多次实践同一的职责可以减掉性能缓慢的机器带来的负面影响,同时缓解了是因为机械失效导致的数额丢失问题。

关于shuffle, combiner 和partition

shuffle: 从map写出开端到reduce执行在此之前的历程可以统一称为shuffle.
具体可以分成map端的shuffle和reduce端的shuffle.
combiner和partition: 都是在map端的.

现实过程:

  1. Collect阶段
    1> 在map()端,
    最终一步通过context.write(key,value)输出map处理的中档结果.
    然后调用partitioner.getPartiton(key, value,
    numPartitions)来得到这条record的分区号. record 从kv pair(k,v)
    –>变为 (k,v,partition).

2>
将更换后的record暂时保存在内存中的MapOutputBuffer内部的环形数据缓冲区(默认大小是100MB,
可以通过参数io.sort.mb调整, 设置这么些缓存是为了排序速度增长, 减弱IO开销).
当缓冲区的数据使用率到达一定阈值后, 触发三遍spill操作.
将环形缓冲区的部分数据写到磁盘上,
生成一个暂时的linux本地数据的spill文件, 在缓冲区的使用率再次达到阈值后,
再一次生成一个spill文件. 直到数据处理完毕, 在磁盘上会生成很多临时文件.
有关缓冲区的协会先不探究

2.spill阶段
当缓冲区的使用率到达一定阈值后(默认是80%, 为何要设置比例,
因为要让写和读同时举行), 出发两遍”spill”,
将有些缓冲区的数量写到本地磁盘(而不是HDFS).
特别注意: 在将数据写入磁盘前, 会对这一片段数据开展sort.
默认是选取QuickSort.先按(key,value,partition)中的partition分区号排序,然后再按key排序.
假设设置了对中级数据做缩减的布局还会做缩减操作.

注:当达到溢出标准后,比如默认的是0.8,则会读出80M的数量,按照以前的分区元数据,遵照分区号进行排序,这样就可实现均等分区的数码都在一块儿,然后再按照map输出的key举办排序。说到底实现溢出的文书内是分区的,且分区内是雷打不动的

3.Merge阶段
map输出数据相比较多的时候,会转变几个溢出文件,任务完成的末段一件业务就是把这么些文件合并为一个大文件。合并的进程中必然会做merge操作,可能会做combine操作。
merge与combine的对比:
在map侧可能有2次combine. 在spill出去在此以前,
会combine一遍(在user设置的前提下).
虽然map的溢写文件个数大于3时(可部署:min.num.spills.for.combine)在merge的长河中(三个spill文件合并为一个大文件)中还会履行combine操作.

Combine: a:1,a:2 —> a:3
Merge: a:1,a:2 —> a,[1,2]

Reducer端: copy, sort, reduce
4.copy
copy的历程是指reduce尝试从完成的map中copy该reduce对应的partition的一部分数据.
怎么着时候先导做copy呢?
等job的首先个map结束后就起初copy的进程了.因为对每一个map,都基于你reduce的数将map的输出结果分成R个partition.
所以map的中等结果中是有可能带有每一个reduce需要处理的部分数据的.
由于每一个map暴发的中游结果都有可能带有某个reduce所在的partition的多少,
所以这一个copy是从五个map并行copy的(默认是5个).

注: 这里因为网络问题down失利了如何做? 重试, 在大势所趋时间后若如故退步,
那么下载现成就会放任本次下载, 随后尝试从其它地方下载.

5.merge
Reduce将map结果下载到本地时,同样也是需要展开merge的之所以io.sort.factor的安排选项同样会影响reduce举行merge时的行为.
当发现reduce在shuffle阶段iowait相当的高的时候,就有可能通过调大那些参数来加大四次merge时的面世吞吐,优化reduce效能。

(copy到何地, 先是内存的buffer, 然后是disk)
reduce在shuffle阶段对下载下来的map数据也不是随即写入磁盘,
而是先用一个buffer存在内存中.
然后当使用内存达到一定量的时候才spill到磁盘.
这个比重是透过另一个参数来控制.

reduce端的merge不是等有着溢写完成后再merge的.
而是一头copy一边sort一边merge. 在履行完merge sort后, reduce
task会将数据交由reduce()方法开展处理

参考:

  1. http://blog.51cto.com/xigan/1163820
  2. http://flyingdutchman.iteye.com/blog/1879642
  3. http://www.cnblogs.com/edisonchou/p/4298423.html

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