前言
??MapReduce作为hadoop的编程框架,是工程师最常接触的部分,也是除去了网络环境和集群配 置之外对整个Job执行效率影响很大的部分,所以很有必要深入了解整个过程。元旦放假的第一天，在家没事干，用golang实现了一下mapreduce的单进程版本，github地址。处理对大文件统计最高频的10个单词，因为功能比较简单，所以设计没有解耦合。
??本文先对mapreduce大体概念进行介绍，然后结合代码介绍一下，如果接下来几天有空，我会实现一下分布式高可用的mapreduce版本。下面话不多说了，来一起看看详细的介绍吧。
1. Mapreduce大体架构
??上图是论文中mapreduce的大体架构。总的来说Mapreduce的思想就是分治思想：对数据进行分片，然后用mapper进行处理，以key-value形式输出中间文件；然后用reducer进行对mapper输出的中间文件进行合并：将key一致的合到一块，并输出结果文件；如果有需要，采用Combiner进行最后的合并。
??归纳来说主要分为5部分：用户程序、Master、Mapper、Reducer、Combiner（上图未给出）。
用户程序。用户程序主要对输入数据进行分割，制定Mapper、Reducer、Combiner的代码。 Master：中控系统。控制分发Mapper、Reduer的个数，比如生成m个进程处理Mapper，n个进程处理Reducer。其实对Master来说，Mapper和Reduer都属于worker，只不过跑的程序不一样，Mapper跑用户输入的map代码，Reduer跑用户输入的reduce代码。Master还作为管道负责中间路径传递，比如将Mapper生成的中间文件传递给Reduer，将Reduer生成的结果文件返回，或者传递给Combiner（如果有需要的话）。由于Master是单点，性能瓶颈，所以可以做集群：主备模式或者分布式模式。可以用zookeeper进行选主，用一些消息中间件进行数据同步。Master还可以进行一些策略处理：比如某个Worker执行时间特别长，很有可能卡住了，对分配给该Worker的数据重新分配给别的Worker执行，当然需要对多份数据返回去重处理。 Mapper：负责将输入数据切成key-value格式。Mapper处理完后，将中间文件的路径告知Master，Master获悉后传递给Reduer进行后续处理。如果Mapper未处理完，或者已经处理完但是Reduer未读完其中间输出文件，分配给该Mapper的输入将重新被别的Mapper执行。 Reducer: 接受Master发送的Mapper输出文件的消息，RPC读取文件并处理，并输出结果文件。n个Reduer将产生n个输出文件。 Combiner: 做最后的归并处理，通常不需要。??总的来说，架构不复杂。组件间通信用啥都可以，比如RPC、HTTP或者私有协议等。
2. 实现代码介绍
??该版本代码实现了单机单进程版本，Mapper、Reducer和Combiner的实现用协程goroutine实现，通信采用channel。代码写的比较随意，没有解耦合。
功能：统计给定文件中出现的最高频的10个单词 输入：大文件 输出：最高频的10个单词 实现：5个Mapper协程、2个Reducer、1个Combiner。??为了方便起见，Combiner对最高频的10个单词进行堆排序处理，按规范来说应该放在用户程序处理。
??文件目录如下，其中bin文件夹下的big_input_file.txt为输入文件，可以调用generate下的main文件生成，caller文件为入口的用户程序，master目录下分别存放master、mapper、reducer、combiner代码：
. ├── README.md ├── bin │ └── file-store │ └── big_input_file.txt └── src ├── caller │ └── main.go ├── generate │ └── main.go └── master ├── combiner.go ├── mapper.go ├── master.go └── reducer.go 6 directories, 8 files
2.1 caller
??用户程序，读入文件并按固定行数进行划分；然后调用master.Handle进行处理。
package main
import (
"os"
"path"
"path/filepath"
"bufio"
"strconv"
"master"
"github测试数据/vinllen/go-logger/logger"
)
const (
LIMIT int = 10000 // the limit line of every file
)
func main() {
curDir, err := filepath.Abs(filepath.Dir(os.Args[0]))
if err != nil {
logger.Error("Read path error: ", err.Error())
return
}
fileDir := path.Join(curDir, "file-store")
_ = os.Mkdir(fileDir, os.ModePerm)
// 1. read file
filename := "big_input_file.txt"
inputFile, err := os.Open(path.Join(fileDir, filename))
if err != nil {
logger.Error("Read inputFile error: ", err.Error())
return
}
defer inputFile.Close()
// 2. split inputFile into several pieces that every piece hold 100,000 lines
filePieceArr := []string{}
scanner := bufio.NewScanner(inputFile)
piece := 1
Outter:
for {
outputFilename := "input_piece_" + strconv.Itoa(piece)
outputFilePos := path.Join(fileDir, outputFilename)
filePieceArr = append(filePieceArr, outputFilePos)
outputFile, err := os.Create(outputFilePos)
if err != nil {
