hadoop 学习笔记：mapreduce框架详解

　　开始聊mapreduce，mapreduce是hadoop的计算框架，我学hadoop是从hive开始入手，再到hdfs，当我学习hdfs时候，就感受到hdfs和mapreduce关系的紧密。这个多是我作技术研究的思路有关，我开始学习某一套技术老是想着这套技术到底能干什么，只有当我真正理解了这套技术解决了什么问题时候，我后续的学习就能逐步的加快，而学习hdfs时候我就发现，要理解hadoop框架的意义，hdfs和mapreduce是密不可分，因此当我写分布式文件系统时候，老是感受本身的理解肤浅，今天我开始写mapreduce了，今天写文章时候比上周要进步多，不过到底能不能写好本文了，只有试试再说了。

　　Mapreduce初析

　　Mapreduce是一个计算框架，既然是作计算的框架，那么表现形式就是有个输入（input），mapreduce操做这个输入（input），经过自己定义好的计算模型，获得一个输出（output），这个输出就是咱们所须要的结果。

　　咱们要学习的就是这个计算模型的运行规则。在运行一个mapreduce计算任务时候，任务过程被分为两个阶段：map阶段和reduce阶段，每一个阶段都是用键值对（key/value）做为输入（input）和输出（output）。而程序员要作的就是定义好这两个阶段的函数：map函数和reduce函数。

　　Mapreduce的基础实例

　　讲解mapreduce运行原理前，首先咱们看看mapreduce里的hello world实例WordCount,这个实例在任何一个版本的hadoop安装程序里都会有，你们很容易找到，这里我仍是贴出代码，便于我后面的讲解，代码以下：

/**
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 *
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 * distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
 * WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
 * See the License for the specific language governing permissions and
 * limitations under the License.
 */
package org.apache.hadoop.examples;

import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;

public class WordCount {

  public static class TokenizerMapper 
       extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{
    
    private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
    private Text word = new Text();
      
    public void map(Object key, Text value, Context context
                    ) throws IOException, InterruptedException {
      StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
      while (itr.hasMoreTokens()) {
        word.set(itr.nextToken());
        context.write(word, one);
      }
    }
  }
  
  public static class IntSumReducer 
       extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> {
    private IntWritable result = new IntWritable();

    public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, 
                       Context context
                       ) throws IOException, InterruptedException {
      int sum = 0;
      for (IntWritable val : values) {
        sum += val.get();
      }
      result.set(sum);
      context.write(key, result);
    }
  }

  public static void main(String[] args) throws Exception {
    Configuration conf = new Configuration();
    String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();
    if (otherArgs.length != 2) {
      System.err.println("Usage: wordcount <in> <out>");
      System.exit(2);
    }
    Job job = new Job(conf, "word count");
    job.setJarByClass(WordCount.class);
    job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
    job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
    job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
    job.setOutputKeyClass(Text.class);
    job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
    FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));
    FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));
    System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
  }
}

 

　　如何运行它，这里不作累述了，大伙能够百度下，网上这方面的资料不少。这里的实例代码是使用新的api，你们可能在不少书籍里看到讲解mapreduce的WordCount实例都是老版本的api，这里我不给出老版本的api，由于老版本的api不太建议使用了，你们作开发最好使用新版本的api，新版本api和旧版本api有区别在哪里：

1. 新的api放在：org.apache.hadoop.mapreduce,旧版api放在：org.apache.hadoop.mapred
2. 新版api使用虚类，而旧版的使用的是接口，虚类更加利于扩展，这个是一个经验，你们能够好好学习下hadoop的这个经验。

　　其余还有不少区别，都是说明新版本api的优点，由于我提倡使用新版api，这里就不讲这些，由于不必再用旧版本，所以这种比较也没啥意义了。

　　下面我对代码作简单的讲解，你们看到要写一个mapreduce程序，咱们的实现一个map函数和reduce函数。咱们看看map的方法：

public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {…}

　　这里有三个参数，前面两个Object key, Text value就是输入的key和value，第三个参数Context context这是能够记录输入的key和value，例如：context.write(word, one);此外context还会记录map运算的状态。

　　对于reduce函数的方法：

public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {…}

　　reduce函数的输入也是一个key/value的形式，不过它的value是一个迭代器的形式Iterable<IntWritable> values，也就是说reduce的输入是一个key对应一组的值的value，reduce也有context和map的context做用一致。

　　至于计算的逻辑就是程序员本身去实现了。

　　下面就是main函数的调用了，这个我要详细讲述下，首先是：

Configuration conf = new Configuration();

