第4章 MapReduce分布式计算框架
mapreduce在大数据处理中的作用
mapreduce在大数据处理中的作用一、引言随着大数据时代的到来，数据量越来越庞大，传统的数据处理方法已经无法胜任。
为了解决这个问题，谷歌公司在2004年提出了一种分布式计算框架——MapReduce，该框架可以对大规模数据进行高效处理，并且具有可扩展性和容错性等优点。
本文将详细介绍MapReduce在大数据处理中的作用。
二、MapReduce框架概述1. MapReduce框架基本原理MapReduce框架是一种分布式计算模型，它将一个大规模的任务分成若干个小任务，并行地执行这些小任务。
具体来说，MapReduce 框架包含两个阶段：映射（map）阶段和归约（reduce）阶段。
在映射阶段中，每个节点都会对输入数据进行处理，并将处理结果输出为键值对；在归约阶段中，所有节点将相同键值对的结果进行合并并输出最终结果。
2. MapReduce框架主要组件MapReduce框架主要由以下三个组件构成：（1）JobTracker：负责管理整个作业的执行过程，在其中分配任务给各个节点，并监控各个节点的状态。
（2）TaskTracker：负责执行具体的任务，在其中执行Map和Reduce操作，并将处理结果输出到HDFS中。
（3）HDFS：分布式文件系统，用于存储大规模数据。
三、MapReduce框架在大数据处理中的作用1. 高效的数据处理能力MapReduce框架采用分布式计算的方式，可以将一个大规模的任务分成若干个小任务，在多个节点上并行地执行这些小任务。
这种方式可以充分利用集群中的计算资源，提高数据处理速度。
同时，MapReduce框架还支持本地化计算，即将计算任务尽可能地分配到离数据源较近的节点上，减少网络传输带来的开销。
2. 可扩展性MapReduce框架具有良好的可扩展性。
由于它采用了分布式计算的方式，可以通过增加节点数量来扩展集群规模，以应对不断增长的数据量。
同时，MapReduce框架还支持动态添加和删除节点等操作，使得集群规模更加灵活。
大数据导论-思维、技术与应用 第4章 大数据处理系统
大数据的计算基础
随后，各家互联网公司开始利用Google的分布式计算模型搭建自己的分 布式计算系统，Google的成功使人们开始效仿，因此而产生了开源系统 Apache Hadoop。
Hadoop体系和Google体系各方面的对应关系表
大数据系统体系
计算模式
文件系统
数据库系统
Hadoop体系
Hadoop MapReduce
GFS系统架构
GFS是一个大型的分布式文件系统，为Google大数据处理系统提供海量存储，
主要由一个Master（主服务器）和很多Chunk Server（数据块服务器）组成。
Client是应用程序 的访问GFS的接口。
应用程序 （文件名，Chunk索引）
GFS 客户 端
（Chunk句柄 Chunk位置）
G FS主服 务器 文件 命名空 间
/foo/bar chunk 2ef0
Master主要是负责维护系统中 的名字空间、访问控制信息、
从Hale Waihona Puke 件到块的映射以及块的当 前位置等元素据，并与Chunk 标注： Server通信。
数据 信息
控制 信息
向数 据块服 务器发 出指令
（Chunk句柄 ，字字 范围） Chunk数据
服务器集群
服务器集群是由互相连接在一起的服务器群所组成的一个并行式或分布 式系统。目的在于提升服务器整体计算能力 服务器集群中的服务器运行同一个计算任务。因此，从外部看，这群服 务器表现为一台虚拟的服务器，对外提供统一的服务。
尽管单台服务器的运算能力有限，但是将成百上千的服务器组成服务器 集群后，整个系统就具备了强大的运算能力，可以支持大数据分析的运 算负荷。 比如：Google，Amazon，阿里巴巴的计算中心里的服务器集群都达到 了5000台服务器的规模。
第4章大数据技术教程-MapReduce
