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MapReduce詳解

MapReduce簡介

  1. MapReduce是一種分散式計算模型,是Google提出的,主要用於搜尋領域,解決海量資料的計算問題。
  2. MR有兩個階段組成:Map和Reduce,使用者只需實現map()和reduce()兩個函式,即可實現分散式計算。

MapReduce做什麼

  MapReduce擅長處理大資料,它為什麼具有這種能力呢?這可由MapReduce的設計思想發覺。MapReduce的思想就是“分而治之”。

  (1)Mapper負責“分”,即把複雜的任務分解為若干個“簡單的任務”來處理。“簡單的任務”包含三層含義:

一是資料或計算的規模相對原任務要大大縮小;二是就近計算原則,即任務會分配到存放著所需資料的節點上進行計算;三是這些小任務可以平行計算,彼此間幾乎沒有依賴

關係。

  (2)Reducer負責對map階段的結果進行彙總。至於需要多少個Reducer,使用者可以根據具體問題,通過在mapred-site.xml配置檔案裡設定引數mapred.reduce.tasks的值,預設值為1。

一個比較形象的語言解釋MapReduce:  

我們要數圖書館中的所有書。你數1號書架,我數2號書架。這就是“Map”。我們人越多,數書就更快。

現在我們到一起,把所有人的統計數加在一起。這就是“Reduce”。

Hadoop中的MapReduce框架

     一個MapReduce作業通常會把輸入的資料集切分為若干獨立的資料塊,由Map任務以完全並行的方式去處理它們。

     框架會對Map的輸出先進行排序,然後把結果輸入給Reduce任務。通常作業的輸入和輸出都會被儲存在檔案系統中,整個框架負責任務的排程和監控,以及重新執行已經關閉的任務。

     通常,MapReduce框架和分散式檔案系統是執行在一組相同的節點上,也就是說,計算節點和儲存節點通常都是在一起的。這種配置允許框架在那些已經存好資料的節點上高效地排程任務,這可以使得整個叢集的網路頻寬被非常高效地利用。

從Map,Reduce,Shuffle理解

總體步驟

Map階段包括:

第一讀資料:從HDFS讀取資料

1、問題:讀取資料產生多少個Mapper??

    Mapper資料過大的話,會產生大量的小檔案,由於Mapper是基於虛擬機器的,過多的Mapper建立和初始化及關閉虛擬機器都會消耗大量的硬體資源;

    Mapper數太小,併發度過小,Job執行時間過長,無法充分利用分散式硬體資源;

2、Mapper數量由什麼決定?? 

  (1)輸入檔案數目

  (2)輸入檔案的大小

  (3)配置引數

這三個因素決定的。

涉及引數:

    mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize //啟動map最小的split size大小,預設0
    mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize //啟動map最大的split size大小,預設256M
    dfs.block.size//block塊大小,預設64M
    計算公式:splitSize =  Math.max(minSize, Math.min(maxSize, blockSize));

    例如預設情況下:例如一個檔案800M,Block大小是128M,那麼Mapper數目就是7個。6個Mapper處理的資料是128 * 6 = 728M,1個Mapper處理的資料是32M;

再例如一個目錄下有三個檔案大小分別為:5M10M 150M 這個時候其實會產生四個Mapper處理的資料分別是5M,10M,128M,22M。

Mapper是基於檔案自動產生的,如果想要自己控制Mapper的個數???

就如上面,5M,10M的資料很快處理完了,128M要很長時間;這個就需要通過引數的控制來調節Mapper的個數。

減少Mapper的個數的話,就要合併小檔案,這種小檔案有可能是直接來自於資料來源的小檔案,也可能是Reduce產生的小檔案。

設定合併器:(set都是在hive指令碼,也可以配置Hadoop)

    設定合併器本身:

    set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat;

    set hive.merge.mapFiles=true;

    set hive.merge.mapredFiles=true;

    set hive.merge.size.per.task=256000000;//每個Mapper要處理的資料,就把上面的5M10M……合併成為一個

一般還要配合一個引數:

    set mapred.max.split.size=256000000 // mapred切分的大小

    set mapred.min.split.size.per.node=128000000//低於128M就算小檔案,資料在一個節點會合並,在多個不同的節點會把資料抓過來進行合併。

