MapReduce执行过程??
2011-07-1217:06:28|??分类：?HYPERLINK"http://liouwei20051000285.blog.163.com/blog/"\l"m=0&t=1&c=fks_084065081083085066080082074065081084082069083082"\o"默认分类"默认分类?|??标签：HYPERLINK"http://liouwei20051000285.blog.163.com/blog/"\l"m=0&t=3&c=mapreduce执行过程"mapreduce执行过程??|举报|字号?订阅
1、Map-Reduce的逻辑过程
假设我们需要处理一批有关天气的数据，其格式如下：
按照ASCII码存储，每行一条记录
每一行字符从0开始计数，第15个到第18个字符为年
第25个到第29个字符为温度，其中第25位是符号+/-
0067011990999991950051507+0000+
0043011990999991950051512+0022+
0043011990999991950051518-0011+
0043012650999991949032412+0111+
0043012650999991949032418+0078+
0067011990999991937051507+0001+
0043011990999991937051512-0002+
0043011990999991945051518+0001+
0043012650999991945032412+0002+
0043012650999991945032418+0078+现在需要统计出每年的最高温度。
Map-Reduce主要包括两个步骤：Map和Reduce
每一步都有key-value对作为输入和输出：
map阶段的key-value对的格式是由输入的格式所决定的，如果是默认的TextInputFormat，则每行作为一个记录进程处理，其中key为此行的开头相对于文件的起始位置，value就是此行的字符文本
map阶段的输出的key-value对的格式必须同reduce阶段的输入key-value对的格式相对应
对于上面的例子，在map过程，输入的key-value对如下：
(0,0067011990999991950051507+0000+)
(33,0043011990999991950051512+0022+)
(66,0043011990999991950051518-0011+)
(99,0043012650999991949032412+0111+)
(132,0043012650999991949032418+0078+)
(165,0067011990999991937051507+0001+)
(198,0043011990999991937051512-0002+)
(231,0043011990999991945051518+0001+)
(264,0043012650999991945032412+0002+)
(297,0043012650999991945032418+0078+)在map过程中，通过对每一行字符串的解析，得到年-温度的key-value对作为输出：
(1950,0)
(1950,22)
(1950,-11)
(1949,111)
(1949,78)
(1937,1)
(1937,-2)
(1945,1)
(1945,2)
(1945,78)在reduce过程，将map过程中的输出，按照相同的key将value放到同一个列表中作为reduce的输入
(1950,[0,22,–11])
(1949,[111,78])
(1937,[1,-2])
(1945,[1,2,78])在reduce过程中，在列表中选择出最大的温度，将年-最大温度的key-value作为输出：
(1950,22)
(1949,111)
(1937,1)
(1945,78)其逻辑过程可用如下图表示：
2、编写Map-Reduce程序
编写Map-Reduce程序，一般需要实现两个函数：mapper中的map函数和reducer中的reduce函数。
一般遵循以下格式：
map:(K1,V1)??->??list(K2,V2)
publicinterfaceMapperextendsJobConfigurable,Closeable{
??voidmap(K1key,V1value,OutputCollectoroutput,Reporterreporter)
??throwsIOException;
}reduce:(K2,list(V))??->??list(K3,V3)?
publicinterfaceReducerextendsJobConfigurable,Closeable{
??voidreduce(K2key,Iteratorvalues,
??????????????OutputCollectoroutput,Reporterreporter)
????throwsIOException;
}?
对于上面的例子，则实现的mapper如下：
?
publicclassMaxTemperatureMapperextendsMapReduceBaseimplementsMapper{
????@Override
????publicvoidmap(LongWritablekey,Textvalue,OutputCollectoroutput,Reporterreporter)throwsIOException{
????????Stringline=value.toString();
????????Stringyear=line.substring(15,19);
????????intairTemperature;
????????if(line.charAt(25)==''+''){
????????????airTemperature=Integer.parseInt(line.substring(26,30));
????????}else{
????????????airTemperature=Integer.parseInt(line.substring(25,30));
????????}
????????output.collect(newText(year),newIntWritable(airTemperature));
????}
}实现的reducer如下：
publicclassMaxTemperatureReducerextendsMapReduceBaseimplementsReducer{
????publicvoidreduce(Textkey,Iteratorvalues,OutputCollectoroutput,Reporterreporter)throwsIOException{
????????intmaxValue=Integer.MIN_VALUE;
????????while(values.hasNext()){
????????????maxValue=Math.max(maxValue,values.next().get());
????????}
????????output.collect(key,newIntWritable(maxValue));
????}
}?
