MapReduce

海量数据分流处理技术
hostname 查看系统主机名称
一、划分方法
1、传统Hash，最基本的划分方法
– 如何将大数据、流量均分到N台服务器
– 找到合理的key，hash（key）尽量分布均匀
– hash(key)mod N == 0 分到 第0台，
– hash(key)mod N == i 分到 第i台
– hash(key)mod N == N-1 分到 第N-1台
• 随机划分
• 一致性Hash：支持动态增长，更高级的划分方法

 模拟hash算法

>>> import random>>> print random.random()0.223654873953>>> print random.random()0.800151701113>>> print int(random.random()*100)84>>> >>> print int(random.random()*100)88>>> print int(random.random()*100)%65>>> print int(random.random()*100)%63

如果一个挂了会丢数据
2、一致性Hash算法 
• 一致性哈希算法设计目标是为了解决因特网中的热点(Hotspot)问题

几台机器成环状，哪个坏了移除哪个，数据由下一个节点处理，恢复后再由原节点处理

假设按照顺时针来，如果100个流量，基本会按照50 30 20划分，如果B挂了，剩下的30会按照50 20的比例划分，B恢复，流量归B

数据划分总结：

• 大数据量——按数据划分
– 早期搜索引擎中的网页存储系统，单机存储数千万网页，几十亿的网页需要通过几百台
单机服务器存储，url为key
– 分布式文件系统，按block(64-256M)来划分组织文件
• 大流量——按流量划分
– 覆盖的大流量互联网服务
– 南方流量分到电信机房，北方流量分到联通机房
– 搜索引擎将query作为key来分流
• 大计算——按输入数据，划分计算任务
– Map Reduce 按输入数据来划分

二、单机系统变为分布式集群系统

数据一致性 

1）弱一致性

只要有个节点满足就提供服务

2）强一致性

必须每个节点都满足才提供服务

– 任何消息存在丢失的可能
– 任何单机存在故障的风险
四、MapReduce是一个用于处理海量数据的分布式计算框架

存储在hdfs上

 HDFS
– 系统可靠性
– 可扩展性
– 并发处理

• 这个框架解决了
• 数据分布式存储
• 作业调度

任务排队，先入先出队列
• 容错

屏蔽些细节，不影响任务
• 机器间通信等复杂问题

1）分而治之

单点策略，一个人搞定

分治策略，多个人处理，后汇总

用于切割数据进行计算合并

总结

• 分治思想
– 分解
– 求解
– 合并
• MapReduce映射
– 分：map
• 把复杂的问题分解为若干“简单的
任务”
– 合：reduce

2）执行流程（重点）

InputFormat处理器

功能为数据切割

一个map对应一个split分片，map是个进程，需要开辟内存空间，默认100M，写到80%时，锁住80%数据，分割排序然后转储到磁盘上，归并排序，把指针指向各个文件头，比较，合并，每个子文件都被指向同一个，排好序的，才合并

3）编程模型

借鉴函数式的编程方式
• 用户只需要实现两个函数接口：
• Map(in_key, in_value)
-> (out_key, intermediate_value) list
• Reduce (out_key, intermediate_value list)
->out_value list

4）编程实例

WordCount实现过程
• 源数据
• Document 1
• the weather is good
• Document 2
• today is good
• Document 3
• good weather is good

• Map 输出
• Worker 1
• (the 1), (weather 1), (is 1), (good 1)
• Worker 2
• (today 1), (is 1), (good 1)
• Worker 3
• (good 1), (weather 1), (is 1), (good 1)

• Reduce 输入
• Worker 1
• (the 1)
• Worker 2
• (is 1), (is 1), (is 1)
• Worker 3
• (weather 1), (weather 1)
• Worker 4
• (today 1)
• Worker 5
• (good 1), (good 1), (good 1), (good 1)

• Reduce 输出
• Worker 1
• (the 1)
• Worker 2
• (is 3)
• Worker 3
• (weather 2)
• Worker 4
• (today 1)
• Worker 5
• (good 4)

