Hadoop MapReduce 是如何工作的?

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

Hadoop MapReduce（以下简称MR）是一个分布式计算框架，基于Google开发，用于并行处理海量数据集。其提供简单、高效的数据处理能力，并可运行于多种平台上，广泛应用于数据分析领域。因此，掌握MR的原理及其工作方式对于利用它进行海量数据的分布式计算，以及优化数据处理性能都非常重要。本文从MapReduce框架的基本原理出发，深入剖析了其工作原理、流程、工作机制，并结合具体案例，详尽阐述了MR的各项特性及优缺点，同时也提供了一些扩展阅读的参考资源。

2.主要特点

• 分布式计算框架
• 可运行在多种平台上
• 支持海量数据处理
• 提供高效的数据分析能力
• 有优秀的编程模型和生态系统
• 通过Hadoop项目发展而成熟，被业界广泛采用
• 拥有丰富的工具及插件支持

3.适用场景

• 数据分析、机器学习、网络爬虫、推荐系统、日志分析、数据挖掘等需要大量计算处理的应用场景；
• 实时或离线批处理、实时计算和流处理等数据处理需求；
• 在线业务交易、广告投放、搜索排序等实时处理需求；
• 大规模集群计算资源的管理和任务调度。

4.总体结构
Hadoop MapReduce由一个M(master)和R(slave/worker)组成，如下图所示。Master负责分配任务，记录执行进度；Slave负责处理任务，读取数据、执行计算、生成结果。Master和Slave之间通过网络通信，实现任务的分发、协作和监控。

其中，Map是将数据映射到一系列键值对上的过程，Reduce是根据一组键相同的值对结果进行汇总。MapReduce分为两个阶段，第一个阶段为Map任务，将输入数据切分为较小的独立任务，并将每个任务作为输入传给Map函数，获取中间结果。第二个阶段为Reduce任务，将Map输出的结果进行汇总，最终得到想要的结果。

2. 基本概念术语说明

2.1 任务类别及其分类

Hadoop MapReduce有三种类型的任务，包括MapTask、ShuffleTask和ReduceTask。它们的区别如下表：
类别描述MapTask对于每块数据，MapTask都会对其中的元素执行用户自定义的map函数，并且会产生N个键值对（其中N可以随意指定），将这些键值对作为中间结果输出给reduce任务。ShuffleTask当MapTask产生的键太多时，就会发生Shuffle，也就是将这些键值对重新组合成更少的键值对，这样就可以减少下一步reduce任务的输入量，提升整体运行效率。ReduceTask对MapTask的输出结果进行汇总处理，返回最终结果。

2.2 分布式文件系统HDFS

Hadoop Distributed File System (HDFS)，是一个分布式文件系统，由Apache基金会维护，提供高容错性、高吞吐量的数据访问接口。它允许多个节点存储文件，且具有高容错性。它能够存储超大文件，在内存中处理，并通过网络自动复制文件以保证高可用性。HDFS以客户机-服务器模式运行，客户端向NameNode请求文件信息，然后直接与DataNode通信交互，实现数据读写。NameNode记录了文件的元数据信息，比如文件路径、大小、副本数量等。HDFS具有高容错性和高吞吐量，并能够在不停机状态下对其进行动态调整，以应对突发的瞬间流量高峰。

2.3 YARN

Yet Another Resource Negotiator（YARN，另一种资源协商者）是Hadoop项目下的一个子项目，其目的就是管理Hadoop集群资源。它提供了四个功能模块：资源管理、应用提交、集群资源调度和容错。

2.4 JobConf

JobConf（作业配置）是一个配置文件，它存储了启动MapReduce作业所需的参数信息。JobConf被用来传递参数、设置作业的属性、确定作业输入/输出路径，以及确定作业要使用的Mapper和Reducer函数等信息。JobConf可以通过编程的方式或者命令行的方式设置参数，并且支持动态修改。

3. 核心算法原理和具体操作步骤以及数学公式讲解

3.1 Map阶段

Map是MapReduce框架的一个核心组件，负责对输入的数据集进行划分、处理、转换，以产生中间结果。它是一次性的、本地化的计算，所有计算都是在一台机器上完成。Map阶段通过把数据集切分成独立的键值对，并调用用户定义的Map函数处理每个键值对，然后将键值对的输出结果存储到磁盘或内存中。

