MapReduce編程原理介紹[MapReduce開發(fā)必讀]

相信關(guān)于Hadoop中MapReduce的相關(guān)文章會很多，這里只簡單介紹一下MapReduce的相關(guān)知識。

Hadoop的MapReduce來源于Google公司的三篇論文中的MapReduce，其核心思想是“分而治之”。Map負責(zé)“分”，即把復(fù)雜的任務(wù)分解為若干個“簡單的任務(wù)”來并行處理?？梢赃M行拆分的前提是這些小任務(wù)可以并行計算，彼此間幾乎沒有依賴關(guān)系。Reduce負責(zé)“合”，即對map階段的結(jié)果進行全局匯總。

現(xiàn)階段MapReduce一般運行在Hadoop2.x版本的yarn資源平臺上，具體運行過程后面會有詳細說明。

MapReduce編程規(guī)范

MapReduce 的開發(fā)一共有八個步驟, 其中 Map 階段分為 2 個步驟，Shuffle 階段 4 個步驟，Reduce 階段分為 2 個步驟

Map 階段 2 個步驟

1)設(shè)置 InputFormat 類, 將數(shù)據(jù)切分為 Key-Value(K1和V1) 對, 輸入到第二步；

2)自定義 Map 邏輯, 將第一步的結(jié)果轉(zhuǎn)換成另外的 Key-Value(K2和V2)對, 輸出結(jié)果；

Shuffle 階段 4 個步驟

3)對輸出的 Key-Value 對進行分區(qū)；

4)對不同分區(qū)的數(shù)據(jù)按照相同的 Key 排序；

5)(可選) 對分組過的數(shù)據(jù)初步規(guī)約, 降低數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)拷貝；

6)對數(shù)據(jù)進行分組, 相同 Key 的 Value 放入一個集合中；

Reduce 階段 2 個步驟

7)對多個 Map 任務(wù)的結(jié)果進行排序以及合并, 編寫 Reduce 函數(shù)實現(xiàn)自己的邏輯, 對輸入的 Key-Value 進行處理, 轉(zhuǎn)為新的 Key-Value(K3和V3)輸出；

8)設(shè)置 OutputFormat 處理并保存 Reduce 輸出的 Key-Value 數(shù)據(jù)；

yarn資源調(diào)度

yarn是hadoop集群當(dāng)中的資源管理系統(tǒng)模塊，從hadoop2.0開始引入yarn模塊,yarn可為各類計算框架提供資源的管理和調(diào)度,主要用于管理集群當(dāng)中的資源(主要是服務(wù)器的各種硬件資源，包括CPU，內(nèi)存，磁盤，網(wǎng)絡(luò)IO等)以及調(diào)度運行在yarn上面的各種任務(wù)。

相比于hadoop1.x版本，yarn核心出發(fā)點是為了分離資源管理與作業(yè)監(jiān)控，實現(xiàn)分離的做法是擁有一個全局的資源管理ResourceManager(RM)，以及每個應(yīng)用程序?qū)?yīng)一個的應(yīng)用管理器ApplicationMaster(AM)。

總結(jié)一句話就是說：yarn主要就是為了調(diào)度資源，管理任務(wù)。

YARN總體上是Master/Slave結(jié)構(gòu)，主要由ResourceManager、NodeManager、 ApplicationMaster和Container等幾個組件構(gòu)成。

ResourceManager(RM) 負責(zé)處理客戶端請求,對各NM上的資源進行統(tǒng)一管理和調(diào)度。給ApplicationMaster分配空閑的Container 運行并監(jiān)控其運行狀態(tài)。主要由兩個組件構(gòu)成：調(diào)度器和應(yīng)用程序管理器：

調(diào)度器(Scheduler)：調(diào)度器根據(jù)容量、隊列等限制條件，將系統(tǒng)中的資源分配給各個正在運行的應(yīng)用程序。調(diào)度器僅根據(jù)各個應(yīng)用程序的資源需求進行資源分配，而資源分配單位是Container。Shceduler不負責(zé)監(jiān)控或者跟蹤應(yīng)用程序的狀態(tài)。總之，調(diào)度器根據(jù)應(yīng)用程序的資源要求，以及集群機器的資源情況，為應(yīng)用程序分配封裝在Container中的資源。

應(yīng)用程序管理器(Applications Manager)：應(yīng)用程序管理器負責(zé)管理整個系統(tǒng)中所有應(yīng)用程序，包括應(yīng)用程序提交、與調(diào)度器協(xié)商資源以啟動ApplicationMaster 、監(jiān)控ApplicationMaster運行狀態(tài)并在失敗時重新啟動等，跟蹤分給的Container的進度、狀態(tài)也是其職責(zé)。

NodeManager (NM) NodeManager：NodeManager (NM) NodeManager 是每個節(jié)點上的資源和任務(wù)管理器。它會定時地向ResourceManager匯報本節(jié)點上的資源使用情況和各個Container的運行狀態(tài);同時會接收并處理來自ApplicationMaster 的Container 啟動/停止等請求。

ApplicationMaster (AM)： 用戶提交的應(yīng)用程序均包含一個ApplicationMaster ，負責(zé)應(yīng)用的監(jiān)控，跟蹤應(yīng)用執(zhí)行狀態(tài)，重啟失敗任務(wù)等。ApplicationMaster是應(yīng)用框架，它負責(zé)向ResourceManager協(xié)調(diào)資源，并且與NodeManager協(xié)同工作完成Task的執(zhí)行和監(jiān)控。

Container： Container是YARN中的資源抽象，它封裝了某個節(jié)點上的多維度資源，如內(nèi)存、CPU、磁盤、網(wǎng)絡(luò)等，當(dāng)ApplicationMaster向ResourceManager申請資源時，ResourceManager為ApplicationMaster 返回的資源便是用Container 表示的。

yarn的架構(gòu)和工作流程

步驟分析：

1. 客戶端通過命令(hadoop jar xxx.jar)提交上傳任務(wù)到主節(jié)點ResourceManager(RM)中的ApplicationManager進程；

2. 主節(jié)點RM判斷集群狀態(tài)，選擇一臺NodeManager(NM)，開啟一塊資源Container，用來開啟AppMaster進程；

3. AppMaster進程獲取RM接收的任務(wù)請求，進行任務(wù)分配；

4. AppMaster根據(jù)任務(wù)情況向RM中的ResourceScheduler索要資源分配方案；

5. AppMaster根據(jù)資源分配方案找到到各個NodeManager從節(jié)點；

6. 在從節(jié)點上開啟資源Container，并運行任務(wù)Task；

7. AppMaster獲取各個Task上傳的任務(wù)執(zhí)行進度和結(jié)果；

8. AppMaster將任務(wù)執(zhí)行的結(jié)果返回給ApplicationManager。



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