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成都hadoop培训:MapReduce基础

成都hadoop培训:MapReduce基础

  成都hadoop培训:MapReduce基础  由于在学习过程中对MapReduce有很大的困惑,所以这篇文章主要是针对MR的运行机制进行理解记录,主要结合网上几篇博客以及视频的讲解内容进行一个知识的梳理。

  MapReduceonYarn运行原理  Job提交  yarn由两个重要的jvm进程组成:ResourceManager、NodeManager。

在客户端运行MapReduceJob之后,会首先向ResourceManager申请一个唯一的applicationID  判断Job的输出路径是否存在,如果存在则报错退出。 这里之所以这样设计必须要求要一个新的输出路径  根据输入文件计算inputsplits  将Job需要的依赖资源上传到HDFS,资源包括程序的jar包、计算好的splits(包括inputsplits数量、位置)等  向ResourceManager提交MapReduceJob  Job初始化  ResourceManager根据提交的资源请求在NodeManager上启动一个Container(yarn对资源的一个封装,就是包含一定cpu和内存的jvm)运行ApplicationMaster(MRAppMaster)。

在这里需要说明两点,第一,可以在程序内部添加代码实现内存和cpu的配置(相对于在中配置较为灵活),ResourceManager根据资源情况选择合适的NodeManager启动一个Container来运行MRAppMaster。

第二,之所以要在NodeManager上运行MRAppmaster是为了分散ResourceManager所在主机的运行压力。

  MRAppmaste初始化job(多少MapTask、ReduceTask、都在哪些机器上跑)  读取inputsplits信息,为每个inputsplits创建MmapTask,根据程序里的配置确定需要创建多少个ReduceTask,MRAppmaste就是负责管理Task运行的  Task分配  MRAppmaste为每一个MapTask、ReduceTask向ResourceManager申请资源  Task执行  在申请完资源之后在数据所在的节点启动一个Container,在其中运行一个YarnChild  MapTask、ReduceTask都是运行在YarnChild上的,运行过程中会给MRAppmaste发送运行状态信息  以上基本描述了MapReduceonYarn的一个基本运行过程,可以参考以下的图示进行理解。     MapReduce的运行机制  宏观角度来看,整个MapReduce程序运行的核心是MapTask和ReduceTask,分阶段来看主要分为三个阶段:map阶段、shuffle阶段、reduce阶段,这其中shuffle是核心。

  map阶段:实际上是运行编写好的map方法就可以,一般会在相应的splits节点机器上本地运行。

  shuffle阶段:shuffle阶段的操作横跨MapTask和ReduceTask  在经过map方法之后数据会以key-value的形式保存在内存中,如果在程序中设置了要用多个ReduceTask的话,接下来MapReduce提供Partitioner接口进行分区,也就是决定哪些数据会最终在哪一个ReduceTask上跑。 默认情况下是HashPartitioner,也可以自定义。

之后,需要将数据写入内存缓冲区中,缓冲区的作用是批量收集map结果。

我们的key-value对以及Partition的结果都会被写入缓冲区。

当然写入之前,key与value值都会被序列化成字节数组。 缓冲区是一个环形数据结构中,使用环形数据结构是为了更有效地使用内存空间,在内存中放置尽可能多的数据。

  这个缓冲区的默认大小是100MB,那么当数据量较大的时候,缓冲区就不够用了,这个时候就需要向磁盘中写入,但是这里不是说完全达到100MB才会触发向磁盘写的操作,默认情况下会有一个的阈值系数,也就是说当占用了80MB的空间之后,就会触发向磁盘写的操作,称为spill。

当溢写线程触发之后,需要对这80MB空间内的key做排序(Sort),在spill的过程中还可以利用剩余的20MB空间继续向缓存区存入数据,这两个过程之间互不影响。

如果client设置过Combiner,那么现在就是使用Combiner的时候了,将有相同key的key/value对的value加起来,减少溢写到磁盘的数据量,但是combiner要慎用,使用它的原则是combiner的输入不会影响到reduce计算的最终输入,例如:如果计算只是求总数,最大值,最小值可以使用combiner,但是做平均值计算使用combiner的话,最终的reduce计算结果就会出错。

每次spill操作也就是写入磁盘操作时候就会写一个溢出文件,也就是说在做map输出有几次spill就会产生多少个溢出文件。   由于最终的输出文件只有一个,所以需要将这些溢写文件归并到一起,这个过程就叫做Merge。

这里可能也会出现多个相同key的情况,设置过combiner的话这里也会进行合并。   以上就是MapTask阶段的shuffle操作。

  拉取MapTask的输出文件,主要通过HTTP的方式请求数据  merge和sort,数据拉取过来之后会先放在内存缓冲区中,与map端的spill类似也会向磁盘写如溢出文件,同时进行排序,最后在硬盘中合并为一个最终文件  reduce阶段:生成的最终文件作为reduce的输入,然后调用编写的reduce方法最终完成ReduceTask阶段。     通过上述分析可以发现,在整个环节中shuffle的操作最为复杂真正涉及到内存以及磁盘的读写,所以shuffle阶段是一个主要系统调优的点。   结尾  通过本文的讲解各位小伙伴们对于Hadoop中的MapReduce定义与特点是不是有了一个初步的认知了,接下来的进步还要靠小伙伴们自己的努力了。 (责任编辑:范老师)。

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