Hadoop中的引數:可以通過控制檔案的數量控制mapper數量

    mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize(default:0),小於這個值會合並

    mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize 大於這個值會切分

第二處理資料:

Partition說明

對於map輸出的每一個鍵值對,系統都會給定一個partition,partition值預設是通過計算key的hash值後對Reduce task的數量取模獲得。如果一個鍵值對的partition值為1,意味著這個鍵值對會交給第一個Reducer處理。

自定義partitioner的情況:

    1、我們知道每一個Reduce的輸出都是有序的,但是將所有Reduce的輸出合併到一起卻並非是全域性有序的,如果要做到全域性有序,我們該怎麼做呢?最簡單的方式,只設置一個Reduce task,但是這樣完全發揮不出叢集的優勢,而且能應對的資料量也很受限。最佳的方式是自己定義一個Partitioner,用輸入資料的最大值除以系統Reduce task數量的商作為分割邊界,也就是說分割資料的邊界為此商的1倍、2倍至numPartitions-1倍,這樣就能保證執行partition後的資料是整體有序的。

   2、解決資料傾斜:另一種需要我們自己定義一個Partitioner的情況是各個Reduce task處理的鍵值對數量極不平衡。對於某些資料集,由於很多不同的key的hash值都一樣,導致這些鍵值對都被分給同一個Reducer處理,而其他的Reducer處理的鍵值對很少,從而拖延整個任務的進度。當然,編寫自己的Partitioner必須要保證具有相同key值的鍵值對分發到同一個Reducer。

   3、自定義的Key包含了好幾個欄位,比如自定義key是一個物件,包括type1,type2,type3,只需要根據type1去分發資料,其他欄位用作二次排序。

環形緩衝區

    Map的輸出結果是由collector處理的,每個Map任務不斷地將鍵值對輸出到在記憶體中構造的一個環形資料結構中。使用環形資料結構是為了更有效地使用記憶體空間,在記憶體中放置儘可能多的資料。

    這個資料結構其實就是個位元組陣列,叫Kvbuffer,名如其義,但是這裡面不光放置了資料,還放置了一些索引資料,給放置索引資料的區域起了一個Kvmeta的別名,在Kvbuffer的一塊區域上穿了一個IntBuffer(位元組序採用的是平臺自身的位元組序)的馬甲。資料區域和索引資料區域在Kvbuffer中是相鄰不重疊的兩個區域,用一個分界點來劃分兩者,分界點不是亙古不變的,而是每次Spill之後都會更新一次。初始的分界點是0,資料的儲存方向是向上增長,索引資料的儲存方向是向下增長Kvbuffer的存放指標bufindex是一直悶著頭地向上增長,比如bufindex初始值為0,一個Int型的key寫完之後,bufindex增長為4,一個Int型的value寫完之後,bufindex增長為8。

    索引是對在kvbuffer中的鍵值對的索引,是個四元組,包括:value的起始位置、key的起始位置、partition值、value的長度,佔用四個Int長度,Kvmeta的存放指標Kvindex每次都是向下跳四個“格子”,然後再向上一個格子一個格子地填充四元組的資料。比如Kvindex初始位置是-4,當第一個鍵值對寫完之後,(Kvindex+0)的位置存放value的起始位置、(Kvindex+1)的位置存放key的起始位置、(Kvindex+2)的位置存放partition的值、(Kvindex+3)的位置存放value的長度,然後Kvindex跳到-8位置,等第二個鍵值對和索引寫完之後,Kvindex跳到-12位置。

第三寫資料到磁碟

    Mapper中的Kvbuffer的大小預設100M,可以通過mapreduce.task.io.sort.mb(default:100)引數來調整。可以根據不同的硬體尤其是記憶體的大小來調整,調大的話,會減少磁碟spill的次數此時如果記憶體足夠的話,一般都會顯著提升效能。spill一般會在Buffer空間大小的80%開始進行spill(因為spill的時候還有可能別的執行緒在往裡寫資料,因為還預留空間,有可能有正在寫到Buffer中的資料),可以通過mapreduce.map.sort.spill.percent(default:0.80)進行調整,Map Task在計算的時候會不斷產生很多spill檔案,在Map Task結束前會對這些spill檔案進行合併,這個過程就是merge的過程。mapreduce.task.io.sort.factor(default:10),代表進行merge的時候最多能同時merge多少spill,如果有100個spill個檔案,此時就無法一次完成整個merge的過程,這個時候需要調大mapreduce.task.io.sort.factor(default:10)來減少merge的次數,從而減少磁碟的操作;

