[hadoop]MapReduce简介和安装（三）

一、MapReduce概述

MapReduce，简称MR，分布式计算框架，Hadoop核心组件。分布式计算框架还有storm, spark等，它们不是谁替换谁关系，而是哪一个更适合的问题。

MapReduce是离线计算框架，Storm是流式计算框架，Spark是内存计算框架，适合快速得到结果的项目。

二、MapReduce设计理念

何为分布式计算
移动计算，而不是移动数据

三、MapReduce工作原理

摘自：http://weixiaolu.iteye.com/blog/1474172



流程分析

Map端

1．每个输入分片会让一个map任务来处理，默认情况下，以HDFS的一个块的大小（默认为64M）为一个分片，当然我们也可以设置块的大小。map输出的结果会暂且放在一个环形内存缓冲区中（该缓冲区的大小默认为100M，由io.sort.mb属性控制），当该缓冲区快要溢出时（默认为缓冲区大小的80%，由io.sort.spill.percent属性控制），会在本地文件系统中创建一个溢出文件，将该缓冲区中的数据写入这个文件。

2．在写入磁盘之前，线程首先根据reduce任务的数目将数据划分为相同数目的分区，也就是一个reduce任务对应一个分区的数据。这样做是为了避免有些reduce任务分配到大量数据，而有些reduce任务却分到很少数据，甚至没有分到数据的尴尬局面。其实分区就是对数据进行hash的过程。然后对每个分区中的数据进行排序，如果此时设置了Combiner，将排序后的结果进行Combia操作，这样做的目的是让尽可能少的数据写入到磁盘。

3．当map任务输出最后一个记录时，可能会有很多的溢出文件，这时需要将这些文件合并。合并的过程中会不断地进行排序和combia操作，目的有两个：1.尽量减少每次写入磁盘的数据量；2.尽量减少下一复制阶段网络传输的数据量。最后合并成了一个已分区且已排序的文件。为了减少网络传输的数据量，这里可以将数据压缩，只要将mapred.compress.map.out设置为true就可以了。

4．将分区中的数据拷贝给相对应的reduce任务。有人可能会问：分区中的数据怎么知道它对应的reduce是哪个呢？其实map任务一直和其父TaskTracker保持联系，而TaskTracker又一直和JobTracker保持心跳。所以JobTracker中保存了整个集群中的宏观信息。只要reduce任务向JobTracker获取对应的map输出位置就ok了哦。

到这里，map端就分析完了。那到底什么是Shuffle呢？Shuffle的中文意思是“洗牌”，如果我们这样看：一个map产生的数据，结果通过hash过程分区却分配给了不同的reduce任务，是不是一个对数据洗牌的过程呢？

Reduce端

1．Reduce会接收到不同map任务传来的数据，并且每个map传来的数据都是有序的。如果reduce端接受的数据量相当小，则直接存储在内存中（缓冲区大小由mapred.job.shuffle.input.buffer.percent属性控制，表示用作此用途的堆空间的百分比），如果数据量超过了该缓冲区大小的一定比例（由mapred.job.shuffle.merge.percent决定），则对数据合并后溢写到磁盘中。

2．随着溢写文件的增多，后台线程会将它们合并成一个更大的有序的文件，这样做是为了给后面的合并节省时间。其实不管在map端还是reduce端，MapReduce都是反复地执行排序，合并操作，现在终于明白了有些人为什么会说：排序是hadoop的灵魂。

3．合并的过程中会产生许多的中间文件（写入磁盘了），但MapReduce会让写入磁盘的数据尽可能地少，并且最后一次合并的结果并没有写入磁盘，而是直接输入到reduce函数。

四、安装MapReduce
现在有node1,node2,node3三个服务器，其中node1是NameNode，node2,node3是DataNode，node2也是SecondaryNameNode，把MapReduce安装到node1服务器

1、关闭node1防火墙

systemctl stop iptables.service

2、node1上配置MapReduce主服务器 conf/mapred_site.xml，从服务器是DataNode服务器

<configuration>
<property>
<name>mapred.job.tracker</name>
<value>node1:9001</value>
</property>
</configuration>

3、拷贝node1的mapred_site.xml到node2,node3

scp ./mapred-site.xml root@node2:~/hadoop-1.2.1/conf/

scp ./mapred-site.xml root@node3:~/hadoop-1.2.1/conf/

4、启动
node1，进入hadoop-1.2.1/bin
执行
./hadoop namenode -format
./start-all.sh



结果
node1




node2




node3