MapReduce 的核心知识点，你都 get 到了吗 ?（干货文章，建议收藏！）

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前言

大家好，我是梦想家！

众所周知，Hadoop 中最核心的两大组件就是 HDFS 和 MapReduce。其中 HDFS 提供了承载海量数据存储的能力，而 MapReduce 则提供了海量数据高并行计算的能力。关于 HDFS 的介绍，之前已经写了两篇来分别介绍 HDFS 的架构 和 HDFS实现文件管理和容错的文章 。而本期文章，我将为大家介绍关于 MapReduce 的核心知识点。

MapReduce的原理

Hadoop 中 MapReduce 最核心的思想就是分而治之，通过 MapReduce 这个名字就可以看出，MapReduce 包含有 Map 和 Reduce 两个部分。它将一个大型的计算问题分解成一个个小的，简单的计算任务，交给 MapReduce 中的 Map 部分执行，随后 Reduce 部分会对 Map 部分输出的中间结果进行聚合计算，输出最终的统计结果。

为了方便大家理解，可以看下 MapReduce 的简要模型图：

在这里插入图片描述

每个子任务在框架中都是高度并行计算的，然后 MapReduce 框架将各个计算子任务的计算结果进行合并，得出最终的计算结果。

每个子任务在 MapReduce 内部都是高度并行计算的，子任务的高度并行化极大地提高了 Hadoop 处理海量数据的性能。MapReduce 的并行计算模型如图所示：

在这里插入图片描述

由图可知，MapReduce 框架将一个大型的计算任务拆分为多个简单的计算任务，交由多个 Map 并行计算，每个 Map 的计算结果经过中间结果处理阶段的处理后输入 Reduce 阶段，Reduce 阶段将输入的数据进行合并处理，输出最终的计算结果 。

同时，用户无须关心 MapReduce 底层各个节点之间的通信机制与通信过程，只需简单地编写 map() 函数和 reduce() 函数即可开发 Hadoop MapReduce 程度。

MapReduce的部署结构

MapReduce 框架由一个主节点（ResourceManager）、多个子节点（NodeManager）和每个执行任务的 MR AppMaster 共同组成 。通常会将 MapReduce 的计算节点和存储节点部署在同一台服务器上，如图所示：

在这里插入图片描述

这种部署结构可以使 MapReduce 框架在已经存储好数据的节点上快速、高效地调度任务，尽可能地不用通过 RPC 从其他服务器上获取数据来执行任务，使整个集群的网络带宽被高效利用，极大地提升了处理任务的效率。

MapReduce 的运行流程

MapReduce 编程模型简化了分布式系统中并行计算的复杂度，开发人员能够不必关心 MapReduce 程序的底层实现细节，只专注于解决业务需求。

在 MapReduce 框架内部，整个运行流程可以分为如下四个阶段，其中每个阶段中的数据传输格式也不一样。

简单运行流程如下所示：

在这里插入图片描述

大致流程：

（1）原始数据经过 Hadoop 框架的处理，将 “（k，原始数据行）”格式的数据输入 Map 阶段，即 Map 阶段接收到的数据都是 “（k，元素数据行）”的。

（2）数据经过 Map 阶段处理之后，输出 “{（k1,v1),(k2,v2)}”格式的中间结果

（3）Map阶段输出的中间结果经由 Hadoop 的中间结果处理阶段（如聚合、排序等）之后，会形成 “ {(k1,[v1,v2]) …} ”格式的数据

（4）中间结果处理阶段形成的 “{(k1,[v1,v2]) …}”格式的数据会输入 Reduce 阶段进行处理。此时，key相同的数据会被输入进同一个 Reduce 函数进行处理（也可以由用户自定义数据分发规则）

（5）数据经过 Reduce 阶段处理之后，最终会形成“{(k1,v3)}” 格式的数据存入 HDFS 中

另外，如果觉得不够清晰，也可以参考下下面这个版本的 MapReduce 运行流程。

在这里插入图片描述

（1）原始数据被切分为多个小的数据分片输入 map() 函数，这些小的数据分片往往是原始数据的数据行，它们以 “(k，line)” 的格式输入 map() 函数，其中 k 表示数据的偏移量，line 表示整行数据。

（2）map() 函数并行处理输入的数据分片，根据具体的业务规则对输入的数据进行相应的处理，输出中间处理结果，这些中间处理结果往往以“{(k1,v1),(k2,v2)}” 的格式存在。

（3）中间处理阶段将 map() 函数输出的中间结果根据 key 进行聚合处理，输出聚合结果，这些聚合结果的格式为：“{(k1,[v1,v2])}”。

（4）中间处理阶段将输出的聚合结果输入 reduce () 函数进行处理( key相同的数据会被输入同一个 reduce()函数中，用户也可以自定义数据分发规则 )，reduce（）函数对这些数据进行进一步聚合和计算等。