logger.Error("Split inputFile error: ", err.Error())
continue
}
defer outputFile.Close()
for cnt := 0; cnt
2.2 master
??Master程序，依次生成Combiner、Reducer、Mapper，处理消息中转，输出最后结果。
package master
import (
"github测试数据/vinllen/go-logger/logger"
)
var (
MapChanIn chan MapInput // channel produced by master while consumed by mapper
MapChanOut chan string // channel produced by mapper while consumed by master
ReduceChanIn chan string // channel produced by master while consumed by reducer
ReduceChanOut chan string // channel produced by reducer while consumed by master
CombineChanIn chan string // channel produced by master while consumed by combiner
CombineChanOut chan []Item // channel produced by combiner while consumed by master
)
func Handle(inputArr []string, fileDir string) []Item {
logger.Info("handle called")
const(
mapperNumber int = 5
reducerNumber int = 2
)
MapChanIn = make(chan MapInput)
MapChanOut = make(chan string)
ReduceChanIn = make(chan string)
ReduceChanOut = make(chan string)
CombineChanIn = make(chan string)
CombineChanOut = make(chan []Item)
reduceJobNum := len(inputArr)
combineJobNum := reducerNumber
// start combiner
go combiner()
// start reducer
for i := 1; i
2.3 mapper
??Mapper程序，读入并按key-value格式生成中间文件，告知Master。
package master
import (
"fmt"
"path"
"os"
"bufio"
"strconv"
"github测试数据/vinllen/go-logger/logger"
)
type MapInput struct {
Filename string
Nr int
}
func mapper(nr int, fileDir string) {
for {
val, ok :=
2.4 reducer
??Reducer程序，读入Master传递过来的中间文件并归并。
package master
import (
"fmt"
"bufio"
"os"
"strconv"
"path"
"strings"
"github测试数据/vinllen/go-logger/logger"
)
func reducer(nr int, fileDir string) {
mp := make(map[string]int) // store the frequence of words
// read file and do reduce
for {
val, ok :=
2.5 combiner
??Combiner程序，读入Master传递过来的Reducer结果文件并归并成一个，然后堆排序输出最高频的10个词语。
package master
import (
"fmt"
"strings"
"bufio"
"os"
"container/heap"
"strconv"
"github测试数据/vinllen/go-logger/logger"
)
type Item struct {
key string
val int
}
type PriorityQueue []*Item
func (pq PriorityQueue) Len() int {
return len(pq)
}
func (pq PriorityQueue) Less(i, j int) bool {
return pq[i].val > pq[j].val
}
func (pq PriorityQueue) Swap(i, j int) {
pq[i], pq[j] = pq[j], pq[i]
}
func (pq *PriorityQueue) Push(x interface{}) {
item := x.(*Item)
*pq = append(*pq, item)
}
func (pq *PriorityQueue) Pop() interface{} {
old := *pq
n := len(old)
item := old[n - 1]
*pq = old[0 : n - 1]
return item
}
func combiner() {
mp := make(map[string]int) // store the frequence of words
// read file and do combine
for {
val, ok := 0; i++ {
node := heap.Pop(&pq).(*Item)
res = append(res, *node)
}
CombineChanOut
3. 总结
??不足以及未实现之处：
各模块间耦合性高
master单点故障未扩展
未采用多进程实现，进程间采用RPC通信
未实现单个Workder时间过长，另起Worker执行任务的代码。
??接下来要是有空，我会实现分布式高可用的代码，模块间采用RPC通讯。
好了，以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，如果有疑问大家可以留言交流，谢谢大家对的支持。
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