《MY大数据开发笔记》----MR 运行原理

快来打我* 2022-03-29 14:48 246阅读 0赞

1、Map-Reduce的逻辑过程  
假设我们需要处理一批有关天气的数据，其格式如下：

按照ASCII码存储，每行一条记录  
每一行字符从0开始计数，第15个到第18个字符为年  
第25个到第29个字符为温度，其中第25位是符号+/-  
0067011990999991950051507+0000+

0043011990999991950051512+0022+

0043011990999991950051518-0011+

0043012650999991949032412+0111+

0043012650999991949032418+0078+

0067011990999991937051507+0001+

0043011990999991937051512-0002+

0043011990999991945051518+0001+

0043012650999991945032412+0002+

0043012650999991945032418+0078+

现在需要统计出每年的最高温度。

Map-Reduce主要包括两个步骤：Map和Reduce

每一步都有key-value对作为输入和输出：

map阶段的key-value对的格式是由输入的格式所决定的，如果是默认的TextInputFormat，则每行作为一个记录进程处理，其中key为此行的开头相对于文件的起始位置，value就是此行的字符文本  
map阶段的输出的key-value对的格式必须同reduce阶段的输入key-value对的格式相对应  
对于上面的例子，在map过程，输入的key-value对如下：

(0, 0067011990999991950051507+0000+)

(33, 0043011990999991950051512+0022+)

(66, 0043011990999991950051518-0011+)

(99, 0043012650999991949032412+0111+)

(132, 0043012650999991949032418+0078+)

(165, 0067011990999991937051507+0001+)

(198, 0043011990999991937051512-0002+)

(231, 0043011990999991945051518+0001+)

(264, 0043012650999991945032412+0002+)

(297, 0043012650999991945032418+0078+)

在map过程中，通过对每一行字符串的解析，得到年-温度的key-value对作为输出：

(1950, 0)

(1950, 22)

(1950, -11)

(1949, 111)

(1949, 78)

(1937, 1)

(1937, -2)

(1945, 1)

(1945, 2)

(1945, 78)

在reduce过程，将map过程中的输出，按照相同的key将value放到同一个列表中作为reduce的输入

(1950, \[0, 22, –11\])

(1949, \[111, 78\])

(1937, \[1, -2\])

(1945, \[1, 2, 78\])

在reduce过程中，在列表中选择出最大的温度，将年-最大温度的key-value作为输出：

(1950, 22)

(1949, 111)

(1937, 1)

(1945, 78)

其逻辑过程可用如下图表示：

下图大概描述了Map-Reduce的Job运行的基本原理：

下面我们讨论JobConf，其有很多的项可以进行配置：

setInputFormat：设置map的输入格式，默认为TextInputFormat，key为LongWritable, value为Text  
setNumMapTasks：设置map任务的个数，此设置通常不起作用，map任务的个数取决于输入的数据所能分成的input split的个数  
setMapperClass：设置Mapper，默认为IdentityMapper  
setMapRunnerClass：设置MapRunner, map task是由MapRunner运行的，默认为MapRunnable，其功能为读取input split的一个个record，依次调用Mapper的map函数  
setMapOutputKeyClass和setMapOutputValueClass：设置Mapper的输出的key-value对的格式  
setOutputKeyClass和setOutputValueClass：设置Reducer的输出的key-value对的格式  
setPartitionerClass和setNumReduceTasks：设置Partitioner，默认为HashPartitioner，其根据key的hash值来决定进入哪个partition，每个partition被一个reduce task处理，所以partition的个数等于reduce task的个数  
setReducerClass：设置Reducer，默认为IdentityReducer  
setOutputFormat：设置任务的输出格式，默认为TextOutputFormat  
FileInputFormat.addInputPath：设置输入文件的路径，可以使一个文件，一个路径，一个通配符。可以被调用多次添加多个路径  
FileOutputFormat.setOutputPath：设置输出文件的路径，在job运行前此路径不应该存在  
当然不用所有的都设置，由上面的例子，可以编写Map-Reduce程序如下：

public class MaxTemperature \{

public static void main(String\[\] args) throws IOException \{

if (args.length != 2) \{

System.err.println("Usage: MaxTemperature <input path> <output path>");