（5）reduce 函数将最终的结果以 “ (k,v) ”的格式输出到 HDFS 中。

MapReduce的容错机制

MapReduce 容错包括 Task（任务）容错，AppMaster 容错、NodeManager 容错和 ResourceManager 容错。

1、Task 容错

AppMaster 一段时间没有收到任务进度的更新，就会将任务标记为失败，但是不会立刻杀死执行任务的进程，而是等待一定的超时时间。该超时时间可以在mapred-site.xml文件中进行配置，具体的属性为mapreduce.task.timeout：

<properties>
     <name>mapreduce.task.timeout</name>
     <value>600000</value>
</property>

超时时间默认值为 10 min，即任务被标记为失败的 10 min 之后才会将任务失败的进程杀死。

MapReduce 提供了重试机制，重试的次数主要由 map-site.xml文件中的 mapreduce.map.maxattempts属性和mapreduce.reduce.maxattempts属性配置，代码如下所示：

<properties>
     <name>mapreduce.map.maxattempts</name>
     <value>4</value>
</property>
<properties>
     <name>mapreduce.reduce.maxattempts</name>
     <value>4</value>
</property>

默认重试次数为4，即任务失败后，MapReduce 框架会重试4次，如果任务依然失败，MapReduce才会认为任务彻底失败了。

也可以配置允许任务失败的最大百分比，可以由属性 mapreduce.map.failures.maxpercent 和 mapreduce.reduce.failures.maxprecent 进行配置。

2、AppMaster 容错

AppMaster也提供了重试机制，YARN中的应用程序失败之后，最多尝试次数由mapred-site.xml文件中的mapreduce.am.max-attempts属性配置：

<properties>
     <name>mapreduce.am.max-attempts</name>
     <value>4</value>
</property>

尝试次数默认值为2，即当 AppMaster 失败2次之后，运行的任务将会失败。

在 MapReduce 内部，YARN 框架对 AppMaster 的最大尝试次数做了限制。其中，每个在 YARN 中运行的应用程序不能超过这个数量限制，具体限制由 yarn-site.xml 文件中的 yarn.resourcemanager.am.max-attempts属性控制，配置信息如下所示：

<properties>
     <name>yarn.resourcemanager.am.max-attempts</name>
     <value>2</value>
</property>

3、NodeManager 容错

当 NodeManager 发生故障，停止向 ResourceManager 节点发送心跳信息时，ResourceManager 节点并不会立即移除 NodeManager，而是要等待一段时间，该时间可以由 yarn.resourcemanager.nm.liveness-monitor.expiry-interval-ms 属性设置，代码如下：

<properties>
     <name>yarn.resourcemanager.nm.liveness-monitor.expiry-interval-ms</name>
     <value>600000</value>
</property>

等待时间默认值为 10 min，即 NodeManager 发生故障之后，ResourceManager 节点接收不到 NodeManager 发生过来的心跳信息，过 10 min 之后才会将 NodeManager 移除 。

当 NodeManager 上运行的失败任务数量达到一定的值时，AppMaster 就会将该节点上的任务调度到其他节点上。任务失败的阈值由 mapred-site.xml 文件中的 mapreduce.job.maxtaskfailures.per.tracker 属性设置，代码如下所示：

<properties>
     <name>mapreduce.job.maxtaskfailures.per.tracker</name>
     <value>3</value>
</property>

此默认值为3，即当一个 NodeManager 上有超过3个任务失败，AppMaster 就会将该节点上的任务调度到其他节点上 。

ResourceManager 容错

新版本的 Hadoop 中提供了 ResourceManager 节点的 HA 机制，如果主 ResourceManager 失败，备 ResouceManager 会迅速接管工作。

Hadoop 中对 ResourceManager节点提供了检查点机制，当所有的 ResourceManager 节点失败后，重启 ResouceManager 节点，可以从上一个失败的 ResourceManager 节点保存的检查点进行状态恢复。

这些检查点的存储是由 yarn-site.xml文件中的 yarn-resourcemanager.store.class属性设置的，代码如下所示:

<properties>
     <name>yarn-resourcemanager.store.class</name>
     <value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.FileSystemRMStateStore</value>
</property>

当然，默认是保存到文件中。

MapReduce的优化

技术面试中，关于 MapReduce 优化的考察频率可能不如 Spark，Flink，但是作为 Hadoop 知识的热门考点，我们对于它的优化还是要有一个清晰的认识 。 这里，我们从以下几个小点逐一展开。

MapReduce跑的慢的原因

MapReduce程序效率的瓶颈在于两点：

1. 计算机性能

CPU、内存、磁盘健康、网络

1. I/O 操作优化

• 数据倾斜
• Map 和 Reduce 数设置不合理
• Map运行时间太长，导致 Reduce 等待过久
• 小文件过多
• 大量的不可分块的超大文件
• Spill 次数过多
• Merge 次数过多等。

