Hadoop 2:MapReduce

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Hadoop 2:MapReduce。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

理解MapReduce思想
MapReduce的思想核心是“先分再合,分而治之”。
所谓“分而治之”就是把一个复杂的问题,按照一定的“分解”方法分为等价的规模较小的若干部分,然后逐个解决,分别找出各部分的结果,然后把各部分的结果组成整个问题的最终结果。
这种思想来源于日常生活与工作时的经验。即使是发布过论文实现分布式计算的谷歌也只是实现了这种思想,而不是自己原创。

Map表示第一阶段,负责“拆分”:即把复杂的任务分解为若干个“简单的子任务”来并行处理。可以进行拆分的前提是这些小任务可以并行计算,彼此间几乎没有依赖关系。
Reduce表示第二阶段,负责“合并”:即对map阶段的结果进行全局汇总。
这两个阶段合起来正是MapReduce思想的体现。

Hadoop 2:MapReduce

(1)如何对付大数据处理场景

对相互间不具有计算依赖关系的大数据计算任务,实现并行最自然的办法就是采取MapReduce分而治之的策略。
首先Map阶段进行拆分,把大数据拆分成若干份小数据,多个程序同时并行计算产生中间结果;然后是Reduce聚合阶段,通过程序对并行的结果进行最终的汇总计算,得出最终的结果。
不可拆分的计算任务或相互间有依赖关系的数据无法进行并行计算! 

(2)构建抽象编程模型

MapReduce借鉴了函数式语言中的思想,用Map和Reduce两个函数提供了高层的并行编程抽象模型。
map: 对一组数据元素进行某种重复式的处理;
reduce: 对Map的中间结果进行某种进一步的结果整理。

MapReduce中定义了如下的Map和Reduce两个抽象的编程接口,由用户去编程实现:
map: (k1; v1) → (k2; v2)
reduce: (k2; [v2]) → (k3; v3)
通过以上两个编程接口,可以看出MapReduce处理的数据类型是【<key,value>键值对】。

(3)统一架构、隐藏底层细节
如何提供统一的计算框架、没有统一封装底层细节,那么程序员则需要考虑诸如数据存储、划分、分发、结果收集、错误恢复等诸多细节;为此,MapReduce设计并提供了统一的计算框架,为程序员隐藏了绝大多数系统层面的处理细节。
MapReduce最大的亮点在于通过抽象模型和计算框架把需要做什么(what need to do)与具体怎么做(how to do)分开了,为程序员提供一个抽象和高层的编程接口和框架。
程序员仅需要关心其应用层的具体计算问题,仅需编写少量的处理应用本身计算问题的业务程序代码。至于如何具体完成这个并行计算任务所相关的诸多系统层细节被隐藏起来,交给计算框架去处理:从分布代码的执行,到大到数千小到单个节点集群的自动调度使用。

分布式计算概念
分布式计算是一种计算方法,和集中式计算是相对的。
随着计算技术的发展,有些应用需要非常巨大的计算能力才能完成,如果采用集中式计算,需要耗费相当长的时间来完成。
分布式计算将该应用分解成许多小的部分,分配给多台计算机进行处理。这样可以节约整体计算时间,大大提高计算效率。

Hadoop 2:MapReduce

Hadoop MapReduce是一个分布式计算框架,用于轻松编写分布式应用程序,这些应用程序以可靠,容错的方式并行处理大型硬件集群(数千个节点)上的大量数据(多TB数据集)。
MapReduce是一种面向海量数据处理的一种指导思想,也是一种用于对大规模数据进行分布式计算的编程模型。 

MapReduce特点
1. 易于编程
Mapreduce框架提供了用于二次开发的接口;简单地实现一些接口,就可以完成一个分布式程序。任务计算交给计算框架去处理,将分布式程序部署到hadoop集群上运行,集群节点可以扩展到成百上千个等。
2. 良好的扩展性
当计算机资源不能得到满足的时候,可以通过增加机器来扩展它的计算能力。基于MapReduce的分布式计算得特点可以随节点数目增长保持近似于线性的增长,这个特点是MapReduce处理海量数据的关键,通过将计算节点增至几百或者几千可以很容易地处理数百TB甚至PB级别的离线数据。
3. 高容错性
Hadoop集群是分布式搭建和部署得,任何单一机器节点宕机了,它可以把上面的计算任务转移到另一个节点上运行,不影响整个作业任务得完成,过程完全是由Hadoop内部完成的。
4. 适合海量数据的离线处理
可以处理GB、TB和PB级别的数据量。

