最早接觸大數據，常縈繞耳邊的一個詞「MapReduce」。它到底是什么，能做什么，原理又是什么？且聽下文講解。

是什么

MapReduce 即是一個編程模型，又是一個計算框架，它充分采用了分治的思想，將數據處理過程拆分成兩步：Map 和 Reduce。用戶只需要編寫 map() 和 reduce() 函數，就能使問題的計算實現分布式，并在Hadoop上執行。

數據處理

MapReduce 操作數據的最小單位是一個鍵值對。map 端的主要輸入是一對<key,value>值，經過 map 計算后輸出一對<key,value>，然后將相同的 key 合并，形成<key,value 集合>，再將這個<key,value 集合>輸入 reduce ，經過計算輸出零個或多個<key,value>對。

兩個重要的進程

JobTracker

JobTracker 在集群中負責任務調度和集群資源監控這兩個功能。TaskTracker 通過周期性的心跳向 JobTracker 匯報當前的健康狀況和狀態，心跳中包括自身計算資源的信息、被占用的計算資源的信息和正在運行中的任務的狀態信息。JobTracker 會根據各個 TaskTracker 周期性發送過來的心跳信息綜合考慮TaskTracker 的資源余量、作業優先級、作業提交時間等因素，為 TaskTracker 分配合適的任務。

JobTracker 提供了一個基于 web 的管理界面，可以通過 JobTracker:50030 端口訪問。

TaskTracker

TaskTracker 主要負責匯報心跳和執行 JobTracker 命令這兩個功能。命令主要包括5種：啟動命令、提交命令、殺死任務、殺死作業和重新初始化。

幾個概念

作業(Job) 和 任務(Task)

MapReduce 作業是用戶提交的最小單位，任務是 MapReduce 計算的最小單位。 簡單講，用戶提交的是一個MapReduce作業，一個 MapReduce 作業可以被拆分成兩種——Map 任務和 Reduce 任務。

槽（slot）

槽是Hadoop計算資源的表示模型，Hadoop 將各個節點上的多維度資源（CPU、內存等）抽象成一維度的槽。一個TaskTracker 能夠啟動的任務數量是由 TaskTracker 配置的任務槽決定的。

MapReduce 過程

一個MapReduce作業通常經過 input、map、combine、reduce、output 五個階段。combine 階段不一定發生，map輸出的中間結果分發到 reduce 的過程被稱為 shuffle。shuffle 階段還會發生 copy 和 sort。

兩幅重要的流程圖

• map任務流程圖
  
• reduce 任務流程圖
  

幾個重要的階段說明

map 函數處理后的中間結果會寫到本地磁盤上，在刷寫磁盤的過程中，還做了 partition 和 sort 操作。

map 函數輸出時，并不是簡單地刷寫磁盤，為了保證 I/O 效率，采取了先寫到內存的環形緩沖區，并做一次預排序。請結合map任務流程圖理解。

partition

在分區階段，通過對 key 取模，生成<partition,key,value>三元組，分區階段進行了一次內排序。

MemoryBuffer

內存緩沖區，保存 map 的結果和 partition 處理后的結果，默認大小為100M，溢寫閾值為80M。

spill(溢寫)

內存緩沖區達到閾值時，溢寫線程鎖住這80M的緩沖區，開始將數據寫到本地磁盤中，然后釋放內存。

每次溢寫都會生成一個數據文件，溢出的數據寫到磁盤前會對數據進行 sort 以及合并（combine）。

combine

combine 對map 函數的輸出結果進行早期聚合以減少傳輸的數據量，其作用其實和reduce 函數一樣。combine 的過程發生在 spill（溢寫） 階段。

combine 能夠提升程序性能，但并不是所有常見都適合使用 combine ，例如：求中值。

sort

MapReduce 計算框架主要用到了兩種排序：快速排序和歸并排序。在 Map 任務和 Reduce 任務的過程中，一共發生了三次排序操作：

• partition 過程中按照鍵值進行的內排序。
• map 任務完成之前，合并溢寫文件產生輸出文件時進行的一次 sort 操作。
• shuffle 過程的 sort 操作。

wordcount 實驗模擬

map 端編程代碼(map_a.py)：

import sys import rep =re.compile(r'\w+') for line in sys.stdin:world_list =line.strip().split()for word in world_list:if len(word)<2:continuew_list =p.findall(word)if len(w_list)>0:w =w_list[0].lower()print "%s\t%d"%(w,1)

reduce 端編程代碼(red_b.py)

import sys wt =0 cur_word =None for line in sys.stdin:word,cnt =line.strip().split('\t')if cur_word ==None:cur_word =wordif cur_word !=word:print "%s\t%d"%(cur_word,wt)wt =0cur_word =wordwt =wt+int(cnt) print "%s\t%d"%(cur_word,wt)

模擬命令

cat The_man_of_property.txt |python ./project/map_a.py | sort -k 1 |python ./project/red_b.py

輸出顯示

轉載于:https://www.cnblogs.com/bbmkey/p/10702196.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的MapReduce详解和WordCount模拟的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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