用通俗易懂的大白话讲解Map/Reduce原理

Hadoop简介 Hadoop就是一个实现了Google云计算系统的开源系统,包括并行计算模型Map/Reduce,分布式文件系统HDFS,以及分布式数据库Hbase,同时Hadoop的相关项目也很丰富,包括ZooKeeper,Pig,Chukwa,Hive,Hbase,Mahout,flume等. 这里详细分解这里面的概念让大家通过这篇文章了解到底是什么hadoop: 1.什么是Map/Reduce,看下面的各种解释: (1)MapReduce是hadoop的核心组件之一,hadoop要分布式包括两部分,一是分布式文件系统hdfs,一部是分布式计算框,就是mapreduce,缺一不可,也就是说,可以通过mapreduce很容易在hadoop平台上进行分布式的计算编程。 (2)Mapreduce是一种编程模型,是一种编程方法,抽象理论。 (3)下面是一个关于一个程序员是如何个妻子讲解什么是MapReduce?文章很长请耐心的看。 我问妻子:“你真的想要弄懂什么是MapReduce?” 她很坚定的回答说“是的”。 因此我问道: 我: 你是如何准备洋葱辣椒酱的?(以下并非准确食谱,请勿在家尝试) 妻子: 我会取一个洋葱,把它切碎,然后拌入盐和水,最后放进混合研磨机里研磨。这样就能得到洋葱辣椒酱了。 妻子: 但这和MapReduce有什么关系? 我: 你等一下。让我来编一个完整的情节,这样你肯定可以在15分钟内弄懂MapReduce. 妻子: 好吧。 我:现在,假设你想用薄荷、洋葱、番茄、辣椒、大蒜弄一瓶混合辣椒酱。你会怎么做呢? 妻子: 我会取薄荷叶一撮,洋葱一个,番茄一个,辣椒一根,大蒜一根,切碎后加入适量的盐和水,再放入混合研磨机里研磨,这样你就可以得到一瓶混合辣椒酱了。 我: 没错,让我们把MapReduce的概念应用到食谱上。Map和Reduce其实是两种操作,我来给你详细讲解下。 Map(映射): 把洋葱、番茄、辣椒和大蒜切碎,是各自作用在这些物体上的一个Map操作。所以你给Map一个洋葱,Map就会把洋葱切碎。 同样的,你把辣椒,大蒜和番茄一一地拿给Map,你也会得到各种碎块。 所以,当你在切像洋葱这样的蔬菜时,你执行就是一个Map操作。 Map操作适用于每一种蔬菜,它会相应地生产出一种或多种碎块,在我们的例子中生产的是蔬菜块。在Map操作中可能会出现有个洋葱坏掉了的情况,你只要把坏洋葱丢了就行了。所以,如果出现坏洋葱了,Map操作就会过滤掉坏洋葱而不会生产出任何的坏洋葱块。 Reduce(化简):在这一阶段,你将各种蔬菜碎都放入研磨机里进行研磨,你就可以得到一瓶辣椒酱了。这意味要制成一瓶辣椒酱,你得研磨所有的原料。因此,研磨机通常将map操作的蔬菜碎聚集在了一起。 妻子: 所以,这就是MapReduce? 我: 你可以说是,也可以说不是。 其实这只是MapReduce的一部分,MapReduce的强大在于分布式计算。 妻子: 分布式计算? 那是什么?请给我解释下吧。 我: 没问题。 我: 假设你参加了一个辣椒酱比赛并且你的食谱赢得了最佳辣椒酱奖。得奖之后,辣椒酱食谱大受欢迎,于是你想要开始出售自制品牌的辣椒酱。假设你每天需要生产10000瓶辣椒酱,你会怎么办呢? 妻子: 我会找一个能为我大量提供原料的供应商。 我:是的..就是那样的。那你能否独自完成制作呢?也就是说,独自将原料都切碎? 仅仅一部研磨机又是否能满足需要?而且现在,我们还需要供应不同种类的辣椒酱,像洋葱辣椒酱、青椒辣椒酱、番茄辣椒酱等等。 妻子: 当然不能了,我会雇佣更多的工人来切蔬菜。我还需要更多的研磨机,这样我就可以更快地生产辣椒酱了。 我:没错,所以现在你就不得不分配工作了,你将需要几个人一起切蔬菜。每个人都要处理满满一袋的蔬菜,而每一个人都相当于在执行一个简单的Map操作。每一个人都将不断的从袋子里拿出蔬菜来,并且每次只对一种蔬菜进行处理,也就是将它们切碎,直到袋子空了为止。 这样,当所有的工人都切完以后,工作台(每个人工作的地方)上就有了洋葱块、番茄块、和蒜蓉等等。 妻子:但是我怎么会制造出不同种类的番茄酱呢? 我:现在你会看到MapReduce遗漏的阶段—搅拌阶段。MapReduce将所有输出的蔬菜碎都搅拌在了一起,这些蔬菜碎都是在以key为基础的 map操作下产生的。搅拌将自动完成,你可以假设key是一种原料的名字,就像洋葱一样。 所以全部的洋葱keys都会搅拌在一起,并转移到研磨洋葱的研磨器里。这样,你就能得到洋葱辣椒酱了。同样地,所有的番茄也会被转移到标记着番茄的研磨器里,并制造出番茄辣椒酱。 (4)上面都是从理论上来说明什么是MapReduce,那么咱们在MapReduce产生的过程和代码的角度来理解这个问题。 如果想统计下过去10年计算机论文出现最多的几个单词,看看大家都在研究些什么,那收集好论文后,该怎么办呢?  方法一: 我可以写一个小程序,把所有论文按顺序遍历一遍,统计每一个遇到的单词的出现次数,最后就可以知道哪几个单词最热门了。 这种方法在数据集比较小时,是非常有效的,而且实现最简单,用来解决这个问题很合适。  方法二: 写一个多线程程序,并发遍历论文。   这个问题理论上是可以高度并发的,因为统计一个文件时不会影响统计另一个文件。当我们的机器是多核或者多处理器,方法二肯定比方法一高效。但是写一个多线程程序要比方法一困难多了,我们必须自己同步共享数据,比如要防止两个线程重复统计文件。 方法三: 把作业交给多个计算机去完成。   我们可以使用方法一的程序,部署到N台机器上去,然后把论文集分成N份,一台机器跑一个作业。这个方法跑得足够快,但是部署起来很麻烦,我们要人工把程序copy到别的机器,要人工把论文集分开,最痛苦的是还要把N个运行结果进行整合(当然我们也可以再写一个程序)。   方法四: 让MapReduce来帮帮我们吧!   MapReduce本质上就是方法三,但是如何拆分文件集,如何copy程序,如何整合结果这些都是框架定义好的。我们只要定义好这个任务(用户程序),其它都交给MapReduce。 map函数和reduce函数  map函数和reduce函数是交给用户实现的,这两个函数定义了任务本身。   map函数:接受一个键值对(key-value pair),产生一组中间键值对。MapReduce框架会将map函数产生的中间键值对里键相同的值传递给一个reduce函数。   reduce函数:接受一个键,以及相关的一组值,将这组值进行合并产生一组规模更小的值(通常只有一个或零个值)。   统计词频的MapReduce函数的核心代码非常简短,主要就是实现这两个函数。   map(String key, String value):   // key: document name   // value: document contents   for each word w in value:   EmitIntermediate(w, "1");   reduce(String key, Iterator values):   // key: a word   // values: a list of counts   int result = 0;   for each v in values:   result += ParseInt(v);   Emit(AsString(result));   在统计词频的例子里,map函数接受的键是文件名,值是文件的内容,map逐个遍历单词,每遇到一个单词w,就产生一个中间键值对<w, "1">,这表示单词w咱又找到了一个;MapReduce将键相同(都是单词w)的键值对传给reduce函数,这样reduce函数接受的键就是单词w,值是一串"1"(最基本的实现是这样,但可以优化),个数等于键为w的键值对的个数,然后将这些“1”累加就得到单词w的出现次数。最后这些单词的出现次数会被写到用户定义的位置,存储在底层的分布式存储系统(GFS或HDFS)。 工作原理