MapReduce局限性
MapReduce虽然有很多的优势,也有相对得局限性,局限性不代表不能做,而是在有些场景下实现的效果比较差,并不适合用MapReduce来处理,主要表现在以下结果方面:
1. 实时计算性能差
MapReduce主要应用于离线作业,无法作到秒级或者是亚秒级得数据响应。
2. 不能进行流式计算
流式计算特点是数据是源源不断得计算,并且数据是动态的;而MapReduce作为一个离线计算框架,主要是针对静态数据集得,数据是不能动态变化的。

MapReduce实例进程
一个完整的MapReduce程序在分布式运行时有三类:
MRAppMaster:负责整个MR程序的过程调度及状态协调
MapTask:负责map阶段的整个数据处理流程
ReduceTask:负责reduce阶段的整个数据处理流程

一个MapReduce编程模型中只能包含一个Map阶段和一个Reduce阶段,或者只有Map阶段;不能有诸如多个map阶段、多个reduce阶段的情景出现;
如果用户的业务逻辑非常复杂,那就只能多个MapReduce程序串行运行。

MapReduce数据类型
注意:整个MapReduce程序中,数据都是以kv键值对的形式流转的;
在实际编程解决各种业务问题中,需要考虑每个阶段的输入输出kv分别是什么;
MapReduce内置了很多默认属性,比如排序、分组等,都和数据的k有关,所以说kv的类型数据确定及其重要的。

MapReduce整体执行流程图

Hadoop 2:MapReduce

Map阶段执行过程
第一阶段:把输入目录下文件按照一定的标准逐个进行逻辑切片,形成切片规划。默认Split size = Block size(128M),每一个切片由一个MapTask处理。(getSplits)
第二阶段:对切片中的数据按照一定的规则读取解析返回<key,value>对。默认是按行读取数据。key是每一行的起始位置偏移量,value是本行的文本内容。(TextInputFormat)
第三阶段:调用Mapper类中的map方法处理数据。每读取解析出来的一个<key,value> ,调用一次map方法。
第四阶段:按照一定的规则对Map输出的键值对进行分区partition。默认不分区,因为只有一个reducetask。分区的数量就是reducetask运行的数量。
第五阶段:Map输出数据写入内存缓冲区,达到比例溢出到磁盘上。溢出spill的时候根据key进行排序sort。默认根据key字典序排序。
第六阶段:对所有溢出文件进行最终的merge合并,成为一个文件。

Hadoop 2:MapReduce

Reduce阶段执行过程
第一阶段:ReduceTask会主动从MapTask复制拉取属于需要自己处理的数据。
第二阶段:把拉取来数据,全部进行合并merge,即把分散的数据合并成一个大的数据。再对合并后的数据排序。
第三阶段是对排序后的键值对调用reduce方法。键相等的键值对调用一次reduce方法。最后把这些输出的键值对写入到HDFS文件中。

Hadoop 2:MapReduce

shuffle概念
在MapReduce中,Shuffle指的是将map端的无规则输出按指定的规则“打乱”成具有一定规则的数据,以便reduce端接收处理。
一般把从Map产生输出开始到Reduce取得数据作为输入之前的过程称作shuffle。

Hadoop 2:MapReduce

Map端Shuffle
Collect阶段:将MapTask的结果收集输出到默认大小为100M的环形缓冲区,保存之前会对key进行分区的计算,默认Hash分区。
Spill阶段:当内存中的数据量达到一定的阀值的时候,就会将数据写入本地磁盘,在将数据写入磁盘之前需要对数据进行一次排序的操作,如果配置了combiner,还会将有相同分区号和key的数据进行排序。
Merge阶段:把所有溢出的临时文件进行一次合并操作,以确保一个MapTask最终只产生一个中间数据文件。 

Hadoop 2:MapReduce

Reducer端shuffle
Copy阶段: ReduceTask启动Fetcher线程到已经完成MapTask的节点上复制一份属于自己的数据。
Merge阶段:在ReduceTask远程复制数据的同时,会在后台开启两个线程对内存到本地的数据文件进行合并操作。
Sort阶段:在对数据进行合并的同时,会进行排序操作,由于MapTask阶段已经对数据进行了局部的排序,ReduceTask只需保证Copy的数据的最终整体有效性即可。

Hadoop 2:MapReduce

shuffle机制弊端
Shuffle是MapReduce程序的核心与精髓,是MapReduce的灵魂所在。
Shuffle也是MapReduce被诟病最多的地方所在。MapReduce相比较于Spark、Flink计算引擎慢的原因,跟Shuffle机制有很大的关系。
Shuffle中频繁涉及到数据在内存、磁盘之间的多次往复。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-460307.html