3.1.1 Map输入数据集

输入数据集可能是文本文件、压缩文件、数据库中的表格数据、日志文件，甚至可能是实时的流数据。

3.1.2 Map函数

Map函数接受一个输入键值对，并返回一个或多个键值对。一般来说，Map函数的目的是将输入数据集划分为一系列的键值对，即一组键和一组值。

3.1.2.1 Map输出结果

Map输出结果可能保存到内存或磁盘，取决于计算环境。但一般建议使用磁盘存储，因为内存很有限，而且如果在内存中存储太多数据，可能会导致内存溢出，影响整体性能。

3.1.3 Map任务过程

Map任务过程可以概括为以下几个步骤：

1. 从输入数据集中读取一块数据，作为map任务的输入。
2. 对该块数据进行预处理，去除无关数据，清理杂质，如果需要的话还可以在此过程中对数据进行格式转换。
3. 将预处理后的数据分割成为多行，每行成为一个输入键值对。
4. 执行用户自定义的map函数，对于每个输入键值对，执行map逻辑，产生零个或多个输出键值对。
5. 将输出键值对写入磁盘或内存中。
6. 检查是否还有更多的输入数据，如果有则回到第1步继续执行。
7. 等待所有map任务完成，然后继续执行reduce任务。

3.1.4 Map函数设计指导方针

• 只在map函数中对输入数据进行操作，不要对数据进行复杂的过滤、排序等操作，否则会降低整个MapReduce计算的速度；
• 使用外部变量（Counters）来进行计数统计；
• 对Mapper中的key和value的长度保持在可接受的范围内（比如1MB或10MB）；
• 不要在mapper里面做过多的网络IO操作；
• 不要在mapper里面做过多的内存运算；
• 不要在mapper里面做太多的复杂的算法运算；
• 避免在Mapper中进行大的磁盘I/O操作；
• Mapper的输出结果尽量不要超过2GB，否则可能导致JVM内存溢出；
• 在Reducer中对数据进行合并操作，而不是在Mapper中；
• 注意避免Mapper之间的依赖关系过多，减少数据shuffle，可以考虑增加partition数量来减少数据shuffle的影响。

3.2 Shuffle阶段

当MapTask产生的键太多时，就会发生Shuffle，也就是将这些键值对重新组合成更少的键值对，这样就可以减少下一步reduce任务的输入量，提升整体运行效率。

3.2.1 Shuffle过程

Shuffle过程可以概括为以下几个步骤：

1. MapTask将输出结果写入磁盘或内存中。
2. Shuffle过程将Map输出结果按照Key进行分组，将属于同一个Group的记录放在一起。
3. 如果属于不同Group的记录太多，将会发生Spill Over。此时，Spill Over即溢写，数据溢出到磁盘上，以解决内存空间不足的问题。
4. Shuffle过程将各个MapTask的输出结果分别缓存在不同的主机上，以减少网络带宽占用。
5. Shuffle过程合并分组后的结果，形成一个大的中间结果。
6. 此时，MapTask结束。

3.2.2 实现机制

• Shuffle过程采用全排序算法，每次从磁盘加载数据时，都会对数据进行排序，以便于后续按key分组；
• MapTask的输出结果首先被分区（Partition），然后根据key进行排序，如果key相同的记录存放在一起，最后才合并成中间结果；
• shuffle过程可以细粒度（Coarse Grained）的shuffle，也可以粗粒度的shuffle；
• reduce端将所需的键值对拉取到内存，并对数据进行排序，在磁盘上持久化缓存，以便于下次数据重复使用。

3.2.3 Spill Over机制

当某个MapTask输出的结果过多，无法全部放在内存中，就需要溢写到磁盘。在一般情况下，Spill Over主要发生在Shuffle阶段。在HDFS中，属于不同MapTask的输出结果保存在不同的块中，不会影响其他MapTask的运行，因此Spill Over只会在某些特定情况下发生。一般情况下，Spill Over不会影响MapReduce计算的正确性，但是会导致数据落盘，影响性能。

3.2.4 性能优化建议

• 减少磁盘I/O操作：在Hadoop中，当MapTask输出结果时，默认情况下，每次只写一个block，这样可以减少磁盘I/O操作；
• 避免分片过多：当一个reducer处理的数据量比较少时，可以选择将其分片过多，即将一个reducer处理的分片个数设置为和其数据量相同；
• 设置合理的mapreduce.task.io.sort.mb：默认情况下，mapreduce.task.io.sort.mb设置为100M，可以适当增大这个参数；
• 减少临时内存消耗：当多个MapTask并行运行时，如果临时内存不能完全放入内存，就会出现OOM，所以可以适当减少临时内存的占用。