5）实现架构

 两个重要的进程
– JobTracker
• 主线程，负责接收客户作业提交，调度任务到作节点上运行，并提供诸如监控工作节点状态及任务进度等管理功能，一个MapReduce集群有一个jobtracker，一般运行在可靠的硬件上。
• tasktracker是通过周期性的心跳来通知jobtracker其当前的健康状态，每一次心跳包含了可用的map和reduce任务数目、占用的数目以及运行中的任务详细信息。 Jobtracker利用一个线程池来同时处理心跳和客户请求。
– TaskTracker
• 由jobtracker指派任务，实例化用户程序，在本地执行任务并周期性地向jobtracker汇报状态。在每一个工作节点上永远只会有一个tasktracker

 两个重要的进程
– JobTracker
• 主线程，负责接收客户作业提交，调度任务到作节点上运行，并提供诸如监控工作节点状态及任务进度等
管理功能，一个MapReduce集群有一个jobtracker，一般运行在可靠的硬件上。
• tasktracker是通过周期性的心跳来通知jobtracker其当前的健康状态，每一次心跳包含了可用的map和
reduce任务数目、占用的数目以及运行中的任务详细信息。 Jobtracker利用一个线程池来同时处理心跳和
客户请求。
– TaskTracker
• 由jobtracker指派任务，实例化用户程序，在本地执行任务并周期性地向jobtracker汇报状态。在每一个工
作节点上永远只会有一个tasktracker

Wordcount实例//strip去除隐含字符[root@master mapreduce_wordcount_python]# cat map.py import sysfor line in sys.stdin:        print line.strip()[root@master mapreduce_wordcount_python]# cat 1.txt 111222222333[root@master mapreduce_wordcount_python]# cat 1.txt | python map.py 111222222333//第一段话[root@master mapreduce_wordcount_python]# head -1 The_Man_of_Property.txt Preface//按照空格分割[root@master mapreduce_wordcount_python]# cat map.py import sysfor line in sys.stdin:        ss =  line.strip().split(' ')        for word in ss:                print word.strip()[root@master mapreduce_wordcount_python]# head -2 The_Man_of_Property.txt | python map.py Preface“TheForsyte//以制表符分割[root@master mapreduce_wordcount_python]# cat map.py import sysfor line in sys.stdin:        ss =  line.strip().split(' ')        for word in ss:                print '\t'.join([word.strip(),'1'])[root@master mapreduce_wordcount_python]# head -2 The_Man_of_Property.txt | python map.py Preface 1“The    1Forsyte 1Saga”   1was     1//输出[root@master mapreduce_wordcount_python]# head -2 The_Man_of_Property.txt | python map.py | sort -k1 | python red.py |heada       3adopt   1after   1against 1all,    1all     2and,    1and     10And     1as      4//输出[root@master mapreduce_wordcount_python]# cat The_Man_of_Property.txt | python map.py | sort -k1 | python red.py > result.local            //统计行数[root@master mapreduce_wordcount_python]# wc -l result.local 16984 result.local//以第二栏数字排序[root@master mapreduce_wordcount_python]# cat result.local | sort -k2 -n |head .,      1.!      1.?”     1.”      1‘.      1’—      1“.      110      110.45.  11.      1//以第二栏数字反向排序[root@master mapreduce_wordcount_python]# cat result.local | sort -k2 -rn |headthe     5144of      3407to      2782and     2573a       2543he      2139his     1912was     1702in      1694had     1526

二、MapReduce的执行框架

1、File：
文件要存储在HDFS中，每个文件切分成多个一定大小（默认64M）的Block（默认3个备份）存储在多个节点（DataNode）上
文件数据内容：
We are studying at badou.\n
We are studying at badou.\n

2、InputFormat：
MR框架基础类之一
• 数据分割（Data Splits）
• 记录读取器（Record Reader）
例子：
数据格定义，如果以“\n”分割每条记录，以格区分一个目标单词“we are studying at badou.” 为一条记录“are”“at” 等为一个目标单词

3、Split：
实际上每个split包含后一个Block中开头部分的数据（解决记录跨Block问题）
例子：
比如记录 “we are studying at badou.\n”跨越存储在两个Block中，那么这条记录属于前一个Block对应的split

4、RecordReader：
每读取一条记录，调用一次map函数
例子：
比如记录 “we are studying at badou.” 作为参数v，调用map(v)然后继续这个过程，读取下一条记录直到split尾部。

