我们通过下面这个天气数据处理的例子来说明Hadoop的运行原理.

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1、Map-Reduce的逻辑过程

假设我们需要处理一批有关天气的数据，其格式如下：

·????????按照ASCII码存储，每行一条记录

·????????每一行字符从0开始计数，第15个到第18个字符为年

·????????第25个到第29个字符为温度，其中第25位是符号+/-

0067011990999991950051507+0000+ 0043011990999991950051512+0022+ 0043011990999991950051518-0011+ 0043012650999991949032412+0111+ 0043012650999991949032418+0078+ 0067011990999991937051507+0001+ 0043011990999991937051512-0002+ 0043011990999991945051518+0001+ 0043012650999991945032412+0002+ 0043012650999991945032418+0078+

现在需要统计出每年的最高温度。

Map-Reduce主要包括两个步骤：Map和Reduce

每一步都有key-value对作为输入和输出：

·????????map阶段的key-value对的格式是由输入的格式所决定的，如果是默认的TextInputFormat，则每行作为一个记录进程处理，其中key为此行的开头相对于文件的起始位置，value就是此行的字符文本

·????????map阶段的输出的key-value对的格式必须同reduce阶段的输入key-value对的格式相对应

对于上面的例子，在map过程，输入的key-value对如下：

(0,0067011990999991950051507+0000+) (33,0043011990999991950051512+0022+) (66,0043011990999991950051518-0011+) (99,0043012650999991949032412+0111+) (132,0043012650999991949032418+0078+) (165,0067011990999991937051507+0001+) (198,0043011990999991937051512-0002+) (231,0043011990999991945051518+0001+) (264,0043012650999991945032412+0002+) (297,0043012650999991945032418+0078+)

在map过程中，通过对每一行字符串的解析，得到年-温度的key-value对作为输出：

(1950,0) (1950,22) (1950,-11) (1949,111) (1949,78) (1937,1) (1937,-2) (1945,1) (1945,2) (1945,78)

在reduce过程，将map过程中的输出，按照相同的key将value放到同一个列表中作为reduce的输入

(1950,[0,22,–11]) (1949,[111,78]) (1937,[1,-2]) (1945,2,78])

在reduce过程中，在列表中选择出最大的温度，将年-最大温度的key-value作为输出：

(1950,22) (1949,111) (1937,78)

其逻辑过程可用如下图表示：

下图大概描述了Map-Reduce的Job运行的基本原理：

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下面我们讨论JobConf，其有很多的项可以进行配置：

·????????setInputFormat：设置map的输入格式，默认为TextInputFormat，key为LongWritable,value为Text

·????????setNumMapTasks：设置map任务的个数，此设置通常不起作用，map任务的个数取决于输入的数据所能分成的input split的个数

·????????setMapperClass：设置Mapper，默认为IdentityMapper

·????????setMapRunnerClass：设置MapRunner,map task是由MapRunner运行的，默认为MapRunnable，其功能为读取input split的一个个record，依次调用Mapper的map函数

·????????setMapOutputKeyClass和setMapOutputValueClass：设置Mapper的输出的key-value对的格式

·????????setOutputKeyClass和setOutputValueClass：设置Reducer的输出的key-value对的格式

·????????setPartitionerClass和setNumReduceTasks：设置Partitioner，默认为HashPartitioner，其根据key的hash值来决定进入哪个partition，每个partition被一个reducetask处理，所以partition的个数等于reducetask的个数

·????????setReducerClass：设置Reducer，默认为IdentityReducer

·????????setOutputFormat：设置任务的输出格式，默认为TextOutputFormat

·????????FileInputFormat.addInputPath：设置输入文件的路径，可以使一个文件，一个路径，一个通配符。可以被调用多次添加多个路径

·????????FileOutputFormat.setOutputPath：设置输出文件的路径，在job运行前此路径不应该存在

当然不用所有的都设置，由上面的例子，可以编写Map-Reduce程序如下：

public class MaxTemperature { ??? public static void main(String[] args) throws IOException { ??????? if (args.length != 2) { ??????????? System.err.println("Usage: MaxTemperature <input path><output path>"); ??????????? System.exit(-1); ??????? } ??????? JobConf conf = new JobConf(MaxTemperature.class); ??????? conf.setJobName("Max temperature"); ??????? FileInputFormat.addInputPath(conf,new Path(args[0])); ??????? FileOutputFormat.setOutputPath(conf,new Path(args[1])); ??????? conf.setMapperClass(MaxTemperatureMapper.class); ??????? conf.setReducerClass(MaxTemperatureReducer.class); ??????? conf.setOutputKeyClass(Text.class); ??????? conf.setOutputValueClass(IntWritable.class); ??????? JobClient.runJob(conf); ??? } }