System.exit(-1);

JobConf conf = new JobConf(MaxTemperature.class);

conf.setJobName("Max temperature");

FileInputFormat.addInputPath(conf, new Path(args\[0\]));

FileOutputFormat.setOutputPath(conf, new Path(args\[1\]));

conf.setMapperClass(MaxTemperatureMapper.class);

conf.setReducerClass(MaxTemperatureReducer.class);

conf.setOutputKeyClass(Text.class);

conf.setOutputValueClass(IntWritable.class);

JobClient.runJob(conf);

3、Map-Reduce数据流(data flow)  
Map-Reduce的处理过程主要涉及以下四个部分：

客户端Client：用于提交Map-reduce任务job  
JobTracker：协调整个job的运行，其为一个Java进程，其main class为JobTracker  
TaskTracker：运行此job的task，处理input split，其为一个Java进程，其main class为TaskTracker  
HDFS：hadoop分布式文件系统，用于在各个进程间共享Job相关的文件

3.1、任务提交  
JobClient.runJob()创建一个新的JobClient实例，调用其submitJob()函数。

向JobTracker请求一个新的job ID  
检测此job的output配置  
计算此job的input splits  
将Job运行所需的资源拷贝到JobTracker的文件系统中的文件夹中，包括job jar文件，job.xml配置文件，input splits  
通知JobTracker此Job已经可以运行了  
提交任务后，runJob每隔一秒钟轮询一次job的进度，将进度返回到命令行，直到任务运行完毕。

3.2、任务初始化

当JobTracker收到submitJob调用的时候，将此任务放到一个队列中，job调度器将从队列中获取任务并初始化任务。

初始化首先创建一个对象来封装job运行的tasks, status以及progress。

在创建task之前，job调度器首先从共享文件系统中获得JobClient计算出的input splits。

其为每个input split创建一个map task。

每个task被分配一个ID。

3.3、任务分配

TaskTracker周期性的向JobTracker发送heartbeat。

在heartbeat中，TaskTracker告知JobTracker其已经准备运行一个新的task，JobTracker将分配给其一个task。

在JobTracker为TaskTracker选择一个task之前，JobTracker必须首先按照优先级选择一个Job，在最高优先级的Job中选择一个task。

