MapReducey原理

最新推荐文章于 2025-11-18 20:01:57 发布

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处理流程
MapReduce处理数据过程主要分成Map和Reduce两个阶段。首先执行Map阶段，再执行Reduce阶段。Map和Reduce的处理逻辑由用户自定义实现，但要符合MapReduce框架的约定。处理流程如下所示：

在正式执行Map前，需要将输入数据进行分片。所谓分片，就是将输入数据切分为大小相等的数据块，每一块作为单个Map Worker的输入被处理，以便于多个Map Worker同时工作。
分片完毕后，多个Map Worker便可同时工作。每个Map Worker在读入各自的数据后，进行计算处理，最终输出给Reduce。Map Worker在输出数据时，需要为每一条输出数据指定一个Key，这个Key值决定了这条数据将会被发送给哪一个Reduce Worker。Key值和Reduce Worker是多对一的关系，具有相同Key的数据会被发送给同一个Reduce Worker，单个Reduce Worker有可能会接收到多个Key值的数据。
在进入Reduce阶段之前，MapReduce框架会对数据按照Key值排序，使得具有相同Key的数据彼此相邻。如果您指定了合并操作（Combiner），框架会调用Combiner，将具有相同Key的数据进行聚合。Combiner的逻辑可以由您自定义实现。与经典的MapReduce框架协议不同，在MaxCompute中，Combiner的输入、输出的参数必须与Reduce保持一致，这部分的处理通常也叫做洗牌（Shuffle）。
接下来进入Reduce阶段。相同Key的数据会到达同一个Reduce Worker。同一个Reduce Worker会接收来自多个Map Worker的数据。每个Reduce Worker会对Key相同的多个数据进行Reduce操作。最后，一个Key的多条数据经过Reduce的作用后，将变成一个值。

下文将以WordCount为例，为您介绍MaxCompute MapReduce各个阶段的概念。
- 假设存在一个文本a.txt，文本内每行是一个数字，您要统计每个数字出现的次数。文本内的数字称为Word，数字出现的次数称为Count。如果MaxCompute MapReduce完成这一功能，需要经历以下流程，如下图所示：
  
  操作步骤：

输入数据：对文本进行分片，将每片内的数据作为单个Map Worker的输入。
Map阶段：Map处理输入，每获取一个数字，将数字的Count 设置为1，并将此<Word, Count>对输出，此时以Word作为输出数据的Key。
Shuffle>合并排序：在Shuffle阶段前期，首先对每个Map Worker的输出，按照Key值（即Word值）进行排序。排序后进行Combiner操作，即将Key值（Word值）相同的Count累加，构成一个新的<Word, Count>对。此过程被称为合并排序。
Shuffle>分配Reduce：在Shuffle阶段后期，数据被发送到Reduce端。Reduce Worker收到数据后依赖Key值再次对数据排序。
Reduce阶段：每个Reduce Worker对数据进行处理时，采用与Combiner相同的逻辑，将Key值（Word 值）相同的Count累加，得到输出结果。
输出结果数据。