第四章分布式计算框架MapReduce4.1初识MapReduceMapReduce是一种面向大规模数据并行处理的编程模型，也一种并行分布式计算框架。
在Hadoop流行之前，分布式框架虽然也有，但是实现比较复杂，基本都是大公司的专利，小公司没有能力和人力来实现分布式系统的开发。
Hadoop的出现，使用MapReduce框架让分布式编程变得简单。
如名称所示，MapReduce主要由两个处理阶段：Map阶段和Reduce 阶段，每个阶段都以键值对作为输入和输出，键值对类型可由用户定义。
程序员只需要实现Map和Reduce两个函数，便可实现分布式计算，而其余的部分，如分布式实现、资源协调、内部通信等，都是由平台底层实现，无需开发者关心。
基于Hadoop开发项目相对简单，小公司也可以轻松的开发分布式处理软件。
4.1.1 MapReduce基本过程MapReduce是一种编程模型，用户在这个模型框架下编写自己的Map函数和Reduce函数来实现分布式数据处理。
MapReduce程序的执行过程主要就是调用Map函数和Reduce函数，Hadoop把MapReduce程序的执行过程分为Map和Reduce两个大的阶段，如果细分可以为Map、Shuffle（洗牌）、Reduce三个阶段。
Map含义是映射，将要操作的每个元素映射成一对键和值，Reduce含义是归约，将要操作的元素按键做合并计算，Shuffle在第三节详细介绍。
下面以一个比较简单的示例，形象直观介绍一下Map、Reduce阶段是如何执行的。
有一组图形，包含三角形、圆形、正方形三种形状图形，要计算每种形状图形的个数，见下图4-1。
图：4-1 map/reduce计算不同形状的过程在Map阶段，将每个图形映射成形状（键Key）和数量（值Value），每个形状图形的数量值是“1”；Shuffle阶段的Combine（合并），相同的形状做归类；在Reduce阶段，对相同形状的值做求和计算。
分布式计算算法
分布式计算算法分布式计算是一种计算方法，它可以将一个大的计算任务分解成许多小的部分，然后将这些部分分配给多台计算机进行处理。
这种方法可以提高计算效率，因为它可以利用多台计算机的并行处理能力。
分布式计算算法的设计需要考虑到如何将任务分配给各个计算机，如何协调各个计算机之间的通信和协作，以及如何处理分布式计算中的数据一致性和错误恢复等问题。
分布式计算算法可以根据其应用场景和数据处理方式的不同，采用不同的设计方法和技术。
其中一些常见的分布式计算算法包括：1. MapReduce：这是一种常见的分布式计算算法，它将一个大型任务分解成许多小的Map任务，并将这些任务分配给各个计算机进行处理。
然后，通过Reduce阶段将各个计算机的处理结果进行汇总和整合，得到最终的输出结果。
2. Flink：Flink是一种流处理框架，它支持大规模的流处理和批处理任务。
Flink通过数据流的方式将任务分配给各个计算机进行处理，并支持实时流处理和批处理之间的无缝切换。
3. Hadoop：Hadoop是一种分布式计算框架，它使用MapReduce算法进行大规模数据的分布式处理。
Hadoop可以处理海量数据，并且可以跨多个计算机集群进行并行处理。
4. Spark：Spark是一种通用的分布式计算框架，它支持大规模的数据处理和分析。
Spark提供了丰富的数据操作函数和转换操作，并可以在多个计算机集群上进行并行处理。
5. DAG（有向无环图）计算：这种分布式计算算法通过将任务分解成多个子任务，并使用有向无环图的方式将各个子任务连接起来，形成一个完整的计算流程。
DAG计算可以更好地利用并行处理能力，并支持更复杂的计算任务。
以上是一些常见的分布式计算算法，它们各自具有不同的特点和适用场景。
在实际应用中，需要根据具体的需求和场景选择合适的分布式计算算法。
《Hadoop大数据技术原理与应用》课程教学大纲