TaskTracker有固定数量的位置来运行map task或者reduce task。

默认的调度器对待map task优先于reduce task

当选择reduce task的时候，JobTracker并不在多个task之间进行选择，而是直接取下一个，因为reduce task没有数据本地化的概念。

3.4、任务执行

TaskTracker被分配了一个task，下面便要运行此task。

首先，TaskTracker将此job的jar从共享文件系统中拷贝到TaskTracker的文件系统中。

TaskTracker从distributed cache中将job运行所需要的文件拷贝到本地磁盘。

其次，其为每个task创建一个本地的工作目录，将jar解压缩到文件目录中。

其三，其创建一个TaskRunner来运行task。

TaskRunner创建一个新的JVM来运行task。

被创建的child JVM和TaskTracker通信来报告运行进度。

3.4.1、Map的过程  
MapRunnable从input split中读取一个个的record，然后依次调用Mapper的map函数，将结果输出。

map的输出并不是直接写入硬盘，而是将其写入缓存memory buffer。

当buffer中数据的到达一定的大小，一个背景线程将数据开始写入硬盘。

在写入硬盘之前，内存中的数据通过partitioner分成多个partition。

在同一个partition中，背景线程会将数据按照key在内存中排序。

每次从内存向硬盘flush数据，都生成一个新的spill文件。

当此task结束之前，所有的spill文件被合并为一个整的被partition的而且排好序的文件。

reducer可以通过http协议请求map的输出文件，tracker.http.threads可以设置http服务线程数。

3.4.2、Reduce的过程  
当map task结束后，其通知TaskTracker，TaskTracker通知JobTracker。

对于一个job，JobTracker知道TaskTracer和map输出的对应关系。

reducer中一个线程周期性的向JobTracker请求map输出的位置，直到其取得了所有的map输出。

reduce task需要其对应的partition的所有的map输出。

reduce task中的copy过程即当每个map task结束的时候就开始拷贝输出，因为不同的map task完成时间不同。

reduce task中有多个copy线程，可以并行拷贝map输出。

当很多map输出拷贝到reduce task后，一个背景线程将其合并为一个大的排好序的文件。

当所有的map输出都拷贝到reduce task后，进入sort过程，将所有的map输出合并为大的排好序的文件。

最后进入reduce过程，调用reducer的reduce函数，处理排好序的输出的每个key，最后的结果写入HDFS。

3.5、任务结束

当JobTracker获得最后一个task的运行成功的报告后，将job得状态改为成功。

当JobClient从JobTracker轮询的时候，发现此job已经成功结束，则向用户打印消息，从runJob函数中返回。

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市面上的hadoop权威指南一类的都是老版本的书籍了，索性学习并翻译了下最新版的Hadoop:The Definitive Guide, 4th Edition与大家共同学习。

我们通过提交jar包，进行MapReduce处理，那么整个运行过程分为五个环节：

1、向client端提交MapReduce job.

2、随后yarn的ResourceManager进行资源的分配.

3、由NodeManager进行加载与监控containers.

4、通过applicationMaster与ResourceManager进行资源的申请及状态的交互，由NodeManagers进行MapReduce运行时job的管理.

5、通过hdfs进行job配置文件、jar包的各节点分发。

Job 提交过程

job的提交通过调用submit()方法创建一个JobSubmitter实例，并调用submitJobInternal()方法。整个job的运行过程如下：

1、向ResourceManager申请application ID，此ID为该MapReduce的jobId。

2、检查output的路径是否正确，是否已经被创建。

3、计算input的splits。

4、拷贝运行job 需要的jar包、配置文件以及计算input的split 到各个节点。

5、在ResourceManager中调用submitAppliction()方法,执行job

Job 初始化过程

1、当resourceManager收到了submitApplication()方法的调用通知后，scheduler开始分配container,随之ResouceManager发送applicationMaster进程，告知每个nodeManager管理器。

2、由applicationMaster决定如何运行tasks,如果job数据量比较小，applicationMaster便选择将tasks运行在一个JVM中。那么如何判别这个job是大是小呢？当一个job的mappers数量小于10个，只有一个reducer或者读取的文件大小要小于一个HDFS block时，（可通过修改配置项mapreduce.job.ubertask.maxmaps,mapreduce.job.ubertask.maxreduces以及mapreduce.job.ubertask.maxbytes 进行调整)

3、在运行tasks之前，applicationMaster将会调用setupJob()方法，随之创建output的输出路径(这就能够解释，不管你的mapreduce一开始是否报错，输出路径都会创建)

Task 任务分配

1、接下来applicationMaster向ResourceManager请求containers用于执行map与reduce的tasks（step 8),这里map task的优先级要高于reduce task，当所有的map tasks结束后，随之进行sort(这里是shuffle过程后面再说）,最后进行reduce task的开始。(这里有一点，当map tasks执行了百分之5%的时候，将会请求reduce，具体下面再总结)

2、运行tasks的是需要消耗内存与CPU资源的，默认情况下，map和reduce的task资源分配为1024MB与一个核，（可修改运行的最小与最大参数配置,mapreduce.map.memory.mb,mapreduce.reduce.memory.mb,mapreduce.map.cpu.vcores,mapreduce.reduce.reduce.cpu.vcores.)