欲运行上面实现的Mapper和Reduce，则需要生成一个Map-Reduce得任务(Job)，其基本包括以下三部分：
输入的数据，也即需要处理的数据
Map-Reduce程序，也即上面实现的Mapper和Reducer
此任务的配置项JobConf
欲配置JobConf，需要大致了解Hadoop运行job的基本原理：
Hadoop将Job分成task进行处理，共两种task：maptask和reducetask
Hadoop有两类的节点控制job的运行：JobTracker和TaskTracker
JobTracker协调整个job的运行，将task分配到不同的TaskTracker上
TaskTracker负责运行task，并将结果返回给JobTracker
Hadoop将输入数据分成固定大小的块，我们称之inputsplit
Hadoop为每一个inputsplit创建一个task，在此task中依次处理此split中的一个个记录(record)
Hadoop会尽量让输入数据块所在的DataNode和task所执行的DataNode(每个DataNode上都有一个TaskTracker)为同一个，可以提高运行效率，所以inputsplit的大小也一般是HDFS的block的大小。
Reducetask的输入一般为MapTask的输出，ReduceTask的输出为整个job的输出，保存在HDFS上。
在reduce中，相同key的所有的记录一定会到同一个TaskTracker上面运行，然而不同的key可以在不同的TaskTracker上面运行，我们称之为partition
partition的规则为：(K2,V2)–>Integer，也即根据K2，生成一个partition的id，具有相同id的K2则进入同一个partition，被同一个TaskTracker上被同一个Reducer进行处理。
publicinterfacePartitionerextendsJobConfigurable{
??intgetPartition(K2key,V2value,intnumPartitions);
}下图大概描述了Map-Reduce的Job运行的基本原理：
?
下面我们讨论JobConf，其有很多的项可以进行配置：
setInputFormat：设置map的输入格式，默认为TextInputFormat，key为LongWritable,value为Text
setNumMapTasks：设置map任务的个数，此设置通常不起作用，map任务的个数取决于输入的数据所能分成的inputsplit的个数
setMapperClass：设置Mapper，默认为IdentityMapper
setMapRunnerClass：设置MapRunner,maptask是由MapRunner运行的，默认为MapRunnable，其功能为读取inputsplit的一个个record，依次调用Mapper的map函数
setMapOutputKeyClass和setMapOutputValueClass：设置Mapper的输出的key-value对的格式
setOutputKeyClass和setOutputValueClass：设置Reducer的输出的key-value对的格式
setPartitionerClass和setNumReduceTasks：设置Partitioner，默认为HashPartitioner，其根据key的hash值来决定进入哪个partition，每个partition被一个reducetask处理，所以partition的个数等于reducetask的个数
setReducerClass：设置Reducer，默认为IdentityReducer
setOutputFormat：设置任务的输出格式，默认为TextOutputFormat
FileInputFormat.addInputPath：设置输入文件的路径，可以使一个文件，一个路径，一个通配符。可以被调用多次添加多个路径
FileOutputFormat.setOutputPath：设置输出文件的路径，在job运行前此路径不应该存在
当然不用所有的都设置，由上面的例子，可以编写Map-Reduce程序如下：
publicclassMaxTemperature{
????publicstaticvoidmain(String[]args)throwsIOException{
????????if(args.length!=2){
????????????System.err.println("Usage:MaxTemperature");
????????????System.exit(-1);
????????}
????????JobConfconf=newJobConf(MaxTemperature.class);
????????conf.setJobName("Maxtemperature");
????????FileInputFormat.addInputPath(conf,newPath(args[0]));
????????FileOutputFormat.setOutputPath(conf,newPath(args[1]));
????????conf.setMapperClass(MaxTemperatureMapper.class);
????????conf.setReducerClass(MaxTemperatureReducer.class);
????????conf.setOutputKeyClass(Text.class);
????????conf.setOutputValueClass(IntWritable.class);
????????JobClient.runJob(conf);
????}
}3、Map-Reduce数据流(dataflow)
Map-Reduce的处理过程主要涉及以下四个部分：
客户端Client：用于提交Map-reduce任务job
JobTracker：协调整个job的运行，其为一个Java进程，其mainclass为JobTracker
TaskTracker：运行此job的task，处理inputsplit，其为一个Java进程，其mainclass为TaskTracker
HDFS：hadoop分布式文件系统，用于在各个进程间共享Job相关的文件
3.1、任务提交
JobClient.runJob()创建一个新的JobClient实例，调用其submitJob()函数。
向JobTracker请求一个新的jobID
检测此job的output配置
计算此job的inputsplits
将Job运行所需的资源拷贝到JobTracker的文件系统中的文件夹中，包括jobjar文件，job.xml配置文件，inputsplits
通知JobTracker此Job已经可以运行了
提交任务后，runJob每隔一秒钟轮询一次job的进度，将进度返回到命令行，直到任务运行完毕。
?