Spill這個重要的過程是由Spill執行緒承擔,Spill執行緒從Map任務接到“命令”之後就開始正式幹活,乾的活叫SortAndSpill,原來不僅僅是Spill,在Spill之前還有個頗具爭議性的Sort。

    Combiner存在的時候,此時會根據Combiner定義的函式對map的結果進行合併,什麼時候進行Combiner操作呢???和Map在一個JVM中,是由min.num.spill.for.combine的引數決定的,預設是3,也就是說spill的檔案數在預設情況下由三個的時候就要進行combine操作,最終減少磁碟資料;

減少磁碟IO和網路IO還可以進行:壓縮,對spill,merge檔案都可以進行壓縮。中間結果非常的大,IO成為瓶頸的時候壓縮就非常有用,可以通過mapreduce.map.output.compress(default:false)設定為true進行壓縮,資料會被壓縮寫入磁碟,讀資料讀的是壓縮資料需要解壓,在實際經驗中Hive在Hadoop的執行的瓶頸一般都是IO而不是CPU,壓縮一般可以10倍的減少IO操作,壓縮的方式Gzip,Lzo,BZip2,Lzma等,其中Lzo是一種比較平衡選擇,mapreduce.map.output.compress.codec(default:org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec)引數設定。但這個過程會消耗CPU,適合IO瓶頸比較大。

Shuffle和Reduce階段包括:

一、Copy

    1、由於job的每一個map都會根據reduce(n)數將資料分成map 輸出結果分成n個partition,所以map的中間結果中是有可能包含每一個reduce需要處理的部分資料的。所以,為了優化reduce的執行時間,hadoop中是等job的第一個map結束後,所有的reduce就開始嘗試從完成的map中下載該reduce對應的partition部分資料,因此map和reduce是交叉進行的,其實就是shuffle。Reduce任務通過HTTP向各個Map任務拖取(下載)它所需要的資料(網路傳輸),Reducer是如何知道要去哪些機器取資料呢?一旦map任務完成之後,就會通過常規心跳通知應用程式的Application Master。reduce的一個執行緒會週期性地向master詢問,直到提取完所有資料(如何知道提取完?)資料被reduce提走之後,map機器不會立刻刪除資料,這是為了預防reduce任務失敗需要重做。因此map輸出資料是在整個作業完成之後才被刪除掉的。

    2、reduce程序啟動資料copy執行緒(Fetcher),通過HTTP方式請求maptask所在的TaskTracker獲取maptask的輸出檔案。由於map通常有許多個,所以對一個reduce來說,下載也可以是並行的從多個map下載,那到底同時到多少個Mapper下載資料??這個並行度是可以通過mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies(default5)調整。預設情況下,每個Reducer只會有5個map端並行的下載執行緒在從map下資料,如果一個時間段內job完成的map有100個或者更多,那麼reduce也最多隻能同時下載5個map的資料,所以這個引數比較適合map很多並且完成的比較快的job的情況下調大,有利於reduce更快的獲取屬於自己部分的資料。 在Reducer記憶體和網路都比較好的情況下,可以調大該引數;

    3、reduce的每一個下載執行緒在下載某個map資料的時候,有可能因為那個map中間結果所在機器發生錯誤,或者中間結果的檔案丟失,或者網路瞬斷等等情況,這樣reduce的下載就有可能失敗,所以reduce的下載執行緒並不會無休止的等待下去,當一定時間後下載仍然失敗,那麼下載執行緒就會放棄這次下載,並在隨後嘗試從另外的地方下載(因為這段時間map可能重跑)。reduce下載執行緒的這個最大的下載時間段是可以通過mapreduce.reduce.shuffle.read.timeout(default180000秒)調整的。如果叢集環境的網路本身是瓶頸,那麼使用者可以通過調大這個引數來避免reduce下載執行緒被誤判為失敗的情況。一般情況下都會調大這個引數,這是企業級最佳實戰。

