B05 - 037、MapReduce计算模型介绍

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一、MapReduce计算模型介绍
  1.1  理解MapReduce思想。
  1.2  Hadoop MapReduce设计构思。
  1.3  MapReduce框架结构。

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记忆词：

  分而治之、抽象模型、统一架构

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 B05 - 999、大数据组件学习② - Hadoop

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一、MapReduce计算模型介绍

  1.1 ~ 理解MapReduce思想。

• MapReduce 思想在生活中处处可见。
• 或多或少都曾接触过这种思想。
• MapReduce 的思想核心是“分而治之”，适用于大量复杂的任务处理场景（大规模数据处理场景）。
• 即使是发布过论文实现分布式计算的谷歌也只是实现了这种思想，而不是自己原创。
• Map 负责“分”，即把复杂的任务分解为若干个“简单的任务”来并行处理。
• 可以进行拆分的前提是这些小任务可以并行计算，彼此间几乎没有依赖关系。
• Reduce 负责“合”，即对 map 阶段的结果进行全局汇总。
• 这两个阶段合起来正是 MapReduce 思想的体现。
  
  

还有一个比较形象的语言解释 MapReduce：

…
我们要数图书馆中的所有书。你数1号书架，我数2号书架。这就是“Map”。
我们人越多，数书就更快。
现在我们到一起，把所有人的统计数加在一起。这就是“Reduce”。
…
还有批改卷子、汽车流水线生产…
…
分而治之也不是完全通用的，比如盖房子，必须按部就班，一层一层往上盖。

• 通过以上可以得出一个结论：先分再合的核心思想，针对没有依赖关系的任务，可以拆分的任务进行划分，分成小的任务。之所以进行拆分，是因为可以并行计算提高处理效率。最后再汇总统计结果。

  1.2 ~ Hadoop MapReduce设计构思。

• MapReduce 是一个分布式运算程序的编程框架，核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序，并发运行在Hadoop 集群上。
• 既然是做计算的框架，那么表现形式就是有个输入（input），MapReduce 操作这个输入（input），通过本身定义好的计算模型，得到一个输出（output）。
• 对许多开发者来说，自己完完全全实现一个并行计算程序难度太大，而MapReduce 就是一种简化并行计算的编程模型，降低了开发并行应用的入门门槛。
• Hadoop MapReduce 构思体现在如下的三个方面：

    1.2.1 .  如何对付大数据处理：分而治之。

• 对相互间不具有计算依赖关系的大数据，实现并行最自然的办法就是采取分而治之的策略。
• 并行计算的第一个重要问题是如何划分计算任务或者计算数据以便对划分的子任务或数据块同时进行计算。
• 不可分拆的计算任务或相互间有依赖关系的数据无法进行并行计算！

    1.2.2 .  构建抽象模型：Map 和 Reduce。

• MapReduce 借鉴了函数式语言中的思想，用 Map 和 Reduce 两个函数提供了高层的并行编程抽象模型。
• Map: 对一组数据元素进行某种重复式的处理；
• Reduce: 对 Map 的中间结果进行某种进一步的结果整理。
• MapReduce 中定义了如下的 Map 和 Reduce 两个抽象的编程接口，由用户去
• 编程实现:
  map: (k1; v1) → [(k2; v2)]
  reduce: (k2; [v2]) → [(k3; v3)]
  Map 和 Reduce 为程序员提供了一个清晰的操作接口抽象描述。通过以上两个编程接口，大家可以看出 MapReduce 处理的数据类型是<key,value>键值对。

    1.2.3 .  统一构架，隐藏系统层细节。

• 如何提供统一的计算框架，如果没有统一封装底层细节，那么程序员则需要考虑诸如数据存储、划分、分发、结果收集、错误恢复等诸多细节；为此，MapReduce 设计并提供了统一的计算框架，为程序员隐藏了绝大多数系统层面的处理细节。
• MapReduce 最大的亮点在于通过抽象模型和计算框架把需要做什么(what need to do)与具体怎么做(how to do)分开了，为程序员提供一个抽象和高层的编程接口和框架。
• 程序员仅需要关心其应用层的具体计算问题，仅需编写少量的处理应用本身计算问题的程序代码。
• 如何具体完成这个并行计算任务所相关的诸多系统层细节被隐藏起来,交给计算框架去处理：从分布代码的执行，到大到数千小到单个节点集群的自动调度使用。

  1.3 ~ MapReduce框架结构。

• 一个完整的 mapreduce 程序在分布式运行时有三类实例进程：

    1.3.1 .  MRAppMaster

• 负责整个程序的过程调度及状态协调。

    1.3.2 .  MapTask

• 负责 map 阶段的整个数据处理流程。

    1.3.3 .  ReduceTask

• 负责 reduce 阶段的整个数据处理流程。
  
  
  
  
  

天当棋盘，星作子，谁人敢下？

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＾ 至此，MapReduce计算模型介绍完成。

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※ 世间诱惑何其多，坚定始终不动摇。

有个特殊的餐厅，对客人的要求是如果要离开餐厅一定要看下餐厅内有没有比你迟进来的人，一定要所有比你迟进来的人离开后你才能离开，有一天甲，乙，丙，丁四个客人先后进入了这家餐厅，那么他们离开的顺序不可能是：

…
A、丙，乙，甲，丁
B、甲，乙，丙，丁
C、乙，甲，丙，丁
D、乙，丙，甲，丁
E、丁，丙，甲，乙
F、丁，丙，乙，甲
…
E

天当棋盘，星作子，谁人敢下？

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我知道我的不足，我也知道你的挑剔，但我就是我，不一样的烟火，谢谢你的指指点点，造就了我的点点滴滴：）！

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