今天我們一起了解下大數據計算引擎MapReduce。MapReduce是一種編程模型，用于大規模數據集（大于1TB）的并行運算。MapReduce的核心思想就是“分而治之”，其主要包括Map階段和Reduce階段。

1.MapReduce技術架構

圖 1 HDFS技術架構

(1)Map階段負責“分”，即把複雜的任務分解為若幹個“簡單的任務”來處理。“簡單的任務”包含三層含義：一是數據或計算的規模相對原任務要大大縮小；二是就近計算原則，即任務會分配到存放着所需數據的節點上進行計算；三是這些小任務可以并行計算，彼此間幾乎沒有依賴關系。

(2)Reduce階段負責對map階段的結果進行彙總。至于需要多少個Reduce，用戶可以根據具體問題，通過在mapred-site.xml配置文件裡設置參數mapred.reduce.tasks的值，默認值為1。

2.MapReduce的工作原理

圖 2 MapReduce的工作原理

從最上方的user program開始執行程序，user program鍊接了MapReduce庫，實現了最基本的Map函數和Reduce函數。執行的順序如下：

1）MapReduce庫先把user program的輸入文件劃分為M份（M為用戶定義），每一份通常有16MB到64MB，例如分成split0~4；然後使用fork将用戶進程拷貝到集群内其它機器上。

2.user program的副本中有一個稱為master，其餘稱為worker，master是負責調度的，為空閑worker分配作業（Map作業或者Reduce作業），worker的數量也是可以由用戶指定的。

3.被分配了Map作業的worker，開始讀取對應分片的輸入數據，Map作業數量是由M決定的，和split一一對應；Map作業從輸入數據中抽取出鍵值對，每一個鍵值對都作為參數傳遞給map函數，map函數産生的中間鍵值對被緩存在内存中。

4.緩存的中間鍵值對會被定期寫入本地磁盤，而且被分為R個區，R的大小是由用戶定義的，将來每個區會對應一個Reduce作業；這些中間鍵值對的位置會被通報給master，master負責将信息轉發給Reduce worker。

5.master通知分配了Reduce作業的worker它負責的分區在什麼位置（肯定不止一個地方，每個Map作業産生的中間鍵值對都可能映射到所有R個不同分區），當Reduce worker把所有它負責的中間鍵值對都讀過來後，先對它們進行排序，使得相同鍵的鍵值對聚集在一起。因為不同的鍵可能會映射到同一個分區也就是同一個Reduce作業，所以排序是必須的。

6.reduce worker遍曆排序後的中間鍵值對，對于每個唯一的鍵，都将鍵與關聯的值傳遞給reduce函數，reduce函數産生的輸出會添加到這個分區的輸出文件中。

7.當所有的Map和Reduce作業都完成了，master喚醒正版的user program，MapReduce函數調用返回user program的代碼。

所有執行完畢後，MapReduce輸出放在了R個分區的輸出文件中（分别對應一個Reduce作業）。用戶通常并不需要合并這R個文件，而是将其作為輸入交給另一個MapReduce程序處理。整個過程中，輸入數據是來自底層分布式文件系統HDFS的，中間數據是放在本地文件系統的，最終輸出數據是寫入底層分布式文件系統HDFS的。而且我們要注意Map/Reduce作業和map/reduce函數的區别：Map作業處理一個輸入數據的分片，可能需要調用多次map函數來處理每個輸入鍵值對；Reduce作業處理一個分區的中間鍵值對，期間要對每個不同的鍵調用一次reduce函數，Reduce作業最終也對應一個輸出文件。

3.MapReduce的處理流程詳解

我們以單詞統計為例，分别介紹map階段和reduce階段的處理過程。單詞統計的業務過程是統計一個文件中的每個單詞出現的次數，業務過程大緻如下：

圖 3單詞統計業務過程

1.MapReduce的map階段主要把讀入的數據進行分區處理，并進行數據排序、分組，其具體流程如下：

圖 4map階段數據處理過程

1）讀取HDFS文件數據，按照行解析成<k,v>格式；

2）對1輸出的<k,v>經過程序處理按照新的邏輯輸出新的<k,v>；

3）對<k,v>進行分區處理；

4）各分區分别對輸入的<k,v>進行排序,分組。

2.reduce階段是對數據進行合并，并輸出結果的過程，其處理過程主要如下：

圖 5 Reduce階段處理流程

Reduce階段主要是對map階段的輸出結果進行合并，排序處理後輸出結果到HDFS上。

4.MapReduce的特點

1)MapReduce的優點

易于編程：如果要編寫分布式程序，隻需實現一些簡單接口，與編寫普通程序類似，避免了複雜過程。

良好的擴展性：當計算資源不能得到滿足的時候，可以通過簡單的增加機器來擴展它的計算能力。

高容錯性：MapReduce程序在執行過程中如果有其中一台機器挂了，它可以把計算任務轉移到另外一個正常節點上運行，而且這個過程不需要人工參與，而完全是由Hadoop内部完成的。

适合海量數據的離線處理：MapReduce由于其分布式計算的能力，因此可以實現上幹台服務器集群并發工作，提供海量數據的處理能力。

2）MapReduce的缺點

不适用實時計算：由于MapReduce每次計算結果需要落地到磁盤上，會導緻大量的磁盤IO操作，因此不适合做實時數據的計算。

不适合流式計算：流式計算的輸入數據是動态的，而MapReduce的輸入數據集是靜态的，不能動态變化。這是因為MapReduce自身的設計特點決定了數據源必須是靜态的。

不适合DAG有向圖計算：因為每個MapReduce作業的輸出結果都會寫入到磁盤，會造成大量的磁盤IO，導緻性能非常低下，因此不适合做DAG有向圖計算。

5.MapReduce的應用場景

1)單詞統計;

2)簡單的數據統計，比如網站的PV和UV統計;

3)搜索引擎建立索引;

4)搜索引擎中，統計最流行的K個搜索詞;

5)統計搜索詞頻率，幫助優化搜索詞提示;

6)複雜數據分析算法實現。

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