二、MergeSort

     1、這裡的merge和map端的merge動作類似,只是陣列中存放的是不同map端copy來的數值。Copy過來的資料會先放入記憶體緩衝區中,然後當使用記憶體達到一定量的時候才spill磁碟。這裡的緩衝區大小要比map端的更為靈活,它基於JVM的heap size設定。這個記憶體大小的控制就不像map一樣可以通過io.sort.mb來設定了,而是通過另外一個引數 mapreduce.reduce.shuffle.input.buffer.percent(default 0.7f 原始碼裡面寫死了) 來設定,這個引數其實是一個百分比,意思是說,shuffile在reduce記憶體中的資料最多使用記憶體量為:0.7 × maxHeap of reduce task。JVM的heapsize的70%。記憶體到磁碟merge的啟動門限可以通過mapreduce.reduce.shuffle.merge.percent(default0.66)配置。也就是說,如果該reduce task的最大heap使用量(通常通過mapreduce.admin.reduce.child.java.opts來設定,比如設定為-Xmx1024m)的一定比例用來快取資料。預設情況下,reduce會使用其heapsize的70%來在記憶體中快取資料。假設 mapreduce.reduce.shuffle.input.buffer.percent 為0.7,reducetask的max heapsize為1G,那麼用來做下載資料快取的記憶體就為大概700MB左右。這700M的記憶體,跟map端一樣,也不是要等到全部寫滿才會往磁碟刷的,而是當這700M中被使用到了一定的限度(通常是一個百分比),就會開始往磁碟刷(刷磁碟前會先做sortMerge)。這個限度閾值也是可以通過引數 mapreduce.reduce.shuffle.merge.percent(default0.66)來設定。與map 端類似,這也是溢寫的過程,這個過程中如果你設定有Combiner,也是會啟用的,然後在磁碟中生成了眾多的溢寫檔案。這種merge方式一直在執行,直到沒有map端的資料時才結束,然後啟動磁碟到磁碟的merge方式生成最終的那個檔案。

    這裡需要強調的是,merge有三種形式:1)記憶體到記憶體(memToMemMerger)2)記憶體中Merge(inMemoryMerger)3)磁碟上的Merge(onDiskMerger)具體包括兩個:(一)Copy過程中磁碟合併(二)磁碟到磁碟。

    (1)記憶體到記憶體Merge(memToMemMerger)    Hadoop定義了一種MemToMem合併,這種合併將記憶體中的map輸出合併,然後再寫入記憶體。這種合併預設關閉,可以通過mapreduce.reduce.merge.memtomem.enabled(default:false)

開啟,當map輸出檔案達到mapreduce.reduce.merge.memtomem.threshold時,觸發這種合併。

    (2)記憶體中Merge(inMemoryMerger):當緩衝中資料達到配置的閾值時,這些資料在記憶體中被合併、寫入機器磁碟。閾值有2種配置方式:

        配置記憶體比例:前面提到reduceJVM堆記憶體的一部分用於存放來自map任務的輸入,在這基礎之上配置一個開始合併資料的比例。假設用於存放map輸出的記憶體為500M,mapreduce.reduce.shuffle.merge.percent配置為0.66,則當記憶體中的資料達到330M的時候,會觸發合併寫入。

   配置map輸出數量: 通過mapreduce.reduce.merge.inmem.threshold配置。在合併的過程中,會對被合併的檔案做全域性的排序。如果作業配置了Combiner,則會執行combine函式,減少寫入磁碟的資料量。

    (3)磁碟上的Merge(onDiskMerger):

            (3.1)Copy過程中磁碟Merge:在copy過來的資料不斷寫入磁碟的過程中,一個後臺執行緒會把這些檔案合併為更大的、有序的檔案。如果map的輸出結果進行了壓縮,則在合併過程中,需要在記憶體中解壓後才能給進行合併。這裡的合併只是為了減少最終合併的工作量,也就是在map輸出還在拷貝時,就開始進行一部分合並工作。合併的過程一樣會進行全域性排序。

            (3.2)最終磁碟中Merge:當所有map輸出都拷貝完畢之後,所有資料被最後合併成一個整體有序的檔案,作為reduce任務的輸入。這個合併過程是一輪一輪進行的,最後一輪的合併結果直接推送給reduce作為輸入,節省了磁碟操作的一個來回。最後(所以map輸出都拷貝到reduce之後)進行合併的map輸出可能來自合併後寫入磁碟的檔案,也可能來及記憶體緩衝,在最後寫入記憶體的map輸出可能沒有達到閾值觸發合併,所以還留在記憶體中。