《Hadoop大数据技术原理与应用》课程教学大纲课程编号：3250578学分：4学分学时：72学时（其中：讲课学时36 上机学时：36）先修课程：《Linux基础》、《关系数据库基础》、《程序设计基础》、《Java面向对象编程》后续课程：Spark，《Python编程基础》、《Python数据分析与应用》适用专业：大数据应用技术一、课程的性质与目标《大数据应用开发》本课程是软件技术专业核心课程，大数据技术入门课程。
通过学习课程使得学生掌握大数据分析的主要思想和基本步骤，并通过编程练习和典型应用实例加深了解；同时对Hadoop平台应用与开发的一般理论有所了解，如分布式数据收集、分布式数据存储、分布式数据计算、分布式数据展示。
开设本学科的目的是让学生掌握如何使用大数据分析技术解决特定业务领域的问题。
完成本课程学习后能够熟练的应用大数据技术解决企业中的实际生产问题。
二、教学条件要求操作系统：Center OSHadoop版本：Hadoop2.7.4开发工具：Eclipse三、课程的主要内容及基本要求第1章初识Hadoop第2章构建Hadoop集群第3章 HDFS分布式文件系统第4章 MapReduce分布式计算系统第5章 Zookeeper分布式协调服务第6章 Hadoop2.0新特性第7章 Hive数据仓库第8章 Flume日志采集系统第9章 Azkaban工作流管理器第10章 Sqoop数据迁移第11章综合项目——网站流量日志数据分析系统四、学时分配五、考核模式与成绩评定办法本课程为考试课程，期末考试采用百分制的闭卷考试模式。
学生的考试成绩由平时成绩（30%）和期末考试（70%）组成，其中，平时成绩包括出勤（5%）、作业（5%）、上机成绩（20%）。
六、选用教材和主要参考书本大纲是参考教材《Hadoop大数据技术原理与应用》所设计的。
七、大纲说明本课程的授课模式为：课堂授课+上机，其中，课堂主要采用多媒体的方式进行授课，并且会通过测试题阶段测试学生的掌握程度；上机主要是编写程序，要求学生动手完成指定的程序设计或验证。
简述mapreduce计算过程
简述mapreduce计算过程
mapreduce是一种用来实现高度可扩展的分布式计算框架。
mapreduce的计算过程大致可以分为map阶段和reduce阶段，下面分别介绍这两个阶段的计算过程。
map阶段：
1、用户提交一个由map处理程序和reduce处理程序组成的程序，它们针对特定的查询目标；
2、mapreduce框架将用户提交的代码发送给集群中的各个节点，每个节点上的代码都是完全一样的；
3、集群中的节点上分别启动map任务，map任务会把数据划分为若干个小块，然后把每个小块的数据都传递给map任务；
4、map任务根据用户提供的数据处理程序，对每个块的数据进行处理，形成一个中间结果；
5、map处理结果在每个节点之间进行汇总，形成map输出结果； reduce阶段：
1、接着上面的map处理结果，用户提交的reduce处理程序会把多个节点上的map任务的结果进行合并；
2、reduce任务会根据用户提交的reduce程序，对合并后的map 任务处理结果进行处理，形成最终的输出结果；
3、最终的输出结果会被存储到指定的目标；
4、输出结果的格式也由用户指定。
通过map和reduce这两个阶段，可以实现复杂的分布式计算任
务，从而实现数据的计算、分类和汇总，从而提高计算能力。
云计算Mapreduce简介PPT课件
google云计算的构成要素
• 谷歌文件系统GFS（海量的数据访问存储） • Chubby分布式锁服务（分布式环境下并发操作的同步） • MapReduce分布式编程模型的结构（并行数据处理） • BigTable结构化数据存储系统（管理组织海量的数据）
google云计算的构成要素
Google云计算应用
惊人，能容纳不计其数的网络数据拷贝，因此搜索速度能够更快，在眨眼之
间便能为数十亿的搜索提交答案。
• 向"云"规模的数据处理迈进标志着我们在信息处理方面发生了翻天覆地的转 变。从最基本的层面讲，"云"的发展就如同100年前人类用电的进程演变，当 时的农场和公司逐渐关闭了自己的发电机，转而从高效的发电厂购买电力。 Google的高管们很早前就开始展望这一转变并为之进行筹划准备。