　　运行mapreduce程序前都要初始化Configuration，该类主要是读取mapreduce系统配置信息，这些信息包括hdfs还有mapreduce，也就是安装hadoop时候的配置文件例如：core-site.xml、hdfs-site.xml和mapred-site.xml等等文件里的信息，有些童鞋不理解为啥要这么作，这个是没有深刻思考mapreduce计算框架形成，咱们程序员开发mapreduce时候只是在填空，在map函数和reduce函数里编写实际进行的业务逻辑，其它的工做都是交给mapreduce框架本身操做的，可是至少咱们要告诉它怎么操做啊，好比hdfs在哪里啊，mapreduce的jobstracker在哪里啊，而这些信息就在conf包下的配置文件里。

　　接下来的代码是：

    String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();
    if (otherArgs.length != 2) {
      System.err.println("Usage: wordcount <in> <out>");
      System.exit(2);
    }

　　If的语句好理解，就是运行WordCount程序时候必定是两个参数，若是不是就会报错退出。至于第一句里的GenericOptionsParser类，它是用来解释经常使用hadoop命令，并根据须要为Configuration对象设置相应的值，其实平时开发里咱们不太经常使用它，而是让类实现Tool接口，而后再main函数里使用ToolRunner运行程序，而ToolRunner内部会调用GenericOptionsParser。

　　接下来的代码是：

    Job job = new Job(conf, "word count");
    job.setJarByClass(WordCount.class);
    job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
    job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
    job.setReducerClass(IntSumReducer.class);

　　第一行就是在构建一个job，在mapreduce框架里一个mapreduce任务也叫mapreduce做业也叫作一个mapreduce的job，而具体的map和reduce运算就是task了，这里咱们构建一个job，构建时候有两个参数，一个是conf这个就不累述了，一个是这个job的名称。

　　第二行就是装载程序员编写好的计算程序，例如咱们的程序类名就是WordCount了。这里我要作下纠正，虽然咱们编写mapreduce程序只须要实现map函数和reduce函数，可是实际开发咱们要实现三个类，第三个类是为了配置mapreduce如何运行map和reduce函数，准确的说就是构建一个mapreduce能执行的job了，例如WordCount类。

　　第三行和第五行就是装载map函数和reduce函数实现类了，这里多了个第四行，这个是装载Combiner类，这个我后面讲mapreduce运行机制时候会讲述，其实本例去掉第四行也没有关系，可是使用了第四行理论上运行效率会更好。

　　接下来的代码：

    job.setOutputKeyClass(Text.class);
    job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

　　这个是定义输出的key/value的类型，也就是最终存储在hdfs上结果文件的key/value的类型。

　　最后的代码是：

    FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));
    FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));
    System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);

　　第一行就是构建输入的数据文件，第二行是构建输出的数据文件，最后一行若是job运行成功了，咱们的程序就会正常退出。FileInputFormat和FileOutputFormat是颇有学问的，我会在下面的mapreduce运行机制里讲解到它们。

　　好了，mapreduce里的hello word程序讲解完毕，我这个讲解是重新办api进行，这套讲解在网络上仍是比较少的，应该很具备表明性的。

　　Mapreduce运行机制

　　下面我要讲讲mapreduce的运行机制了，前不久我为公司出了一套hadoop面试题，里面就问道了mapreduce运行机制，出题时候我发现这个问题我本身彷佛也将不太清楚，所以最近几天恶补了下，但愿在本文里能说清楚这个问题。

　　下面我贴出几张图，这些图都是我在百度图片里找到的比较好的图片：

　　图片一：

　　图片二：

　　图片三：

　　图片四：

　　图片五：

　　图片六：

　　我如今学习技术很喜欢看图，每次有了新理解就会去看看图，每次都会有新的发现。

　　谈mapreduce运行机制，能够从不少不一样的角度来描述，好比说从mapreduce运行流程来说解，也能够从计算模型的逻辑流程来进行讲解，也许有些深刻理解了mapreduce运行机制还会从更好的角度来描述，可是将mapreduce运行机制有些东西是避免不了的，就是一个个参入的实例对象，一个就是计算模型的逻辑定义阶段，我这里讲解不从什么流程出发，就从这些一个个牵涉的对象，无论是物理实体仍是逻辑实体。

　　首先讲讲物理实体，参入mapreduce做业执行涉及4个独立的实体：

1. 客户端（client）：编写mapreduce程序，配置做业，提交做业，这就是程序员完成的工做；
2. JobTracker：初始化做业，分配做业，与TaskTracker通讯，协调整个做业的执行；
3. TaskTracker：保持与JobTracker的通讯，在分配的数据片断上执行Map或Reduce任务，TaskTracker和JobTracker的不一样有个很重要的方面，就是在执行任务时候TaskTracker能够有n多个，JobTracker则只会有一个（JobTracker只能有一个就和hdfs里namenode同样存在单点故障，我会在后面的mapreduce的相关问题里讲到这个问题的）
4. Hdfs：保存做业的数据、配置信息等等，最后的结果也是保存在hdfs上面

　　那么mapreduce究竟是如何运行的呢？

 

