MapReduce的理解

1 什么是MapReduce？

　　Map本意可以理解为地图，映射（面向对象语言都有Map集合），这里我们可以理解为从现实世界获得或产生映射。Reduce本意是减少的意思，这里我们可以理解为归并前面Map产生的映射。

2 MapReduce的编程模型

　　按照google的MapReduce论文所说的，MapReduce的编程模型的原理是：利用一个输入key/value对集合来产生一个输出的key/value对集合。MapReduce库的用户用两个函数表达这个计算：Map和Reduce。用户自定义的Map函数接受一个输入的key/value对值，然后产生一个中间key/value对值的集合。MapReduce库把所有具有相同中间key值的中间value值集合在一起后传递给Reduce函数。用户自定义的Reduce函数接受一个中间key的值和相关的一个value值的集合。Reduce函数合并这些value值，形成一个较小的value值的集合。

3 MapReduce实现

　　通过将Map调用的输入数据自动分割为M个数据片段的集合，Map调用被分布到多台机器上执行。输入的数据片段能够在不同的机器上并行处理。使用分区函数将Map调用产生的中间key值分成R个不同分区（例如，hash(key) mod R），Reduce调用也被分布到多台机器上执行。分区数量（R）和分区函数由用户来指定。

　　MapReduce实现的大概过程如下：

　　1.用户程序首先调用的MapReduce库将输入文件分成M个数据片度，每个数据片段的大小一般从16MB到64MB(可以通过可选的参数来控制每个数据片段的大小)。然后用户程序在集群中创建大量的程序副本。

　　2.这些程序副本中的有一个特殊的程序master。副本中其它的程序都是worker程序，由master分配任务。有M个Map任务和R个Reduce任务将被分配，master将一个Map任务或Reduce任务分配给一个空闲的worker。

　　3.被分配了map任务的worker程序读取相关的输入数据片段，从输入的数据片段中解析出key/value对，然后把key/value对传递给用户自定义的Map函数，由Map函数生成并输出的中间key/value对，并缓存在内存中。

　　4.缓存中的key/value对通过分区函数分成R个区域，之后周期性的写入到本地磁盘上，会产生R个临时文件。缓存的key/value对在本地磁盘上的存储位置将被回传给master，由master负责把这些存储位置再传送给Reduce worker。

　　5.当Reduce worker程序接收到master程序发来的数据存储位置信息后，使用RPC从Map worker所在主机的磁盘上读取这些缓存数据。当Reduce worker读取了所有的中间数据（这个时候所有的Map任务都执行完了）后，通过对key进行排序后使得具有相同key值的数据聚合在一起。由于许多不同的key值会映射到相同的Reduce任务上，因此必须进行排序。如果中间数据太大无法在内存中完成排序，那么就要在外部进行排序。

　　6.Reduce worker程序遍历排序后的中间数据，对于每一个唯一的中间key值，Reduce worker程序将这个key值和它相关的中间value值的集合（这个集合是由Reduce worker产生的，它存放的是同一个key对应的value值）传递给用户自定义的Reduce函数。Reduce函数的输出被追加到所属分区的输出文件。

　　上面过程中的排序很容易理解，关键是分区，这一步最终决定该键值对未来会交给哪个reduce任务，如统计单词出现的次数可以用前面说的hash(key) mod R来分区，如果是对数据进行排序则应该根据key的分布进行分区。

图1 MapReduce过程

4 例子

　　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+/-，现在需要统计出每年的最高温度。

　　0067011990999991950051507+0000+ 
　　0043011990999991950051512+0022+ 
　　0043011990999991950051518-0011+ 
　　0043012650999991949032412+0111+ 
　　0043012650999991949032418+0078+ 
　　0067011990999991937051507+0001+ 
　　0043011990999991937051512-0002+ 
　　0043011990999991945051518+0001+ 
　　0043012650999991945032412+0002+ 
　　0043012650999991945032418+0078+

　　MapReduce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+) 
　　(1 ,0043011990999991950051512+0022+) 
　　(2 ,0043011990999991950051518-0011+) 
　　(3 ,0043012650999991949032412+0111+) 
　　(4 ,0043012650999991949032418+0078+) 
　　(5 ,0067011990999991937051507+0001+) 
　　(6 ,0043011990999991937051512-0002+) 
　　(7 ,0043011990999991945051518+0001+) 
　　(8 ,0043012650999991945032412+0002+) 
　　(9 ,0043012650999991945032418+0078+)

　　将上面的数据作为用户编写的map函数的输入，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用户写的reduce函数的输入 
　　(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：

参考：

http://desert3.iteye.com/blog/865243

http://www.cnblogs.com/duguguiyu/archive/2009/02/28/1400278.html

http://www.cnblogs.com/MitiskySean/p/3320451.html

<<MapReduce: Simplied Data Processing on Large Clusters>>