   每一輪合併不一定合併平均數量的檔案數,指導原則是使用整個合併過程中寫入磁碟的資料量最小,為了達到這個目的,則需要最終的一輪合併中合併儘可能多的資料,因為最後一輪的資料直接作為reduce的輸入,無需寫入磁碟再讀出。因此我們讓最終的一輪合併的檔案數達到最大,即合併因子的值,通過mapreduce.task.io.sort.factor(default:10)來配置。

如上圖:Reduce階段中一個Reduce過程 可能的合併方式為:假設現在有20個map輸出檔案,合併因子配置為5,則需要4輪的合併。最終的一輪確保合併5個檔案,其中包括2個來自前2輪的合併結果,因此原始的20箇中,再留出3個給最終一輪。

三、Reduce函式呼叫(使用者自定義業務邏輯)

    1、當reduce將所有的map上對應自己partition的資料下載完成後,就會開始真正的reduce計算階段。reducetask真正進入reduce函式的計算階段,由於reduce計算時肯定也是需要消耗記憶體的,而在讀取reduce需要的資料時,同樣是需要記憶體作為buffer,這個引數是控制,reducer需要多少的記憶體百分比來作為reduce讀已經sort好的資料的buffer大小??預設用多大記憶體呢??預設情況下為0,也就是說,預設情況下,reduce是全部從磁碟開始讀處理資料。可以用mapreduce.reduce.input.buffer.percent(default 0.0)(原始碼MergeManagerImpl.java:674行)來設定reduce的快取。如果這個引數大於0,那麼就會有一定量的資料被快取在記憶體並輸送給reduce,當reduce計算邏輯消耗記憶體很小時,可以分一部分記憶體用來快取資料,可以提升計算的速度。所以預設情況下都是從磁碟讀取資料,如果記憶體足夠大的話,務必設定該引數讓reduce直接從快取讀資料,這樣做就有點Spark Cache的感覺;

    2、Reduce在這個階段,框架為已分組的輸入資料中的每個 <key, (list of values)>對呼叫一次 reduce(WritableComparable,Iterator, OutputCollector, Reporter)方法。Reduce任務的輸出通常是通過呼叫 OutputCollector.collect(WritableComparable,Writable)寫入檔案系統的。Reducer的輸出是沒有排序的。

效能調優

    如果能夠根據情況對shuffle過程進行調優,對於提供MapReduce效能很有幫助。相關的引數配置列在後面的表格中。

一個通用的原則是給shuffle過程分配儘可能大的記憶體,當然你需要確保map和reduce有足夠的記憶體來執行業務邏輯。因此在實現Mapper和Reducer時,應該儘量減少記憶體的使用,例如避免在Map中不斷地疊加。

執行map和reduce任務的JVM,記憶體通過mapred.child.java.opts屬性來設定,儘可能設大記憶體。容器的記憶體大小通過mapreduce.map.memory.mb和mapreduce.reduce.memory.mb來設定,預設都是1024M。

map優化

    在map端,避免寫入多個spill檔案可能達到最好的效能,一個spill檔案是最好的。通過估計map的輸出大小,設定合理的mapreduce.task.io.sort.*屬性,使得spill檔案數量最小。例如儘可能調大mapreduce.task.io.sort.mb。

map端相關的屬性如下表:

reduce優化

    在reduce端,如果能夠讓所有資料都儲存在記憶體中,可以達到最佳的效能。通常情況下,記憶體都保留給reduce函式,但是如果reduce函式對記憶體需求不是很高,將mapreduce.reduce.merge.inmem.threshold(觸發合併的map輸出檔案數)設為0,mapreduce.reduce.input.buffer.percent(用於儲存map輸出檔案的堆記憶體比例)設為1.0,可以達到很好的效能提升。在2008年的TB級別資料排序效能測試中,Hadoop就是通過將reduce的中間資料都儲存在記憶體中勝利的。

reduce端相關屬性:

通用優化

Hadoop預設使用4KB作為緩衝,這個算是很小的,可以通過io.file.buffer.size來調高緩衝池大小。

參考連結:

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