MapReduce学习笔记

时间:2024-05-20 14:31:42

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一.MapReduce模型简介

1.    MapReduce采用“分而治之”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

2.    MapReduce设计的一个理念就是“计算向数据靠拢”,而不是“数据向计算靠拢”,因为,移动数据需要大量的网络传输开销

3.    MapReduce框架采用了Master/Slave架构,包括一个Master和若干个Slave。Master上运行JobTracker,Slave上运行TaskTracker

4.Map和Reduce函数

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  图1.Map和Reduce函数

二.MapReduce的体系结构

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

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图2.体系结构

1)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

2)JobTracker

JobTracker负责资源监控和作业调度

JobTracker 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

3)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给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Mapslot 和Reduce slot 两种,分别供MapTask和Reduce Task 使用

4)Task

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

三.MapReduce工作流程概述

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图3. MapReduce工作流程

不同的Map任务之间不会进行通信

不同的Reduce任务之间也不会发生任何信息交换

用户不能显式地从一台机器向另一台机器发送消息

所有的数据交换都是通过MapReduce框架自身去实现的

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                        图4.MapReduce各个执行阶段

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图5.Shuffle过程简介

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图6.MapReduce应用程序执行过程