到了这里,关于Hadoop 2:MapReduce的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • MapReduce是Hadoop的一个核心组件,它是一个编程模型和计算框架

    MapReduce是Hadoop的一个核心组件,它是一个编程模型和计算框架,用于处理和生成大数据集。MapReduce模型将大数据处理任务分解为两个阶段:Map阶段和Reduce阶段。在Map阶段,输入的数据被分割成一系列的键值对,然后通过用户定义的函数进行处理,生成中间的键值对。在Reduce阶

    2024年02月03日
    浏览(38)
  • Vue的核心思想是什么?如何理解“数据驱动”的概念

    Vue的核心思想是什么? Vue的核心思想是“数据驱动”。简单来说,这意味着Vue通过操作数据来更新视图。这样,开发者可以集中精力关注数据和数据之间的关系,而不是关注DOM的更新。 如何理解“数据驱动”的概念? 想象一个村子里有一家面包店。店主决定把每天的面包价

    2024年02月07日
    浏览(39)
  • 【递归】:原理、应用与案例解析 ,助你深入理解递归核心思想

    递归在计算机科学中,递归是一种解决计算问题的方法,其中解决方案取决于同一类问题的更小子集 例如 递归遍历环形链表 基本情况(Base Case) :基本情况是递归函数中最简单的情况,它们通常是递归终止的条件。在基本情况下,递归函数会返回一个明确的值,而不再进行

    2024年02月21日
    浏览(48)
  • 【Hadoop】二、Hadoop MapReduce与Hadoop YARN

    md笔记 1、Hadoop MapReduce 1.1、理解MapReduce思想 MapReduce的思想核心是“ 先分再合,分而治之 ”。 所谓“分而治之”就是把一个复杂的问题,按照一定的“分解”方法分为等价的规模较小的若干部分,然后逐个解决,分别找出各部分的结果,然后把各部分的结果组成整个问题的最

    2024年02月05日
    浏览(60)
  • Spring核心设计思想

    目录 前言: Spring是什么 什么是IoC 传统开发思想 IoC开发思想 Spring IoC 什么是DI 小结:     官网中提出:Spring makes programming Java quicker, easier, and safer for everybody. Spring’s focus on speed, simplicity, and productivity has made it the world\\\'s most popular Java framework.     Spring 使编程 Java 对每个人来

    2023年04月17日
    浏览(45)
  • Spring核心思想

    通常所说的 Spring 指的是 Spring Framework(Spring 框架) Spring 是包含了众多工具方法的 IOC 容器 将众多工具方法的 IOC 容器拆解为三部分 众多工具方法 IOC 容器 众多工具方法 将扳手🔧理解为一个工具 扳手🔧可以用来打螺丝(方法) 扳手🔧可以用来敲核桃(方法) … 容器 将水杯理解为

    2024年02月08日
    浏览(49)
  • 【Spring】核心与设计思想

     哈喽,哈喽,大家好~ 我是你们的老朋友: 保护小周ღ   谈起Java 圈子里的框架,最年长最耀眼的莫过于 Spring 框架啦,如今已成为最流行、最广泛使用的Java开发框架之一。不知道大家有没有在使用 Spring 框架的时候思考过这些问题, 什么是框架?Spring 是什么?如何理解

    2024年02月08日
    浏览(45)
  • Spring 核心与设计思想

    ✏️作者:银河罐头 📋系列专栏:JavaEE 🌲 “种一棵树最好的时间是十年前,其次是现在” 通常所说的 Spring 指的是 Spring Framework(Spring 框架)。 Spring 是包含多种工具方法的 IoC 容器。 IoC(Inversion of Control): 控制反转 \\\"控制反转\\\"又是什么意思? 下面以一个程序来举例。 假如我

    2024年02月02日
    浏览(58)
  • Hadoop MapReduce解析

    Hadoop MapReduce是一个用于处理大量数据的编程模型和一个相应的实现框架。MapReduce作业通常分为两个阶段:Map阶段和Reduce阶段。 Map阶段 在Map阶段,你编写的Map函数会对输入数据进行处理。每个输入数据片段(例如一行文本)都会被Map函数处理,并产生中间键值对。 以单词计数

    2024年04月14日
    浏览(32)
  • Hadoop 2:MapReduce

    理解MapReduce思想 MapReduce的思想核心是“先分再合,分而治之”。 所谓“分而治之”就是把一个复杂的问题,按照一定的“分解”方法分为等价的规模较小的若干部分,然后逐个解决,分别找出各部分的结果,然后把各部分的结果组成整个问题的最终结果。 这种思想来源于日

    2024年02月06日
    浏览(45)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包