MapReduce优化

关于 MapReduce 优化方法主要从以下6个方面进行考虑，分别是：数据倾斜、Map阶段、Reduce阶段、IO传输、数据倾斜问题和常用的调优参数。

1、数据输入

（1）合并小文件：在执行 MR 任务之前将小文件进行合并，大量的小文件会产生大量的 MR 任务，增大 Map 任务装载次数，而任务的装载比较耗时，从而导致 MR 运行较慢。

（2）采用 CombineText InputFormat 来作为输入，解决输入端大量小文件场景。

2、Map阶段

（1）减少溢写（spill）次数：通过调整 io.sort.mb 及 sort.spill.percent 参数值，增大触发 Spill 的内存上限，减少 Spill 次数，从而减少磁盘 IO 。

（2）减少合并（Merge）次数：通过调整io.sort.factor参数，增大 Merge 的文件数目，减少 Merge 的次数，从而缩短 MR 处理时间。

（3）在 Map 之后，不影响业务逻辑前提下，先进行 Combine 处理，减少 I/O 。

3、Reduce 阶段

（1）合理设置 Map 和 Reduce 数：两个都不能设置的太少，也不能设置的太多。太少，会导致 Task 等待，延长处理时间；太多，会导致 Map，Reduce 任务间竞争资源，造成处理超时等错误 。

（2）设置 Map、Reduce 共存：调整 slowstart.completedmap参数，使 Map 运行到一定程度后，Reduce 也开始运行，减少 Reduce 的等待时间 。

（3）规避使用 Reduce：因为 Reduce 在用于连接数据集的时候将会产生大量的网络消耗。

（4）合理设置 Reduce 端的 Buffer：默认情况下，数据达到一个阈值的时候，Buffer 中的数据就会写入磁盘，然后 Reduce 会从磁盘中获得所有的数据。也就是说，Buffer 和 Reduce 是没有直接关联的，中间多次写磁盘 -> 读磁盘的过程，既然有这个弊端，那么就可以通过参数来配置，使得 Buffer 中的一部分数据可以直接输送到 Reduce，从而减少 IO 开销 : mapreduce.reduce.input.buffer.percent，默认为 0.0 。当值大于 0 的时候，会保留指定比例的内存读 Buffer 中的数据直接拿给 Reduce 使用 。 这样一来，设置 Buffer 需要内存，读取数据需要内存，Reduce 计算也需要内存，所以要根据作业的用运行情况进行调整 。

4、I/O 传输

（1）采用 数据 压缩的方式，减少 网络 IO 的时间 。 安装 Snappy 和 LZO 压缩编码器。

（2）使用 SequenceFile 二进制文件。

5、数据倾斜问题

1. 数据倾斜现象：

• 数据频率倾斜——某一个区域的数据量要远远大于其他的区域。
• 数据大小倾斜——部分记录的大小远远大于平均值

2.减少数据倾斜的方法：

方法1 ：抽样和范围分区

可以通过对原始数据进行抽样得到的结果集来预设分区边界值。

方法2：自定义分区

基于输出键的背景知识进行自定义分区。例如，如果 Map 输出键的单词来源于一本书。且其中某几个专业词汇较多，那么就可以自定义分区将这些专业词汇发送给固定的一部分 Reduce 实例。而其他的都发送给剩余的 Reduce 实例。

方法3：Combine

使用 Combine 可以大量的减少数据倾斜。在可能的情况下，Combine 的目的就是聚合并精简数据。

方法4：采用 Map Join，尽量避免 Reduce Join

这个我们上面说过了，Reduce 在用于连接数据集的时候将会产生大量的网络消耗，所以我们采用 MapJoin，尽量避免 Reduce Join 。

6、常用的调优参数

1、资源相关参数

（1）以下参数是在用户自己的MR应用程序中配置就可以生效（mapred-default.xml）

（2）应该在YARN启动之前就配置在服务器的配置文件中才能生效（yarn-default.xml）

（3）Shuffle性能优化的关键参数，应在YARN启动之前就配置好（mapred-default.xml）

2、容错相关参数(MapReduce性能优化)

巨人的肩膀

1、《海量数据处理与大数据技术实战》 2、《Hadoop权威指南》

小结

实际上，关于 MapReduce的内容还有很多，本期文章只是将比较重要核心的部分介绍了一下。其中，MapReduce的原理，运行流程，优化是面试中比较经常考察的点，而部署结构，容错机制我们仅做学习了解即可。我还想强调一点，一定要学会自发的去学习新的知识和总结学过的内容。否则就容易出现，新学的记不住，学过的忘记了的情况。

好了，本期文章就到这里，我是梦想家，我们下一期见！如果对您有所帮助，请记得一键三连~