上图是论文里给出的流程图。一切都是从最上方的user program开始的,user program链接了MapReduce库,实现了最基本的Map函数和Reduce函数。图中执行的顺序都用数字标记了。   1.MapReduce库先把user program的输入文件划分为M份(M为用户定义),每一份通常有16MB到64MB,如图左方所示分成了split0~4;然后使用fork将用户进程拷贝到集群内其它机器上。   2.user program的副本中有一个称为master,其余称为worker,master是负责调度的,为空闲worker分配作业(Map作业或者Reduce作业),worker的数量也是可以由用户指定的。   3.被分配了Map作业的worker,开始读取对应分片的输入数据,Map作业数量是由M决定的,和split一一对应;Map作业从输入数据中抽取出键值对,每一个键值对都作为参数传递给map函数,map函数产生的中间键值对被缓存在内存中。   4.缓存的中间键值对会被定期写入本地磁盘,而且被分为R个区,R的大小是由用户定义的,将来每个区会对应一个Reduce作业;这些中间键值对的位置会被通报给master,master负责将信息转发给Reduce worker。   5.master通知分配了Reduce作业的worker它负责的分区在什么位置(肯定不止一个地方,每个Map作业产生的中间键值对都可能映射到所有R个不同分区),当Reduce worker把所有它负责的中间键值对都读过来后,先对它们进行排序,使得相同键的键值对聚集在一起。因为不同的键可能会映射到同一个分区也就是同一个Reduce作业(谁让分区少呢),所以排序是必须的。   6.reduce worker遍历排序后的中间键值对,对于每个唯一的键,都将键与关联的值传递给reduce函数,reduce函数产生的输出会添加到这个分区的输出文件中。   6.当所有的Map和Reduce作业都完成了,master唤醒正版的user program,MapReduce函数调用返回user program的代码。   所有执行完毕后,MapReduce输出放在了R个分区的输出文件中(分别对应一个Reduce作业)。用户通常并不需要合并这R个文件,而是将其作为输入交给另一个MapReduce程序处理。整个过程中,输入数据是来自底层分布式文件系统(GFS)的,中间数据是放在本地文件系统的,最终输出数据是写入底层分布式文件系统(GFS)的。而且我们要注意Map/Reduce作业和map/reduce函数的区别:Map作业处理一个输入数据的分片,可能需要调用多次map函数来处理每个输入键值对;Reduce作业处理一个分区的中间键值对,期间要对每个不同的键调用一次reduce函数,Reduce作业最终也对应一个输出文件。 总结: 通过以上你是否了解什么是MapReduce了那,什么是key,怎么过滤有效数据,怎么得到自己想要的数据。 MapReduce是一种编程思想,可以使用java来实现,C++来实现。Map的作用是过滤一些原始数据,Reduce则是处理这些数据,得到我们想要的结果,比如你想造出番茄辣椒酱。也就是我们使用hadoop,比方来进行日志处理之后,得到我们想要的关心的数据。

原文发布于微信公众号 - 大数据挖掘DT数据分析(datadw)

原文发表时间:2015-12-21

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