MapReduce程序运行原理及其执行过程

MapReduce程序运行原理及其执行过程
一、 MapReduce编程模型

MapReduce采用"分而治之"的思想，把对大规模数据集的处理，分发给主节点管理下的各个分节点共同完成，然后通过整合各个节点的中间结果，得到最终结果。简单地说，MapReduce就是"任务的分解与结果的汇总"。

在Hadoop中，用于执行MapReduce任务的机器角色有两个：一个是JobTracker；另一个是TaskTracker，JobTracker是用于调度工作的，TaskTracker是用于执行工作的。一个Hadoop集群中只有一台JobTracker。

在分布式计算中，MapReduce框架负责处理了并行编程中分布式存储、工作调度、负载均衡、容错均衡、容错处理以及网络通信等复杂问题。但需要注意的是，用MapReduce来处理的数据集（或任务）必须具备这样的特点：待处理的数据集可以分解成许多小的数据集，而且每一个小数据集都可以完全并行地进行处理。

二、 特别数据类型介绍

Hadoop提供了如下内容的数据类型，这些数据类型都实现了WritableComparable接口，以便用这些类型定义的数据可以被序列化进行网络传输和文件存储，以及进行大小比较。



另外还有一个： NullWritable：当<key,value>中的key或value为空时使用。

三、MapReduce程序在hadoop中的执行过程



如上图-流程图-所示：

1、客户端(JobClient)启动一个MapReduce作业；JobClient同时完成对数据源的切片,切片信息由InputSplit对象封装（这个切片过程是由MapReduce框架自动完成)；JobClient通过getSplits方法来计算切片信息，切片默认大小和HDFS的块大小相同(64M)，这样有利于map任务的本地化执行，无需通过网络传递数据。

2、然后本次启动将生成一个Job，于是JobClient向JobTracker申请一个JobID以标识这个Job：JobTracker.getNewJobId()



3、JobClient将运行作业所需要的资源文件复制到HDFS中一个以 JobID命名的目录
中，资源文件包括MapReduce程序打包的JAR文件，其它依赖的jar、hadoop配置文件以及客户端计算所得的输入划分信息。这些文件都存放在JobTracker专门为该作业创建的以Job ID命名的文件夹中。JAR文件默认会有10个副本（mapred.submit.replication属性控制）；输入划分信息告诉了JobTracker应该为这个作业启动多少个Mapper
Task等信息（一个数据分片inputSplit对应一个Mapper Task）。

4、JobClient向JobTracker提交这个Job；

5、JobTracker初始化这个Job：JobTracker接收到作业后，将其放在一个作业队列里，等待作业调度器对其进行调度，当作业调度器根据自己的调度算法调度到该作业时，会根据输入划分信息（步骤6是在步骤5初始化过程中进行的）为每个划分创建一个Mapper
Task。

6、JobTracker从HDFS获取初始化这个Job的所需的Split等信息；

7、JobTracker向将Mapper Task分配给TaskTracker执行(8.9.10)：JobTracker会遍历每一个InputSplit，根据其记录的引用地址选择距离最近的TaskTracker去执行，理想情况下切片信息就在TaskTracker的本地，这样节省了网络数据传输的时间。TaskTracker每隔一段时间会给JobTracker发送一个心跳，告诉JobTracker它依然在运行，同时心跳中还携带着很多的信息，比如当前map任务完成的进度等信息。当JobTracker收到作业的最后一个任务完成信息时，便把该作业设置成“成功”。当JobClient查询状态时，它将得知任务已完成，便显示一条消息给用户。

8、TaskTracker从HDFS获取这个Job的相关资源(如：将任务jar包从HDFS拷贝到本地并进行解压)；

9、TaskTracker开启一个新的JVM(.创建一个新的JVM来执行具体的任务，这样做的好处是即使所执行的任务出现了异常，也不会影响TaskTracker的运行使用,因为TaskTracker本身也运行在jvm上)；

10、TaskTracker用新的JVM来执行Map或Reduce程序；

如果所执行的任务是map任务则处理流程大致如下：首先加载InputSplit记录的数据源切片，通过InputFormat的getRecordReader()方法， 获取到Reader后：

K key = reader.createKey();
V value = reader.createValue();
while (reader.next(key, value)) {//遍历split中的每一条记录，执行map功能函数
mapper.map(key, value, output, reporter);
}

执行反馈：

mapreduce的执行是一个漫长的过程，执行期间会将任务的进度反馈给用户；

任务结束后，控制台会打印Counter信息，方便用户以全局的视角来审查任务。

执行成功

清理MapReduce本地存储(mapred.local.dir属性指定的目录)

清理map任务的输出文件。

执行失败：

1.如果task出现问题(map或者reduce)

错误可能原因：用户代码出现异常；任务超过mapred.task.timeout指定的时间依然没有返回

错误处理：首先将错误信息写入日志；然后jobtracker会调度其他tasktracker来重新执行次任务，

如果失败次数超过4次(通过mapred.map.max.attempts和mapred.reduce.max.attempts属性来设置，默认为4)，则job以失败告终；

如果系统不想以这种方式结束退出，而是想通过Task成功数的百分比来决定job是否通过，则可以指定如下两个属性：

mapred.max.map.failures.percent map任务最大失败率

mapred.max.reduce.failures.percent reduce任务最大失败率

如果失败比率超过指定的值，则job以失败告终。

2.如果是tasktracker出现问题

判断问题的依据：和jobtracker不再心跳通信

jobtracker将该tasktracker从资源池中移除，以后不在调度它

3.jobtracker出现问题

jobtracker作为系统的单点如果出现问题也是最为严重的问题，系统将处于瘫痪。

注：上述流程针对的是hadoop-0.20.0版本，该版本是使用的mapreuce的旧API，而hadoop的新API中，已经有所变化。在Hadoop的0.20.0版本以后，都包含一个新的Java
MapReduce API，这个API有时也称为上下文对象，新的API在类型上不兼容以前的API。关于新旧API的区别，这里先不做介绍了，也什么意义，Apache官方已经不建议使用旧API了，估计旧API在Hadoop以后的版本中会被逐渐放弃，所以建议以后再写mapreuce程序是，使用新API。

补充：博文：/article/1302860.html

　这篇博文从逻辑实体的角度讲解mapreduce运行机制，按照执行时间的顺序包括：输入分片（input split）、map阶段、combiner阶段、shuffle阶段和reduce阶段。

博文内容通俗易懂，尤其是对输入分片（input split）、combiner阶段、shuffle阶段 三个阶段的讲解，非常容易理解。