MapReduce的工作机制是什么

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剖析MapReduce 作业运行机制

静态图：

动态图：

进度和状态的更新

失败

• map任务或reduce 任务中的用户代码抛出运行异常

• JVM突然退出

• 节点管理器运行失败

• 资源管理器运行失败

• 获得高可用性，HA， 在双机热备模式下，运行一对资源管理器是必要的

shuffle 和排序

• MapReduce 确保每个reducer 的输入都是按键排序的。系统执行排序、将map输出作为输入传给reducer的过程称为shuffle.

• map 端

  map 函数开始产生输出时，并不是简单地将它写入到磁盘。这个过程更为复杂，它利用缓冲的方式写到内存并出于效率的考虑进行预排序。

  每个map任务都有一个环形内存缓冲区用于存储任务存储任务输出。在默认情况下，缓冲区的大小为100Mb,这个值可以通过改变mapreduce.task.io.sort.mb性来调整。一但锾冲内容达到阈值(mapreduce.map.sort.spill.percent，默认为0.80，或80％），一个后台线程便开始把内容溢出（spill)到磁盘。在溢出写到磁盘过程中，map输出继续写到缓冲区，但如果在此期间缓冲区被填满，map会被阻塞直到写磁盘过程完成。溢出写过程按轮询方式将缓冲区中的内容写到mapreduce.cluster.local.dir属性在作业特定子目录下指定的目录中。

  在写磁盘之前，线程首先根据数据最终要传的reducer把数据划分成相应的分区(partition)。在每个分区中，后台线程按键进行内存中排序，如果有一个combiner函数，它就在排序后的输出上运行。运行combiner函数使得map输出结果更紧凑，因此减少写到磁盘的数据和传递给reducer的数据。

  每次内存缓冲区达到溢出阈值，就会新建一个溢出文件（spill file)，因此在map任务写完其最后一个输出记录之后，会有几个溢出文件。在任务完成之前，溢出文件被合并成一个已分区且已排序的输出文件。配置属性mapreduce.task.io.sort.factor控制着一次最多能合并多少流，默认值是10。

  如果至少存在3个溢出文件（通过mapreduce.map.combine.minspills属性设置）时，则combiner就会在输出文件写到磁盘之前再次运行。前面曾讲过，combiner可以在输人上反复运行，但并不影响最终结果。如果只有1或2个溢出文件，那么由于map输出规模减少，因而不值得调用combiner带来的开销，因此不会为该map输出再次运行combiner。

  在将压缩map输出写到磁盘的过程中对它进行压缩往往是个很好的主意，因为这样会写磁盘的速度更快，节约磁盘空间，并且减少传给reducer的数据量。在默认情况下，输出是不压缩的，但只要将mapreduce.map.output.compress设置为true，就可以轻松启用此功能。使用的压缩库由mapreduce.map.output.compress.codec指定。

  reducer通过HTTP得到输出文件的分区。用于文件分区的工作线程的数量由任务的mapreduce.shuffle.max.threads属性控制，此设置针对的是每一个节点管理器，而不是针对每个map任务。默认值0将最大线程数设置为机器中处理器数量的两倍。

• 给shuffle 过程尽量多提供内存空间

• 写map函数和reduce 函数时尽量少用内存，不应该无限使用内存

• 在map端，可以通过避免多次溢出写磁盘来获得最佳性能

• 在reduce端，中间数据全部驻留在内存时，就能获得最佳性能

• reduce 端

• 配置调优

任务的执行

• 推测执行 并行执行过程中，对于拖后腿的任务，Hadoop不会尝试诊断或修复执行缓慢的任务，相反，在一个任务运行比预期慢的时候，它会尽量检测，并启动另一个相同的任务作为备份。这就是所谓的“推测执行”

• OutputCommitters

hadoop MapReduce 使用一个提交协议来确保作业和任务都完全成功或失败。这个行为通过对作业使用OutputCommitters 来实现

到此，相信大家对“MapReduce的工作机制是什么”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！