Task 任务执行

1、这时一个task已经被ResourceManager分配到一个container中，由applicationMaster告知nodemanager启动container，这个task将会被一个主函数为YarnChild的java application运行，但在运行task之前，首先定位task需要的jar包、配置文件以及加载在缓存中的文件。

2、YarnChild运行于一个专属的JVM中，所以任何一个map或reduce任务出现问题，都不会影响整个nodemanager的crash或者hang。

3、每个task都可以在相同的JVM task中完成，随之将完成的处理数据写入临时文件中。

Mapreduce数据流

运行进度与状态更新

1、MapReduce是一个较长运行时间的批处理过程，可以是一小时、几小时甚至几天，那么Job的运行状态监控就非常重要。每个job以及每个task都有一个包含job（running,successfully completed,failed）的状态，以及value的计数器，状态信息及描述信息（描述信息一般都是在代码中加的打印信息），那么，这些信息是如何与客户端进行通信的呢？

2、当一个task开始执行，它将会保持运行记录，记录task完成的比例，对于map的任务，将会记录其运行的百分比，对于reduce来说可能复杂点，但系统依旧会估计reduce的完成比例。当一个map或reduce任务执行时，子进程会持续每三秒钟与applicationMaster进行交互。

Job 完成

最终，applicationMaster会收到一个job完成的通知，随后改变job的状态为successful。最终，applicationMaster与task containers被清空。

Shuffle与Sort

从map到reduce的过程，被称之为shuffle过程，MapReduce使到reduce的数据一定是经过key的排序的，那么shuffle是如何运作的呢？

当map任务将数据output时，不仅仅是将结果输出到磁盘，它是将其写入内存缓冲区域，并进行一些预分类。

1、The Map Side

首先map任务的output过程是一个环状的内存缓冲区，缓冲区的大小默认为100MB（可通过修改配置项mpareduce.task.io.sort.mb进行修改），当写入内存的大小到达一定比例，默认为80%（可通过mapreduce.map.sort.spill.percent配置项修改）,便开始写入磁盘。

在写入磁盘之前，线程将会指定数据写入与reduce相应的patitions中，最终传送给reduce.在每个partition中，后台线程将会在内存中进行Key的排序，（如果代码中有combiner方法，则会在output时就进行sort排序，这里，如果只有少于3个写入磁盘的文件，combiner将会在outputfile前启动，如果只有一个或两个，那么将不会调用）

这里将map输出的结果进行压缩会大大减少磁盘IO与网络传输的开销（配置参数mapreduce.map .output.compress 设置为true,如果使用第三方压缩jar，可通过mapreduce.map.output.compress.codec进行设置)

随后这些paritions输出文件将会通过HTTP发送至reducers，传送的最大启动线程通过mapreduce.shuffle.max.threads进行配置。

2、The Reduce Side

首先上面每个节点的map都将结果写入了本地磁盘中，现在reduce需要将map的结果通过集群拉取过来，这里要注意的是，需要等到所有map任务结束后,reduce才会对map的结果进行拷贝，由于reduce函数有少数几个复制线程，以至于它可以同时拉取多个map的输出结果。默认的为5个线程（可通过修改配置mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies来修改其个数）

这里有个问题，那么reducers怎么知道从哪些机器拉取数据呢？

当所有map的任务结束后，applicationMaster通过心跳机制（heartbeat mechanism)，由它知道mapping的输出结果与机器host,所以reducer会定时的通过一个线程访问applicationmaster请求map的输出结果。

Map的结果将会被拷贝到reduce task的JVM的内存中（内存大小可在mapreduce.reduce.shuffle.input.buffer.percent中设置）如果不够用，则会写入磁盘。当内存缓冲区的大小到达一定比例时（可通过mapreduce.reduce.shuffle.merge.percent设置)或map的输出结果文件过多时（可通过配置mapreduce.reduce.merge.inmen.threshold)，将会除法合并(merged)随之写入磁盘。

这时要注意，所有的map结果这时都是被压缩过的，需要先在内存中进行解压缩，以便后续合并它们。（合并最终文件的数量可通过mapreduce.task.io.sort.factor进行配置） 最终reduce进行运算进行输出。  
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作者：首席撩妹指导官   
来源：CSDN   
原文：https://blog.csdn.net/qq\_36864672/article/details/78561375   
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