3、Map-Reduce数据流(data flow)

Map-Reduce的处理过程主要涉及以下四个部分：

·????????客户端Client：用于提交Map-reduce任务job

·????????JobTracker：协调整个job的运行，其为一个Java进程，其mainclass为JobTracker

·????????TaskTracker：运行此job的task，处理inputsplit，其为一个Java进程，其mainclass为TaskTracker

·????????HDFS：hadoop分布式文件系统，用于在各个进程间共享Job相关的文件

3.1、任务提交

JobClient.runJob()创建一个新的JobClient实例，调用其submitJob()函数。

·????????向JobTracker请求一个新的job ID

·????????检测此job的output配置

·????????计算此job的input splits

·????????将Job运行所需的资源拷贝到JobTracker的文件系统中的文件夹中，包括job jar文件，job.xml配置文件，input splits

·????????通知JobTracker此Job已经可以运行了

提交任务后，runJob每隔一秒钟轮询一次job的进度，将进度返回到命令行，直到任务运行完毕。

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3.2、任务初始化

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当JobTracker收到submitJob调用的时候，将此任务放到一个队列中，job调度器将从队列中获取任务并初始化任务。

初始化首先创建一个对象来封装job运行的tasks,status以及progress。

在创建task之前，job调度器首先从共享文件系统中获得JobClient计算出的inputsplits。

其为每个inputsplit创建一个maptask。

每个task被分配一个ID。

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3.3、任务分配

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TaskTracker周期性的向JobTracker发送heartbeat。

在heartbeat中，TaskTracker告知JobTracker其已经准备运行一个新的task，JobTracker将分配给其一个task。

在JobTracker为TaskTracker选择一个task之前，JobTracker必须首先按照优先级选择一个Job，在最高优先级的Job中选择一个task。

TaskTracker有固定数量的位置来运行map task或者reduce task。

默认的调度器对待maptask优先于reducetask

当选择reducetask的时候，JobTracker并不在多个task之间进行选择，而是直接取下一个，因为reduce task没有数据本地化的概念。

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3.4、任务执行

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TaskTracker被分配了一个task，下面便要运行此task。

首先，TaskTracker将此job的jar从共享文件系统中拷贝到TaskTracker的文件系统中。

TaskTracker从distributed cache中将job运行所需要的文件拷贝到本地磁盘。

其次，其为每个task创建一个本地的工作目录，将jar解压缩到文件目录中。

其三，其创建一个TaskRunner来运行task。

TaskRunner创建一个新的JVM来运行task。

被创建的childJVM和TaskTracker通信来报告运行进度。

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3.4.1、Map的过程

MapRunnable从input split中读取一个个的record，然后依次调用Mapper的map函数，将结果输出。

map的输出并不是直接写入硬盘，而是将其写入缓存memory buffer。

当buffer中数据的到达一定的大小，一个背景线程将数据开始写入硬盘。

在写入硬盘之前，内存中的数据通过partitioner分成多个partition。

在同一个partition中，背景线程会将数据按照key在内存中排序。

每次从内存向硬盘flush数据，都生成一个新的spill文件。

当此task结束之前，所有的spill文件被合并为一个整的被partition的而且排好序的文件。

reducer可以通过http协议请求map的输出文件，tracker.http.threads可以设置http服务线程数。

3.4.2、Reduce的过程

当map task结束后，其通知TaskTracker，TaskTracker通知JobTracker。

对于一个job，JobTracker知道TaskTracer和map输出的对应关系。

reducer中一个线程周期性的向JobTracker请求map输出的位置，直到其取得了所有的map输出。

reduce task需要其对应的partition的所有的map输出。

reduce task中的copy过程即当每个map task结束的时候就开始拷贝输出，因为不同的map task完成时间不同。

reduce task中有多个copy线程，可以并行拷贝map输出。

当很多map输出拷贝到reducetask后，一个背景线程将其合并为一个大的排好序的文件。

当所有的map输出都拷贝到reducetask后，进入sort过程，将所有的map输出合并为大的排好序的文件。

最后进入reduce过程，调用reducer的reduce函数，处理排好序的输出的每个key，最后的结果写入HDFS。

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3.5、任务结束

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当JobTracker获得最后一个task的运行成功的报告后，将job得状态改为成功。

当JobClient从JobTracker轮询的时候，发现此job已经成功结束，则向用户打印消息，从runJob函数中返回。