Apache Ignite分布式计算：MapReduce API详解-优快云博客

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Apache Ignite分布式计算：MapReduce API详解

ignite Apache Ignite 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ignite15/ignite

概述

Apache Ignite作为一个分布式内存计算平台，提供了强大的MapReduce API，用于简化分布式计算任务的执行。MapReduce是一种经典的分布式计算模式，它将复杂任务分解为多个可并行执行的子任务（Map阶段），然后将各子任务的结果汇总处理（Reduce阶段）。

MapReduce核心概念

在Ignite中，MapReduce模式通过ComputeTask接口实现，该接口提供了对任务执行流程的精细控制能力。与简单的闭包执行相比，ComputeTask更适合需要自定义任务分发策略或特殊容错逻辑的场景。

ComputeTask接口三大核心方法

map()方法：
- 负责将输入参数分解为多个计算作业(Job)
- 决定每个作业分配到哪个工作节点执行
- 返回一个映射关系：作业→执行节点
result()方法：
- 在每个作业完成后调用
- 决定任务执行流程的后续行为
- 返回策略包括：
  - WAIT：等待所有剩余作业完成
  - REDUCE：立即进入Reduce阶段
  - FAILOVER：将作业转移到其他节点重新执行
reduce()方法：
- 在Reduce阶段调用
- 汇总所有作业结果
- 返回最终计算结果

任务执行流程

执行计算任务的基本步骤如下：

// Java示例
IgniteCompute compute = ignite.compute();
Object result = compute.execute(MyComputeTask.class, inputParameter);

可以通过集群组(Cluster Group)限制任务只在特定节点子集上执行。

容错处理机制

Ignite提供了完善的容错机制：

节点故障：当节点崩溃或不可用时，该节点上的作业会自动转移到其他可用节点
作业异常：通过result()方法返回FAILOVER策略，可将失败作业转移到其他节点重试

// 作业失败处理示例
@Override
public ComputeJobResultPolicy result(ComputeJobResult res, List<ComputeJobResult> rcvd) {
    if (res.getException() != null)
        return FAILOVER;
    
    return WAIT;
}

实用适配器类

Ignite提供了两个常用适配器类简化开发：

ComputeTaskAdapter：
- 默认实现result()方法
- 作业异常时返回FAILOVER
- 正常完成时返回WAIT
ComputeTaskSplitAdapter：
- 继承自ComputeTaskAdapter
- 新增split()方法自动分配作业到节点
- 开发者只需关注作业生成逻辑

分布式任务会话

Ignite为每个任务创建分布式会话(Distributed Task Session)，可用于：

在任务和作业间共享属性
保持任务状态信息
实现作业间通信

// 会话使用示例
@ComputeTaskSessionFullSupport
public class MyTask extends ComputeTaskAdapter<String, Integer> {
    @Override
    public Integer reduce(List<ComputeJobResult> results) {
        ComputeTaskSession session = ignite.context().task().getTaskSession();
        session.setAttribute("sharedKey", "sharedValue");
        // ...
    }
}

完整示例：单词长度统计

下面是一个完整的字符计数应用示例，展示如何：

将字符串拆分为单词
为每个单词创建计算作业
分布式计算单词长度
汇总最终结果

public class WordLengthTask extends ComputeTaskSplitAdapter<String, Integer> {
    @Override
    protected Collection<? extends ComputeJob> split(int gridSize, String arg) {
        String[] words = arg.split(" ");
        List<ComputeJob> jobs = new ArrayList<>(words.length);
        
        for (String word : words) {
            jobs.add(new ComputeJobAdapter() {
                @Override
                public Object execute() {
                    return word.length();
                }
            });
        }
        return jobs;
    }
    
    @Override
    public Integer reduce(List<ComputeJobResult> results) {
        int sum = 0;
        for (ComputeJobResult res : results)
            sum += res.<Integer>getData();
        
        return sum;
    }
}