5、Map：
比如记录 “we are studying at badou”
调用执行一次map(“we are studying at badou”)
在内存中增加数据：
{“we”: 1}
{“are”: 1}
{“studying”: 1}
{“at”: 1}
{“badou”: 1}

6、Partitioner：
决定数据由哪个Reducer处理，从而分区比如采用Hash法，有n个Reducer，那么数据{“are”： 1}的key“are”对n进行取模，返回m，而生成{partition, key, value}

7、MemoryBuffer：
内存缓冲区，每个map的结果和partition处理的key value结果都保存在缓存中
缓冲区大小：默认100M
溢写阈值：100M * 0.8 = 80M
缓冲区中的数据：partition key value 三元组数据
{“1” , “are” : 1}
{“2” , “at” : 1}
{“1” , “we” : 1}

8、Spill：
内存缓冲区达到阈值时，溢写spill线程锁住这80M的缓冲区，开始将数据写出到本地磁盘中，然后释放内存。
每次溢写都生成一个数据文件。溢出的数据到磁盘前会对数据进行key排序sort，以及合并combiner发送相同Reduce的key数量，会拼接到一起，减少partition的索引数量。

9、Sort：
缓冲区数据按照key进行排序
{“1”， “are”， 1}
{“2” ， “at” ， 1}
……
{“1”， “are”， 1}
{“1”， “we” ， 1}
{“1”， “are”， 1}
{“1” ， “are” ， 1}
{“1”， “we”， 1}
……
{“2”， “at”， 1}

10、Combiner：
数据合并，相当的key的数据，value值合并，介绍输
出传输量
Combiner函数事实上是reducer函数，满足
combiner处理不影响{sum，max等}最终reduce的
结果时，可以极大提升性能
{“1”， “are”， 1}
{“1”， “are”， 1}
{“1”， “we”， 1}
{“1”， “are”， 2}
{“1”， “we”， 1}

11、Reduce：
多个reduce任务输出的数据都属于不同的partition，因此结果数据的key不会重复。合并reduce的输出文件即可得到最终的结果

MapReduce多进程并发，延迟性高，适合离线性，低延迟的


ulimit查看系统文件
• map个数为split的份数
• 压缩文件不可切分
• 非压缩文件和sequence文件可以切分
• dfs.block.size决定block大小，默认64M
hdfs-site.xml中配置
<configuration>
        <property>
               <name>dfs.replication</name>
               <value>3</value>


         </property>
           <property>
                <name>dfs.block.size</name>
                <value>512000</value>


         </property>
</configuration>
控制map个数，通过压缩文件或修改block大小


三、Streaming 简介
• MapReduce和HDFS采用Java实现，默认提供Java编程接口
• Streaming框架允许任何程序语言实现的程序在HadoopMapReduce中使用
• Streaming方便已有程序向Hadoop平台移植

三、Streaming 简介
• MapReduce和HDFS采用Java实现，默认提供Java编程接口
• Streaming框架允许任何程序语言实现的程序在HadoopMapReduce中使用
• Streaming方便已有程序向Hadoop平台移植
优点
• 开发效率高
– 方便移植Hadoop平台，只需按照一定的格式从标准输入读取数据、向标准输出写数据就可以
– 原有的单机程序稍加改动就可以在Hadoop平台进行分布式处理
– 容易单机调试
• 程序运行效率高
– 对于CPU密集的计算，有些语言如C/C++编写的程序可能比用Java编写的程序效率更高一些
• 便于平台进行资源控制
– Streaming框架中通过limit等方式可以灵活地限制应用程序使用的内存等资源
cat input | mapper | sort | reducer > output
局限
• Streaming默认只能处理文本数据，如果要对二进制数据进行处理，比较好的方法是将二进
制的key和value进行base64的编码转化成文本即可
• 两次数据拷贝和解析（分割），带来一定的开销

- jobconf
mapred.job.name 作业名
mapred.job.priority 作业优先级
mapred.job.map.capacity 最多同时运行map任务数
mapred.job.reduce.capacity 最多同时运行reduce任务数
mapred.task.timeout 任务没有响应（输入输出）的最大时间
mapred.compress.map.output map的输出是否压缩
mapred.map.output.compression.codec map的输出压缩方式
mapred.output.compress reduce的输出是否压缩
mapred.output.compression.codec reduce的输出压缩方式
stream.map.output.field.separator map输出分隔符