强大的分布式处理能力
• 云计算：其概念是由Google提出的，这是一个美 丽的网络应用模式。
• 主要目的：它旨在通过网络把多个成本相对较低 的计算实体整合成一个具有强大计算能力的完美 系统。
强大的分布式处理能力
•
由几十万甚至大约100万台廉价的服务器所组成的网络。这些机器单个
而论的话，其性能并不比家用台式机强大多少。但是这个网络存储的数据量
过程5master通知分配了reduce作业的worker它负责的分区在什么位置当reduceworker把所有它负责的中间键值对都读过来后先对它们进行排序使得相同键的键值对聚集在一起
Google云计算的强 大处理能力
目录
• 1.为何云计算有强大的处理能力 • 2.云计算的构成要素 • 3.MapReduce分布式编程模型的结构 • 4.MapReduce对数据处理的流程 • 5.容错机制
mapreduce总结
mapreduce总结MapReduce一个由Google出的分布式编程模型，它将大数据处理转化为分布式程序模型，提供了一种简单却强大的方法来处理海量的数据。
MapReduce优点在于提供了一种既可以低成本、高效率地处理大规模数据的数据处理框架，在大数据的处理和管理方面发挥了重要作用。
本文将对MapReduce的相关概念及其实现原理、特点和应用进行综述。
一、MapReduce的概念MapReduceGoogle发明的一种解决海量数据处理的分布式编程模型，它是一种计算框架，可以将一个大型数据集分割成多个小任务，并把任务分发到多台机器上执行，并最终将小任务的结果合并成最终结果。
MapReduce模型由Google在2004年提出，并于2005年在著名论文“MapReduce：A Flexible Data Processing Tool”中被正式发表，其主要贡献者为Google公司的三位研究人员：Jeff Dean、Sanjay Ghemawat Andrew Tomkins。
二、MapReduce的实现原理MapReduce实现原理主要分2个阶段。
1. Map：Map是利用已有的数据，进行数据归类和分块的过程，将大规模的数据量分割成多个中等规模的数据块，每个数据块用一个子任务来处理；2. Reduce阶段：Reduce是从 Map的多个子任务的结果中汇总出最终的结果；MapReduce框架建立在分布式环境之上，将一个大规模的计算任务拆分成小任务，分发到各个节点运行，最后把小任务的结果合并成一个总结果。
三、MapReduce的特点MapReduce模型提供了一种机制，可以实现以下处理大规模数据的特点：1.发处理大数据：MapReduce过将大数据集分成多个小数据集，并由多个节点并行处理，从而提供了大规模数据处理的并发能力，可以提升处理效率；2.错性：MapReduce型支持容错性处理，也即当某台机器出现故障或是宕机，MapReduce架会将任务重新分发到其它机器上执行，从而保证了数据的正确性；3.可伸缩性：MapReduce型具有较高的可伸缩性，即可以根据需求随时增加或减少计算任务的数量，从而改变计算的规模；4.持低延迟的数据处理：MapReduce数据处理过程中，可以有效避免数据倾斜现象，从而减少任务处理的时间。
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✎ 4.6MapReduce经典案例—倒排索引
案例分析
2. 案例需求及分析
经过Map阶段数据转换后，同一个文档中相同的单词会出现多个的情况，而 单纯依靠后续Reduce阶段无法同时完成词频统计和生成文档列表，所以必须增加 一个Combine阶段，先完成每一个文档的词频统计。
✎ 4.6MapReduce经典案例—倒排索引
倒排文件
单词1 单词2 单词3 ...
文档1、文档4、文档13... 文档2、文档6、文档10...
文档3、文档7... ...
