MapReduce简介

MapReduce是一种并行可扩展计算模型，并且有较好的容错性，主要解决海量离线数据的批处理。实现下面目标

★ 易于编程

★ 良好的扩展性

★ 高容错性

MapReduce有哪些角色？各自的作用是什么？

MapReduce由JobTracker和TaskTracker组成。JobTracker负责资源管理和作业控制，TaskTracker负责任务的运行。

MapReduce程序执行流程

程序执行流程图如下：

 

(1) 开发人员编写好MapReduce program，将程序打包运行。

(2) JobClient向JobTracker申请可用Job，JobTracker返回JobClient一个可用Job ID。

(3) JobClient得到Job ID后，将运行Job所需要的资源拷贝到共享文件系统HDFS中。

(4) 资源准备完备后，JobClient向JobTracker提交Job。

(5) JobTracker收到提交的Job后，初始化Job。

(6) 初始化完成后，JobTracker从HDFS中获取输入splits(作业可以该启动多少Mapper任务)。

(7) 与此同时，TaskTracker不断地向JobTracker汇报心跳信息，并且返回要执行的任务。

(8) TaskTracker得到JobTracker分配(尽量满足数据本地化)的任务后，向HDFS获取Job资源(若数据是本地的，不需拷贝数据)。

(9) 获取资源后，TaskTracker会开启JVM子进程运行任务。

注：

(3)中资源具体指什么？主要包含：

    ● 程序jar包、作业配置文件xml

    ● 输入划分信息，决定作业该启动多少个map任务

    ● 本地文件，包含依赖的第三方jar包(-libjars)、依赖的归档文件(-archives)和普通文件(-files)，如果已经上传，则不需上传

MapReduce工作原理

工作原理图如下：

map task

程序会根据InputFormat将输入文件分割成splits，每个split会作为一个map task的输入，每个map task会有一个内存缓冲区，

输入数据经过map阶段处理后的中间结果会写入内存缓冲区，并且决定数据写入到哪个partitioner，当写入的数据到达内存缓冲

区的的阀值(默认是0.8)，会启动一个线程将内存中的数据溢写入磁盘，同时不影响map中间结果继续写入缓冲区。在溢写过程中，

MapReduce框架会对key进行排序，如果中间结果比较大，会形成多个溢写文件，最后的缓冲区数据也会全部溢写入磁盘形成一个溢写

文件(最少有一个溢写文件)，如果是多个溢写文件，则最后合并所有的溢写文件为一个文件。

reduce task

当所有的map task完成后，每个map task会形成一个最终文件，并且该文件按区划分。reduce任务启动之前，一个map task完成后，

就会启动线程来拉取map结果数据到相应的reduce task，不断地合并数据，为reduce的数据输入做准备，当所有的map tesk完成后，

数据也拉取合并完毕后，reduce task 启动，最终将输出输出结果存入HDFS上。

MapReduce中Shuffle过程

Shuffle的过程：描述数据从map task输出到reduce task输入的这段过程。

我们对Shuffle过程的期望是：

★ 完整地从map task端拉取数据到reduce task端 

★ 跨界点拉取数据时，尽量减少对带宽的不必要消耗

★ 减小磁盘IO对task执行的影响

先看map端：

split被送入map task后，程序库决定数据结果数据属于哪个partitioner，写入到内存缓冲区，到达阀值，开启溢写过程，进行key排序，

如果有combiner步骤，则会对相同的key做归并处理，最终多个溢写文件合并为一个文件。

再看reduce端：

多个map task形成的最终文件的对应partitioner会被对应的reduce task拉取至内存缓冲区，对可能形成多个溢写文件合并，最终

作为resuce task的数据输入 。

MapReduce编程主要组件

InputFormat类：分割成多个splits和每行怎么解析。   

Mapper类：对输入的每对<key,value>生成中间结果。

Combiner类：在map端，对相同的key进行合并。

Partitioner类：在shuffle过程中，将按照key值将中间结果分为R份，每一份都由一个reduce去完成。

Reducer类：对所有的map中间结果，进行合并。

OutputFormat类：负责输出结果格式。

编程框架如下：

 

针对MapReduce的缺点，YARN解决了什么？

MapReduce由以下缺点：

★ JobTracker挂掉，整个作业挂掉，存在单点故障

★ JobTracker既负责资源管理又负责作业控制，当作业增多时，JobTracker内存是扩展的瓶颈

★ map task全部完成后才能执行reduce task，造成资源空闲浪费

YARN设计考虑以上缺点，对MapReduce重新设计：

★ 将JobTracker职责分离，ResouceManager全局资源管理，ApplicationMaster管理作业的调度

★ 对ResouceManager做了HA设计

★ 设计了更细粒度的抽象资源容器Container