Hadoop 并发编程模型 MapReduce 详解

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已于 2023-08-04 01:52:10 修改

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分类专栏： Python实战文章标签：自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计

于 2023-08-04 01:02:29 首次发布

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本文深入探讨Hadoop的并发编程模型，从MapReduce的局限性出发，详细分析Yarn的工作原理、角色划分、分布式调度策略，以及如何通过Hadoop Streaming和Apache Spark实现并发编程。Yarn在资源管理和容错性方面进行了优化，成为Hadoop生态的重要组成部分。

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作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

大数据处理主要依赖于Hadoop框架。而Hadoop框架则是一个由Java语言开发的分布式计算框架，具有海量的数据处理能力。HDFS(Hadoop Distributed File System)作为分布式存储系统，为Hadoop提供高吞吐量、高容错性、高可用性的存储服务；MapReduce为大数据处理提供了一种编程模型——分片-映射-归约。但是由于HDFS和MapReduce都是单线程模型，因此导致其不适用于大规模数据的并行计算场景。此外，为了更好地利用多核CPU资源，也需要提升Hadoop运行效率。因此，针对大数据处理场景下Hadoop的并发编程模型的需求，阿里巴巴集团自主研发了基于Hadoop MapReduce之上的并发编程模型——Yarn。本文将从MapReduce到Yarn再到Hadoop 的三代并发编程模型，分别进行分析与比较，阐述其中设计理念、实现方法、性能优化等方面的不同。

2. MapReduce模型及其局限性

2.1 MapReduce模型

MapReduce模型的理论基础是Map和Reduce两个算子，它们分别负责对输入数据进行映射和数据聚合，即将大数据转化为小数据。其工作流程如下图所示：
上图左边的“Map”运算符用于将输入的key-value对进行一一映射（mapping）成一组新的key-value对。例如，对文本中每个词汇计数时，可以先将每个词变换为对应的整数，然后在所有文档上执行相同的映射操作。
“Shuffle”过程负责将不同的key-value对按照