✎ 4.6MapReduce经典案例—倒排索引
案例分析
2. 案例需求及分析
现假设有三个源文件file1.txt、file2.txt和file3.txt，需要使用倒排索引的方式 对这三个源文件内容实现倒排索引，并将最后的倒排索引文件输出。
✎ 4.5 MapReduce性能优化策略
Shuffle 阶段
Shuffle阶段的调优就是给Shuffle过程尽量多地提 供内存空间，以防止出现内存溢出现象，可以由参数 mapred.child.java.opts来设置，任务节点上的内存大 小应尽量大。
MapReduce还有一些基本的资源属性的配置， 这 些 配 置 的 相 关 参 数 都 位 于 mapred-default.xml 文 件中，我们可以合理配置这些属性提高MapReduce性 能，例如合理设置MapTask、ReduceTask等参数。
is
file1.txt:1;file2.txt:2
simple
file1.txt:1;file2.txt:1
powerful file2.txt:1
bye
file3.txt:1
Hello
file3.txt:1
✎ 4.6MapReduce经典案例—倒排索引
案例分析
2. 案例需求及分析
首先，使用默认的TextInputFormat类对每个输入文件进行处理，得到文本 中每行的偏移量及其内容。Map过程首先分析输入的<key，value>键值对，经 过处理可以得到倒排索引中需要的三个信息：单词、文档名称和词频。
06 05
01 04
02
Mapper组件
Hadoop 提 供 的 Mapper 类 是 实 现 Map 任 务 的 一 个 抽 象 基 类，该基类提供了一个map() 方法。
03
Reducer组件
Map过程输出的键值对，将由 Reducer组件进行合并处理，最终 的某种形式的结果输出。
Partitioner组件
✎ 4.6MapReduce经典案例—倒排索引
案例实现
2. Combine阶段实现
根据Map阶段的输出结果形式，在cn.itcast.mr.InvertedIndex包下，自 定义实现Combine阶段的类InvertedIndexCombiner，对每个文档的单词进 行词频统计。
本地运行 模式
在当前的开发环境模拟MapReduce 执行环境，处理的数据及输出结果在本地 操作系统。
集群运行 模式
✎ 4.5 MapReduce性能优化策略
使用Hadoop进行大数据运算，当数据量极其大时 ，那么对MapReduce性能的调优重要性不言而喻，尤 其是Shuffle过程中的参数配置对作业的总执行时间影 响特别大，我们可以从五个方面对MapReduce程序进 行性能调优，分别是数据输入、Map阶段、Reduce阶 段、Shuffle阶段和其他调优属性方面。
✎ 4.1 MapReduce概述
MapReduce编程模型
MapReduce是一种编程模型，用于处理大规模数据集的并行运算。使 用MapReduce执行计算任务的时候，每个任务的执行过程都会被分为两个 阶 段 ， 分 别 是 Map 和 Reduce ， 其 中 Map 阶 段 用 于 对 原 始 数 据 进 行 处 理 ， Reduce阶段用于对Map阶段的结果进行汇总，得到最终结果。
(2) 入键值对。
• 最后，调用Reduce()方法将单词汇总、排序后，通过TextOutputFormat组件输出到结果
(3) 文件中。
✎ 4.2 MapReduce工作原理
MapReduce 框 架 要 是 由 Map和Reduce阶段来实现计 算的，那么这两个阶段内部是 如何协同工作的呢？
✎ 4.2 MapReduce工作原理
源文件
file1.txt=MapReduce is simple file2.txt=MapReduce is powerful is simple file3.txt:Hello MapReduce bye MapReduce
倒排文件
实现倒排索引
MapReduce file1.txt:1;file2.txt:1;file3.txt:2
第4章 MapReduce分布式计算框架
· MapReduce概述 · MapReduce工作原理 · MapReduce编程组件
• MapReduce运行模式 • MapReduce性能优化策略
✎ ✎ 学习目标
1 理解MapReduce的
核心思想
