前言

GFS解决了Google的大数据存储问题
针对大数据进行计算并获得预期结果的技术就是MapReduce
Google的MapReduce不开源
后面可以通过使用Hadoop MapReduce深入理解

MapReduce

对于Google搜索，一次简单的搜索也就是一个请求，在云端需要大量的计算最终返回结果

• 如何进行分布式计算？
• 如何进行并行计算？
• 如何处理分布式计算中的错误？

Google的分布式数据处理技术MapReduce给了答案

MapReduce模型

MapReduce将复杂的、运行于大规模集群上的并行计算过程高度地抽象到了两个函数：Map和 Reduce

所以编程简洁，只需要完成Map()、Reduce()函数就可以实现分布式技术

MapReduce处理数据的策略：一个存储在分布式文件系统中的大规模数据集，会被切分成 许多独立的分片（split），这些分片可以被多个Map任务并行处理，再通过Reduce操作输出预期的数据，也是分布式的

MapReduce实现机制

MapReduce体系结构主要由四个部分组成，分别是：Client、JobTracker、TaskTracker以及Task

• Client:
  用户编写的MapReduce程序通过Client提交到JobTracker端,用户可通过Client提供的一些接口查看作业运行状态

• JobTracker :
  负责资源监控和作业调度,JobTracker会监控所有TaskTracker与Job的健康状况，一旦发现失败，就将相应的任务转移到其他节点，JobTracker会跟踪任务的执行进度、资源使用量等信息，并将这些信息告诉任务调度器（TaskScheduler），而调度器会在资源出现空闲时，选择合适的任务去使用这些资源

• TaskTracker:
  TaskTracker 会周期性地通过“心跳”将本节点上资源的使用情况和任务的运行进度汇报JobTracker，同时接收JobTracker发送过来的命令并执行相应的操作（如启动新任务、杀死任务等），TaskTracker使用“slot”等量划分本节点上的资源量（CPU、内存等）。一个Task 获取到一个slot 后才有机会运行，而Hadoop调度器的作用就是将各个TaskTracker 上的空闲slot分配给Task使用。slot 分为Map slot 和Reduce slot 两种，分别供 MapTask 和Reduce Task 使用

• Task：
  Task 分为Map Task 和Reduce Task 两种，均由TaskTracker 启动

执行阶段

1. Split(分片)
   HDFS(Hadoop File System，GFS的开源实现)以block数据块作为基础存储单元，HDFS组装成file，对于MapReduce的处理单元是Split,Split 是一个逻辑概念，它只包含一些元数据信息，比如数据起始位置、数据长度、数据所在节点等，split的划分方法完全由用户自己决定
   
2. Map任务的数量
   Hadoop为每个split创建一个Map任务（Map Task），split 的多少决定了Map任务的数目。 大多数情况下，理想的分片大小是一个HDFS块
3. Reduce任务的数量
   最优的Reduce任务个数取决于集群中可用的reduce任务槽(slot)的数目，通常设置比reduce任务槽数目稍微小一些的Reduce任务个数（这样可以预留 一些系统资源处理可能发生的错误）
4. Shuffle
   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
   Shuffle的过程：描述数据从map task输出到reduce task输入的这段过程

Shuffle过程

shuffle过程，是指对Map输出结果进行分区、排序、合并等处理并交给Reduce的过程，因此Shuffle过程可以分为Map端的操作和Reduce端的操作

1. Map端操作
   Map端操作就是将Map Task分配缓存，溢写归并Map数据

2. Reduce端操作
   Reduce端操作领取Map数据放入缓存归并合并，输出给Reduce

大数据学习笔记之分布式并行处理MapReduce