我们通过下面这个天气数据处理的例子来说明Hadoop的运行原理.
假设我们需要处理一批有关天气的数据,其格式如下:
· 按照ASCII码存储,每行一条记录
· 每一行字符从0开始计数,第15个到第18个字符为年
· 第25个到第29个字符为温度,其中第25位是符号+/-
0067011990999991950051507+0000+ 0043011990999991950051512+0022+ 0043011990999991950051518-0011+ 0043012650999991949032412+0111+ 0043012650999991949032418+0078+ 0067011990999991937051507+0001+ 0043011990999991937051512-0002+ 0043011990999991945051518+0001+ 0043012650999991945032412+0002+ 0043012650999991945032418+0078+ |
现在需要统计出每年的最高温度。
Map-Reduce主要包括两个步骤:Map和Reduce
每一步都有key-value对作为输入和输出:
· map阶段的key-value对的格式是由输入的格式所决定的,如果是默认的TextInputFormat,则每行作为一个记录进程处理,其中key为此行的开头相对于文件的起始位置,value就是此行的字符文本
· map阶段的输出的key-value对的格式必须同reduce阶段的输入key-value对的格式相对应
对于上面的例子,在map过程,输入的key-value对如下:
(0,0067011990999991950051507+0000+) (33,0043011990999991950051512+0022+) (66,0043011990999991950051518-0011+) (99,0043012650999991949032412+0111+) (132,0043012650999991949032418+0078+) (165,0067011990999991937051507+0001+) (198,0043011990999991937051512-0002+) (231,0043011990999991945051518+0001+) (264,0043012650999991945032412+0002+) (297,0043012650999991945032418+0078+) |
在map过程中,通过对每一行字符串的解析,得到年-温度的key-value对作为输出:
(1950,0) (1950,22) (1950,-11) (1949,111) (1949,78) (1937,1) (1937,-2) (1945,1) (1945,2) (1945,78) |
在reduce过程,将map过程中的输出,按照相同的key将value放到同一个列表中作为reduce的输入
(1950,[0,22,–11]) (1949,[111,78]) (1937,[1,-2]) (1945,2,78]) |
在reduce过程中,在列表中选择出最大的温度,将年-最大温度的key-value作为输出:
(1950,22) (1949,111) (1937,78) |
其逻辑过程可用如下图表示:
下图大概描述了Map-Reduce的Job运行的基本原理:
下面我们讨论JobConf,其有很多的项可以进行配置:
· setInputFormat:设置map的输入格式,默认为TextInputFormat,key为LongWritable,value为Text
· setNumMapTasks:设置map任务的个数,此设置通常不起作用,map任务的个数取决于输入的数据所能分成的input split的个数
· setMapperClass:设置Mapper,默认为IdentityMapper
· setMapRunnerClass:设置MapRunner,map task是由MapRunner运行的,默认为MapRunnable,其功能为读取input split的一个个record,依次调用Mapper的map函数
· setMapOutputKeyClass和setMapOutputValueClass:设置Mapper的输出的key-value对的格式
· setoutputKeyClass和setoutputValueClass:设置Reducer的输出的key-value对的格式
· setPartitionerClass和setNumReduceTasks:设置Partitioner,默认为HashPartitioner,其根据key的hash值来决定进入哪个partition,每个partition被一个reducetask处理,所以partition的个数等于reducetask的个数
· setReducerClass:设置Reducer,默认为IdentityReducer
· setoutputFormat:设置任务的输出格式,默认为textoutputFormat
· FileInputFormat.addInputPath:设置输入文件的路径,可以使一个文件,一个路径,一个通配符。可以被调用多次添加多个路径
· FileOutputFormat.setoutputPath:设置输出文件的路径,在job运行前此路径不应该存在
当然不用所有的都设置,由上面的例子,可以编写Map-Reduce程序如下:
public class MaxTemperature { public static void main(String[] args) throws IOException { if (args.length != 2) { System.err.println("Usage: MaxTemperature <input path><output path>"); System.exit(-1); } JobConf conf = new JobConf(MaxTemperature.class); conf.setJobName("Max temperature"); FileInputFormat.addInputPath(conf,new Path(args[0])); FileOutputFormat.setoutputPath(conf,new Path(args[1])); conf.setMapperClass(MaxTemperatureMapper.class); conf.setReducerClass(MaxTemperatureReducer.class); conf.setoutputKeyClass(Text.class); conf.setoutputValueClass(IntWritable.class); JobClient.runJob(conf); } } |
Map-Reduce的处理过程主要涉及以下四个部分:
· 客户端Client:用于提交Map-reduce任务job
· JobTracker:协调整个job的运行,其为一个Java进程,其mainclass为JobTracker
· TaskTracker:运行此job的task,处理inputsplit,其为一个Java进程,其mainclass为TaskTracker
· HDFS:hadoop分布式文件系统,用于在各个进程间共享Job相关的文件
JobClient.runJob()创建一个新的JobClient实例,调用其submitJob()函数。
· 向JobTracker请求一个新的job ID
· 检测此job的output配置
· 计算此job的input splits
· 将Job运行所需的资源拷贝到JobTracker的文件系统中的文件夹中,包括job jar文件,job.xml配置文件,input splits
· 通知JobTracker此Job已经可以运行了
提交任务后,runJob每隔一秒钟轮询一次job的进度,将进度返回到命令行,直到任务运行完毕。
当JobTracker收到submitJob调用的时候,将此任务放到一个队列中,job调度器将从队列中获取任务并初始化任务。
初始化首先创建一个对象来封装job运行的tasks,status以及progress。
在创建task之前,job调度器首先从共享文件系统中获得JobClient计算出的inputsplits。
其为每个inputsplit创建一个maptask。
每个task被分配一个ID。
TaskTracker周期性的向JobTracker发送heartbeat。
在heartbeat中,TaskTracker告知JobTracker其已经准备运行一个新的task,JobTracker将分配给其一个task。
在JobTracker为TaskTracker选择一个task之前,JobTracker必须首先按照优先级选择一个Job,在最高优先级的Job中选择一个task。
TaskTracker有固定数量的位置来运行map task或者reduce task。
默认的调度器对待maptask优先于reducetask
当选择reducetask的时候,JobTracker并不在多个task之间进行选择,而是直接取下一个,因为reduce task没有数据本地化的概念。
TaskTracker被分配了一个task,下面便要运行此task。
首先,TaskTracker将此job的jar从共享文件系统中拷贝到TaskTracker的文件系统中。
TaskTracker从distributed cache中将job运行所需要的文件拷贝到本地磁盘。
其次,其为每个task创建一个本地的工作目录,将jar解压缩到文件目录中。
其三,其创建一个TaskRunner来运行task。
TaskRunner创建一个新的JVM来运行task。
被创建的childJVM和TaskTracker通信来报告运行进度。
MapRunnable从input split中读取一个个的record,然后依次调用Mapper的map函数,将结果输出。
map的输出并不是直接写入硬盘,而是将其写入缓存memory buffer。
当buffer中数据的到达一定的大小,一个背景线程将数据开始写入硬盘。
在写入硬盘之前,内存中的数据通过partitioner分成多个partition。
在同一个partition中,背景线程会将数据按照key在内存中排序。
每次从内存向硬盘flush数据,都生成一个新的spill文件。
当此task结束之前,所有的spill文件被合并为一个整的被partition的而且排好序的文件。
reducer可以通过http协议请求map的输出文件,tracker.http.threads可以设置http服务线程数。
当map task结束后,其通知TaskTracker,TaskTracker通知JobTracker。
对于一个job,JobTracker知道TaskTracer和map输出的对应关系。
reducer中一个线程周期性的向JobTracker请求map输出的位置,直到其取得了所有的map输出。
reduce task需要其对应的partition的所有的map输出。
reduce task中的copy过程即当每个map task结束的时候就开始拷贝输出,因为不同的map task完成时间不同。
reduce task中有多个copy线程,可以并行拷贝map输出。
当很多map输出拷贝到reducetask后,一个背景线程将其合并为一个大的排好序的文件。
当所有的map输出都拷贝到reducetask后,进入sort过程,将所有的map输出合并为大的排好序的文件。
最后进入reduce过程,调用reducer的reduce函数,处理排好序的输出的每个key,最后的结果写入HDFS。
当JobTracker获得最后一个task的运行成功的报告后,将job得状态改为成功。
当JobClient从JobTracker轮询的时候,发现此job已经成功结束,则向用户打印消息,从runJob函数中返回。
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