　　首先是客户端要编写好mapreduce程序，配置好mapreduce的做业也就是job，接下来就是提交job了，提交job是提交到JobTracker上的，这个时候JobTracker就会构建这个job，具体就是分配一个新的job任务的ID值，接下来它会作检查操做，这个检查就是肯定输出目录是否存在，若是存在那么job就不能正常运行下去，JobTracker会抛出错误给客户端，接下来还要检查输入目录是否存在，若是不存在一样抛出错误，若是存在JobTracker会根据输入计算输入分片（Input Split），若是分片计算不出来也会抛出错误，至于输入分片我后面会作讲解的，这些都作好了JobTracker就会配置Job须要的资源了。分配好资源后，JobTracker就会初始化做业，初始化主要作的是将Job放入一个内部的队列，让配置好的做业调度器能调度到这个做业，做业调度器会初始化这个job，初始化就是建立一个正在运行的job对象（封装任务和记录信息），以便JobTracker跟踪job的状态和进程。初始化完毕后，做业调度器会获取输入分片信息（input split），每一个分片建立一个map任务。接下来就是任务分配了，这个时候tasktracker会运行一个简单的循环机制按期发送心跳给jobtracker，心跳间隔是5秒，程序员能够配置这个时间，心跳就是jobtracker和tasktracker沟通的桥梁，经过心跳，jobtracker能够监控tasktracker是否存活，也能够获取tasktracker处理的状态和问题，同时tasktracker也能够经过心跳里的返回值获取jobtracker给它的操做指令。任务分配好后就是执行任务了。在任务执行时候jobtracker能够经过心跳机制监控tasktracker的状态和进度，同时也能计算出整个job的状态和进度，而tasktracker也能够本地监控本身的状态和进度。当jobtracker得到了最后一个完成指定任务的tasktracker操做成功的通知时候，jobtracker会把整个job状态置为成功，而后当客户端查询job运行状态时候（注意：这个是异步操做），客户端会查到job完成的通知的。若是job中途失败，mapreduce也会有相应机制处理，通常而言若是不是程序员程序自己有bug，mapreduce错误处理机制都能保证提交的job能正常完成。

 

　　下面我从逻辑实体的角度讲解mapreduce运行机制，这些按照时间顺序包括：输入分片（input split）、map阶段、combiner阶段、shuffle阶段和reduce阶段。

1. 输入分片（input split）：在进行map计算以前，mapreduce会根据输入文件计算输入分片（input split），每一个输入分片（input split）针对一个map任务，输入分片（input split）存储的并不是数据自己，而是一个分片长度和一个记录数据的位置的数组，输入分片（input split）每每和hdfs的block（块）关系很密切，假如咱们设定hdfs的块的大小是64mb，若是咱们输入有三个文件，大小分别是3mb、65mb和127mb，那么mapreduce会把3mb文件分为一个输入分片（input split），65mb则是两个输入分片（input split）而127mb也是两个输入分片（input split），换句话说咱们若是在map计算前作输入分片调整，例如合并小文件，那么就会有5个map任务将执行，并且每一个map执行的数据大小不均，这个也是mapreduce优化计算的一个关键点。
2. map阶段：就是程序员编写好的map函数了，所以map函数效率相对好控制，并且通常map操做都是本地化操做也就是在数据存储节点上进行；
3. combiner阶段：combiner阶段是程序员能够选择的，combiner其实也是一种reduce操做，所以咱们看见WordCount类里是用reduce进行加载的。Combiner是一个本地化的reduce操做，它是map运算的后续操做，主要是在map计算出中间文件前作一个简单的合并重复key值的操做，例如咱们对文件里的单词频率作统计，map计算时候若是碰到一个hadoop的单词就会记录为1，可是这篇文章里hadoop可能会出现n屡次，那么map输出文件冗余就会不少，所以在reduce计算前对相同的key作一个合并操做，那么文件会变小，这样就提升了宽带的传输效率，毕竟hadoop计算力宽带资源每每是计算的瓶颈也是最为宝贵的资源，可是combiner操做是有风险的，使用它的原则是combiner的输入不会影响到reduce计算的最终输入，例如：若是计算只是求总数，最大值，最小值可使用combiner，可是作平均值计算使用combiner的话，最终的reduce计算结果就会出错。
4. shuffle阶段：将map的输出做为reduce的输入的过程就是shuffle了，这个是mapreduce优化的重点地方。这里我不讲怎么优化shuffle阶段，讲讲shuffle阶段的原理，由于大部分的书籍里都没讲清楚shuffle阶段。Shuffle一开始就是map阶段作输出操做，通常mapreduce计算的都是海量数据，map输出时候不可能把全部文件都放到内存操做，所以map写入磁盘的过程十分的复杂，更况且map输出时候要对结果进行排序，内存开销是很大的，map在作输出时候会在内存里开启一个环形内存缓冲区，这个缓冲区专门用来输出的，默认大小是100mb，而且在配置文件里为这个缓冲区设定了一个阀值，默认是0.80（这个大小和阀值都是能够在配置文件里进行配置的），同时map还会为输出操做启动一个守护线程，若是缓冲区的内存达到了阀值的80%时候，这个守护线程就会把内容写到磁盘上，这个过程叫spill，另外的20%内存能够继续写入要写进磁盘的数据，写入磁盘和写入内存操做是互不干扰的，若是缓存区被撑满了，那么map就会阻塞写入内存的操做，让写入磁盘操做完成后再继续执行写入内存操做，前面我讲到写入磁盘前会有个排序操做，这个是在写入磁盘操做时候进行，不是在写入内存时候进行的，若是咱们定义了combiner函数，那么排序前还会执行combiner操做。每次spill操做也就是写入磁盘操做时候就会写一个溢出文件，也就是说在作map输出有几回spill就会产生多少个溢出文件，等map输出所有作完后，map会合并这些输出文件。这个过程里还会有一个Partitioner操做，对于这个操做不少人都很迷糊，其实Partitioner操做和map阶段的输入分片（Input split）很像，一个Partitioner对应一个reduce做业，若是咱们mapreduce操做只有一个reduce操做，那么Partitioner就只有一个，若是咱们有多个reduce操做，那么Partitioner对应的就会有多个，Partitioner所以就是reduce的输入分片，这个程序员能够编程控制，主要是根据实际key和value的值，根据实际业务类型或者为了更好的reduce负载均衡要求进行，这是提升reduce效率的一个关键所在。到了reduce阶段就是合并map输出文件了，Partitioner会找到对应的map输出文件，而后进行复制操做，复制操做时reduce会开启几个复制线程，这些线程默认个数是5个，程序员也能够在配置文件更改复制线程的个数，这个复制过程和map写入磁盘过程相似，也有阀值和内存大小，阀值同样能够在配置文件里配置，而内存大小是直接使用reduce的tasktracker的内存大小，复制时候reduce还会进行排序操做和合并文件操做，这些操做完了就会进行reduce计算了。
5. reduce阶段：和map函数同样也是程序员编写的，最终结果是存储在hdfs上的。