3.3 Reduce阶段

Reduce阶段也是MapReduce框架的一个核心组件，负责对MapTask的输出结果进行汇总，以得出最终结果。它也是一次性的、本地化的计算，所有计算都是在一台机器上完成。Reduce阶段是由用户自定义的reduce函数处理的，它接收来自MapTask的一组键值对，汇总它们，生成一个新的键值对作为输出结果。

3.3.1 Reduce输入数据集

Reduce输入数据集由MapTask的输出结果构成。

3.3.2 Reduce函数

Reduce函数接收来自MapTask的一组键值对，并返回一个或多个键值对。

3.3.3 Reduce任务过程

Reduce任务过程可以概括为以下几个步骤：

1. 从磁盘或内存中读取输入数据，作为reduce任务的输入。
2. 执行用户自定义的reduce函数，对输入键值对进行处理，生成零个或多个输出键值对。
3. 将输出键值对写入磁盘或内存中。
4. 检查是否还有更多的输入数据，如果有则回到第1步继续执行。
5. 返回最终结果。

3.3.4 Reduce函数设计指导方针

• 在Reduce函数中只对输入数据进行操作，不要对数据进行复杂的过滤、排序等操作，否则会降低整个MapReduce计算的速度；
• 使用外部变量（Counters）来进行计数统计；
• 对Reducer中的key和value的长度保持在可接受的范围内（比如1MB或10MB）；
• 不要在Reducer里面做过多的网络IO操作；
• 不要在Reducer里面做过多的内存运算；
• 不要在Reducer里面做太多的复杂的算法运算；
• Reducer的输出结果尽量不要超过2GB，否则可能导致JVM内存溢出；
• 在Reducer中对数据进行合并操作，而不是在MapTask中；
• 注意避免Reducer之间的依赖关系过多，减少数据shuffle，可以考虑增加partition数量来减少数据shuffle的影响。

4. 具体代码实例和解释说明

4.1 WordCount示例

WordCount的目的是统计一段文本文件中出现的单词的频率。假设我们有一个文件test.txt，它的内容如下：

hello world hello hadoop spark mapreduce spark hadoop hello mapreduce spark

WordCount的Map阶段的过程如下：

• 每个输入记录作为一条字符串，中间结果保存在内存或磁盘。
• 源字符串会被拆分为单词，并标记出每个单词的起始位置和结束位置。
• 对于每个单词，输出一条键值对，其中键为单词，值为1。

WordCount的Reduce阶段的过程如下：

• 每个输入键值对表示一个单词和它的频率，中间结果保存在内存或磁盘。
• 对同一个单词的多个频率进行累加。
• 输出最终的单词频率。

4.2 TopK问题示例

TopK问题是在排序的基础上，找到前k个最大或最小的元素，这是一个经典的问题。举个例子，假如有一个包含了一千万条订单数据的日志文件，每条日志记录包含了一个商品ID，我们希望找出最热门的10个商品。这个问题的Map阶段的过程如下：

• 每个输入记录代表一个订单，中间结果保存在内存或磁盘。
• 输入记录中包含了一个商品ID字段，将其作为键输出。
• 值输出为空。

TopK问题的Reduce阶段的过程如下：

• 每个输入键值对代表一个商品ID和空值，中间结果保存在内存或磁盘。
• 将相同商品的键值对输出到一个中间结果集合。
• 将中间结果集合排序。
• 取出排名前k的商品。
• 返回最终结果。

4.3 衍生问题

4.3.1 自定义键排序

假设我们想按照自定义规则对MapTask的输出结果进行排序，比如按照单词出现次数的倒序排序。这时候我们可以自定义Map输出结果的Value类型，将单词出现的次数作为Value，并实现自定义的Partitioner，将同样的单词划分到同一个分区中，即可实现自定义排序。

4.3.2 中间值聚合

假设MapTask的输出结果不是直接送入Reduce阶段，而是先经过一系列的中间操作，最终聚合到一起。这种情况可以用自定义的Combiner来完成，它可以帮助Reduce阶段对中间结果进行聚合操作，进一步提升性能。

4.3.3 基于Map输出结果进行分组

有的时候，MapTask的输出结果并不是一组键值对，而是要先进行分组再进行后续处理。这时候我们可以自定义Reduce的输入类型，传入分组后的对象列表作为输入，然后自定义Reduce的函数，对每个分组进行处理。