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mapreduce的理解与认识  

2014-10-03 16:25:02|  分类: 开源云系统 |  标签: |举报 |字号 订阅

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mapreduce的工作原理

mapreduce的理解与认识 - itoedr - itoedr的it学苑
 

MapReduce执行流程

           上图是论文里给出的流程图。一切都是从最上方的user program开始的,user program链接了MapReduce库,实现了最基本的Map函数和Reduce函数。图中执行的顺序都用数字标记了。
          1)MapReduce库先把user program的输入文件划分为M份(M为用户定义),每一份通常有16MB到64MB,如图左方所示分成了split0~4;然后使用fork将用户进程拷贝到集群内其它机器上。
         2)user program的副本中有一个称为master,其余称为worker,master是负责调度的,为空闲worker分配作业(Map作业或者Reduce作业),worker的数量也是可以由用户指定的。
        3)被分配了Map作业的worker,开始读取对应分片的输入数据,Map作业数量是由M决定的,和split一一对应;Map作业从输入数据中抽取出键值对,每一个键值对都作为参数传递给map函数,map函数产生的中间键值对被缓存在内存中。
        4)缓存的中间键值对会被定期写入本地磁盘,而且被分为R个区,R的大小是由用户定义的,将来每个区会对应一个Reduce作业;这些中间键值对的位置会被通报给master,master负责将信息转发给Reduce worker。
        5)master通知分配了Reduce作业的worker它负责的分区在什么位置(肯定不止一个地方,每个Map 作业产生的中间键值对都可能映射到所有R个不同分区),当Reduce worker把所有它负责的中间键值对都读过来后,先对它们进行排序,使得相同键的键值对聚集在一起。因为不同的键可能会映射到同一个分区也就是同一个 Reduce作业(谁让分区少呢),所以排序是必须的。
         6)reduce worker遍历排序后的中间键值对,对于每个唯一的键,都将键与关联的值传递给reduce函数,reduce函数产生的输出会添加到这个分区的输出文件中。
        7)当所有的Map和Reduce作业都完成了,master唤醒正版的user program,MapReduce函数调用返回user program的代码。
        所有执行完毕后,MapReduce输出放在了R个分区的输出文件中(分别对应一个Reduce作业)。用户通常并不需要合并这R个文件,而是将其作为输入交给另一个MapReduce程序处理。整个过程中,输入数据是来自底层分布式文件系统(GFS) 的,中间数据是放在本地文件系统的,最终输出数据是写入底层分布式文件系统(GFS)的。而且我们要注意Map/Reduce作业和map/reduce 函数的区别:Map作业处理一个输入数据的分片,可能需要调用多次map函数来处理每个输入键值对;Reduce作业处理一个分区的中间键值对,期间要对 每个不同的键调用一次reduce函数,Reduce作业最终也对应一个输出文件。
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