　　Mapreduce的相关问题

　　这里我要谈谈我学习mapreduce思考的一些问题，都是我本身想出解释的问题，可是某些问题到底对不对，就要广大童鞋帮我确认了。

1. jobtracker的单点故障：jobtracker和hdfs的namenode同样也存在单点故障，单点故障一直是hadoop被人诟病的大问题，为何hadoop的作的文件系统和mapreduce计算框架都是高容错的，可是最重要的管理节点的故障机制却如此很差，我认为主要是namenode和jobtracker在实际运行中都是在内存操做，而作到内存的容错就比较复杂了，只有当内存数据被持久化后容错才好作，namenode和jobtracker均可以备份本身持久化的文件，可是这个持久化都会有延迟，所以真的出故障，任然不能总体恢复，另外hadoop框架里包含zookeeper框架，zookeeper能够结合jobtracker，用几台机器同时部署jobtracker，保证一台出故障，有一台立刻能补充上，不过这种方式也无法恢复正在跑的mapreduce任务。
2. 作mapreduce计算时候，输出通常是一个文件夹，并且该文件夹是不能存在，我在出面试题时候提到了这个问题，并且这个检查作的很早，当咱们提交job时候就会进行，mapreduce之因此这么设计是保证数据可靠性，若是输出目录存在reduce就搞不清楚你究竟是要追加仍是覆盖，无论是追加和覆盖操做都会有可能致使最终结果出问题，mapreduce是作海量数据计算，一个生产计算的成本很高，例如一个job彻底执行完可能要几个小时，所以一切影响错误的状况mapreduce是零容忍的。
3. Mapreduce还有一个InputFormat和OutputFormat，咱们在编写map函数时候发现map方法的参数是之间操做行数据，没有牵涉到InputFormat，这些事情在咱们new Path时候mapreduce计算框架帮咱们作好了，而OutputFormat也是reduce帮咱们作好了，咱们使用什么样的输入文件，就要调用什么样的InputFormat，InputFormat是和咱们输入的文件类型相关的，mapreduce里经常使用的InputFormat有FileInputFormat普通文本文件，SequenceFileInputFormat是指hadoop的序列化文件，另外还有KeyValueTextInputFormat。OutputFormat就是咱们想最终存储到hdfs系统上的文件格式了，这个根据你须要定义了，hadoop有支持不少文件格式，这里不一一列举，想知道百度下就看到了。

　　好了，文章写完了，呵呵，这篇我本身感受写的不错，是目前hadoop系列文章里写的最好的，我后面会再接再砺的。加油！！！