一张图看懂MapReduce 架构是如何工作的？

MapReduce架构是Hadoop框架中最核心的设计之一。

MapReduce 的思想简单的一句话解释就是“任务的分解与结果的汇总”。MapReduce 从名字上来看，两个动词Map 和Reduce，
“Map（地图）”就是将一个图分解成为多个子图，
“Reduce（缩小）”就是将分解后多任务处理的结果汇总起来，得出最后的分析结果。

通俗说MapReduce 是一套从海量源数据提取分析元素最后返回结果集的编程模型，将文件分布式存储到硬盘是第一步，而从海量数据中提取分析我们需要的内容就是MapReduce 做的事了。

健康监测

由于Hadoop 处于一个极其脆弱的环境，各计算单元发生故障的可能性是存在的，恰当的健康监测是判断计算单元是否正常工作的基础架构，它有两种基本形式：

第一种：命令/响应（ping/echo）：
探测器定时发出一个命令，并希望预定时间内收到一个审查计算单元的响应，这种响应应该力求对于各个计算单元是统一的。



这种健康监测的特点是简单，但是待审查计算单元时间常数不一致时，将很难确定同步周期。

第二种：心跳（dead man）：

“心跳”是一种主动检测方案，由被测计算单元主动发出一个自检结果信息（心跳），由探测器收听这个信息，如果心跳失败，则可以判断这个计算单元失灵，并通知按照可靠性策略纠正错误计算单元。心跳也可以同时传递数据，比如传递上一次处理的日志。



心跳方式比较灵活，可以适应待审查计算单元时间常数不一致的情况，缺点是监测器要复杂一些。由于分布式计算各计算点情况比较复杂，所以Hadoop 采用了心跳方案，以保证即使系统非常脆弱，也能正常完成分布式计算任务。

MapReduce 基本架构



在分布式系统中，机器集群就可以看作硬件资源池，将并行的任务拆分，然后交由每一个空闲机器资源去处理，能够极大地提高计算效率，同时这种具体资源无关性，对于计算集群的扩展无疑提供了最好的设计保证。