3.2、任务初始化
?
当JobTracker收到submitJob调用的时候，将此任务放到一个队列中，job调度器将从队列中获取任务并初始化任务。
初始化首先创建一个对象来封装job运行的tasks,status以及progress。
在创建task之前，job调度器首先从共享文件系统中获得JobClient计算出的inputsplits。
其为每个inputsplit创建一个maptask。
每个task被分配一个ID。
?
3.3、任务分配
?
TaskTracker周期性的向JobTracker发送heartbeat。
在heartbeat中，TaskTracker告知JobTracker其已经准备运行一个新的task，JobTracker将分配给其一个task。
在JobTracker为TaskTracker选择一个task之前，JobTracker必须首先按照优先级选择一个Job，在最高优先级的Job中选择一个task。
TaskTracker有固定数量的位置来运行maptask或者reducetask。
默认的调度器对待maptask优先于reducetask
当选择reducetask的时候，JobTracker并不在多个task之间进行选择，而是直接取下一个，因为reducetask没有数据本地化的概念。
?
3.4、任务执行
?
TaskTracker被分配了一个task，下面便要运行此task。
首先，TaskTracker将此job的jar从共享文件系统中拷贝到TaskTracker的文件系统中。
TaskTracker从distributedcache中将job运行所需要的文件拷贝到本地磁盘。
其次，其为每个task创建一个本地的工作目录，将jar解压缩到文件目录中。
其三，其创建一个TaskRunner来运行task。
TaskRunner创建一个新的JVM来运行task。
被创建的childJVM和TaskTracker通信来报告运行进度。
?
3.4.1、Map的过程
MapRunnable从inputsplit中读取一个个的record，然后依次调用Mapper的map函数，将结果输出。
map的输出并不是直接写入硬盘，而是将其写入缓存memorybuffer。
当buffer中数据的到达一定的大小，一个背景线程将数据开始写入硬盘。
在写入硬盘之前，内存中的数据通过partitioner分成多个partition。
在同一个partition中，背景线程会将数据按照key在内存中排序。
每次从内存向硬盘flush数据，都生成一个新的spill文件。
当此task结束之前，所有的spill文件被合并为一个整的被partition的而且排好序的文件。
reducer可以通过http协议请求map的输出文件，tracker.http.threads可以设置http服务线程数。
3.4.2、Reduce的过程
当maptask结束后，其通知TaskTracker，TaskTracker通知JobTracker。
对于一个job，JobTracker知道TaskTracer和map输出的对应关系。
reducer中一个线程周期性的向JobTracker请求map输出的位置，直到其取得了所有的map输出。
reducetask需要其对应的partition的所有的map输出。
reducetask中的copy过程即当每个maptask结束的时候就开始拷贝输出，因为不同的maptask完成时间不同。
reducetask中有多个copy线程，可以并行拷贝map输出。
当很多map输出拷贝到reducetask后，一个背景线程将其合并为一个大的排好序的文件。
当所有的map输出都拷贝到reducetask后，进入sort过程，将所有的map输出合并为大的排好序的文件。
最后进入reduce过程，调用reducer的reduce函数，处理排好序的输出的每个key，最后的结果写入HDFS。
?
?
3.5、任务结束
?
当JobTracker获得最后一个task的运行成功的报告后，将job得状态改为成功。
当JobClient从JobTracker轮询的时候，发现此job已经成功结束，则向用户打印消息，从runJob函数中返回。
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