掌握MapReduce的编 2
程模型和工作原理
掌握MapReduce常见
✎ 4.1 MapReduce概述
MapReduce核心思想
MapReduce作为一种分布式计算模型，它主要用于解决海量数据的计 算问题。使用MapReduce操作海量数据时，每个MapReduce程序被初始 化为一个工作任务，每个工作任务可以分为Map和Reduce两个阶段。
Map 阶段
Reduce 阶段
✎ 4.5 MapReduce性能优化策略
Map阶段
• 减少溢写（spill）次数 • 减少合并（merge）次数 • 在 map 之 后 ， 不 影 响 业 务 逻 辑 前 提 下 ， 先 进 行
combine处理，减少 I/O
✎ 4.5 MapReduce性能优化策略
Reduce阶段
• 合理设置map和reduce数 • 设置map、reduce共存 • 规避使用reduce • 合理设置reduce端的buffer
负责将任务分解，即把复杂的 任务分解成若干个“简单的任务”来 并行处理，但前提是这些任务没有必 然的依赖关系，可以单独执行任务。
负责将任务合并，即把Map 阶段的结果进行全局汇总点击此处 输入文字。
✎ 4.1 MapReduce概述
MapReduce核心思想
MapReduce就是“任务的分解与结果的汇总”。即使用户不懂分布式 计算框架的内部运行机制，但是只要能用Map和Reduce思想描述清楚要处 理的问题，就能轻松地在Hadoop集群上实现分布式计算功能。
其他 调优属性
✎ 4.6MapReduce经典案例—倒排索引
案常用的数据结构，被广泛应用于全文搜索引擎。倒排 索引主要用来存储某个单词（或词组）在一组文档中的存储位置的映射，提供了可以根据 内 容 来 查 找 文 档 的 方 式 ， 而 不 是 根 据 文 档 来 确 定 内 容 ， 因 此 称 为 倒 排 索 引 （ Inverted Index）。带有倒排索引的文件我们称为倒排索引文件，简称倒排文件(Inverted File)。
4 编程组件的使用
了解MapReduce的
优化策略
3
✎ 目录
MapReduce概述
☞点击查看本节相关知识点
MapReduce工作原理
☞点击查看本节相关知识点
MapReduce编程组件
☞点击查看本节相关知识点
MapReduce运行模式
☞点击查看本节相关知识点
✎ 目录
MapReduce性能优化策略
✎ 4.3 MapReduce编程组件
InputFormat组件
主要用于描述输入数据的格式，它 提供两个功能，分别是数据切分和 为Mapper提供输入数据。
OutputFormat组件
OutputFormat是一个用于描 述MapReduce程序输出格式 和规范的抽象类。
Combiner组件
Combiner 组 件 的 作 用 就 是 对 Map阶段的输出的重复数据先做 一次合并计算，然后把新的（ key ， value ） 作 为 Reduce 阶 段 的输入。
本章通过对MapReduce原理、编程模型及案例进行深入讲解。
✎ 4.1 MapReduce概述
MapReduce核心思想
MapReduce的核心思想是“分而治之”。所谓“分而治之” 就是把一个复杂的问题，按照一定的“分解”方法分为等价的规模 较小的若干部分，然后逐个解决，分别找出各部分的结果，把各部 分的结果组成整个问题的结果，这种思想来源于日常生活与工作时 的经验，同样也完全适合技术领域。
案例分析
2. 案例需求及分析
经过上述两个阶段的处理后，Reduce阶段只需将所有文件中相同key值的 value值进行统计，并组合成倒排索引文件所需的格式即可。
✎ 4.6MapReduce经典案例—倒排索引
案例实现
1. Map阶段实现
首先，使用Eclipse开发工具打开之前创建的Maven项目HadoopDemo， 并且新创建cn.itcast.mr.invertedIndex包，在该路径下编写自定义Mapper类 InvertedIndexMapper，主要用于将文本中的单词按照空格进行切割，并以冒 号拼接，“单词：文档名称”作为key，单词次数作为value，都以文本方式输 出至Combine阶段。
Partitioner组件可以让Map对Key进行分 区，从而可以根据不同的key分发到不同 的 Reduce 中 去 处 理 ， 其 目 的 就 是 将 key 均匀分布在ReduceTask上